import pandas as pd import numpy as np #读取训练样本 data = pd . read_csv ("D:\\数据挖掘\\实验\\实验六\\train.csv") #处理 data _ received 属性并转为时间类型 data ['date_received']= data['date_received']. astype('str').apply(lambda x :x.split ('.')[0]) data ['date_received']= pd . to_datetime ( data['date_received']) 报错 data ['date']= pd.to_datetime(data['date']) ^ SyntaxError: invalid syntax解决

时间: 2024-01-21 10:16:11 浏览: 123
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import pandas as pd.docx

这个错误的原因是你的代码中有语法错误，可能是因为你在引入 Pandas 和 NumPy 库时没有使用正确的语法。你可以尝试按照下面的方式修改代码： ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取训练样本 data = pd.read_csv("D:\\数据挖掘\\实验\\实验六\\train.csv") # 处理 data_received 属性并转为时间类型 data['date_received'] = data['date_received'].astype('str').apply(lambda x: x.split('.')[0]) data['date_received'] = pd.to_datetime(data['date_received']) # 处理 date 属性并转为时间类型 data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) ``` 这样应该就不会出现 `SyntaxError: invalid syntax` 的错误了。请注意 Python 中的缩进和语法规则，以免出现语法错误。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt data_tr = pd.read_csv('BPdata_tr.txt') # 训练集样本 data_te = pd.read_csv('BPdata_te.txt') # 测试集样本 X=np.array([[0.0499853495508432],[0.334657078469172]]).reshape(1, -1) model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu',random_state=10, max_iter=8000, learning_rate_init=0.3) # 构建模型,调用sklearn实现神经网络算法 model.fit(data_tr.iloc[:, :2], data_tr.iloc[:, 2]) # 模型训练 pre = model.predict(data_te.iloc[:, :2]) # 模型预测 pre1 = model.predict(X) err = np.abs(pre - data_te.iloc[:, 2]).mean() # 模型预测误差 print(pre,end='\n______________________________\n') print(pre1,end='\n++++++++++++++++++++++++++++++++\n') print('误差：',err)

data_tr = pd.read_csv('BPdata_tr.txt') # 训练集样本 data_te = pd.read_csv('BPdata_te.txt') # 测试集样本 X = np.array([[0.0499853495508432],[0.334657078469172]]).reshape(1, -1) # 预测数据 3. 构建...

再添加一个模型：import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import f1_score import numpy as np # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv('ProSeqs_Train.txt', sep=' ', header=None, names=['id', 'label', 'sequence']) test_data = pd.read_csv('ProSeqs_Test.txt', sep=' ', header=None, names=['id', 'sequence']) # 特征工程：将每个氨基酸序列转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer(analyzer='char') X_train = vectorizer.fit_transform(train_data['sequence']) X_test = vectorizer.transform(test_data['sequence']) # 训练模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train, train_data['label']) # 预测测试数据的标签 predictions = model.predict(X_test) # 将预测结果保存到文件 with open('preds.txt', 'w') as f: for prediction in predictions: f.write(str(prediction) + '\n')

具体来说，这段代码首先通过 Pandas 库读取了训练集和测试集的数据，其中训练集包括样本的 ID、标签和氨基酸序列，测试集只包括样本的 ID 和氨基酸序列。接着，使用 CountVectorizer 类将氨基酸序列转换为特征向量，...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

该代码读取了一个名为 "BostonHousing2.csv" 的数据文件，并将前 13 个指标的数据提取出来，进行了数据标准化和主成分分析。其中，碎石图展示了不同主成分个数下的累计方差贡献率，用于选择主成分个数；载荷图展示了...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=1, batch_size=32) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) # 将结果保存为csv文件 denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)

1. 读取 csv 文件并转换为 numpy 数组。 2. 定义 LSTM 模型，其中输入的数据维度为 (n_timesteps, n_features)，输出的数据维度也为 (n_timesteps, n_features)。 3. 编译模型，定义损失函数和优化器。 4. 训练模型...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.api import ExponentialSmoothing# 读取数据data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True)data.index.freq = 'MS'# 拆分训练集和测试集train = data.iloc[:-12]test = data.iloc[-12:]# 构建Holt-Winters季节性模型model = ExponentialSmoothing(train, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit()# 对测试集进行预测pred = model.forecast(12)# 绘制预测结果和实际值plt.figure(figsize=(10, 4))plt.plot(train.index, train.values, label='Training Data')plt.plot(test.index, test.values, label='Testing Data')plt.plot(pred.index, pred.values, label='Predicted Data')plt.title('Car Sales Forecast with Holt-Winters Model')plt.legend(loc='best')plt.show()我希望将前12个作为测试集，剩下的作为训练集，怎么改

data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True) data.index.freq = 'MS' # 拆分训练集和测试集 test = data.iloc[:12] train = data.iloc[12:] # 构建Holt-Winters季节性模型 model =...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(3, activation="linear")(x) outputs = x return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data, epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) predicted_data = np.squeeze(predicted_data) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)

1. 读取CSV文件，将数据转换为Numpy数组。 2. 定义输入形状(input_shape)，这里为(数据样本数, 每个样本的特征数, 1)。 3. 定义深度残差网络(residual_network)，包括一个卷积层(Conv1D)，五个残差块(Residual ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range

具体地说，X_train的维度为 (样本数量, 时间步长, 特征数)，而在代码中reshape时将其调整为了 (样本数量, 时间步长, 1)，这表示只有一个特征，但实际上在读取数据时有多个特征。 可能的解决方法是检查数据读取部分...

分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

1. 导入必要的库，包括 numpy、pandas、matplotlib、sklearn 中的 svm、train_test_split 和 accuracy_score。 2. 读取鸢尾花数据集，将前四列作为特征值 x，将最后一列作为目标值 y，并将 y 转换为数字编码。 3. ...

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(Dense(units=16, input_shape=(4,))) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(16)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(3)) model.add(Activation('softmax')) #定义损失函数和优化器，并编译 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=["accuracy"]) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.utils import np_utils filename = 'data\iris.data' data = pd.read_csv(filename, header = None) data.columns = ['sepal length','sepal width','petal length','petal width','class'] data.iloc[0:5,:] #数据预处理 #convert classname to integer data.loc[ data['class'] == 'Iris-setosa', 'class' ] = 0 data.loc[ data['class'] == 'Iris-versicolor', 'class' ] = 1 data.loc[ data['class'] == 'Iris-virginica', 'class' ] = 2 #data X = data.iloc[:,0:4].values.astype(float) y = data.iloc[:,4].values.astype(int) train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0) #keras多分类问题需要将类型转化为独热矩阵 #与pd.get_dummies()函数作用一致 train_y_ohe = np_utils.to_categorical(train_y, 3) test_y_ohe = np_utils.to_categorical(test_y, 3) #print(test_y_ohe ) #训练模型 model.fit(train_x, train_y_ohe, epochs=50, batch_size=1, verbose=2, validation_data=(test_x,test_y_ohe)) # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(test_x, test_y_ohe, verbose=2) print('loss = {},accuracy = {} '.format(loss,accuracy) ) # 查看预测结果 classes = model.predict(test_x, batch_size=1, verbose=2) print('测试样本数：',len(classes)) print("分类概率:\n",classes)

这段代码是一个使用Keras库进行机器学习的示例，主要针对鸢尾花数据集进行多分类预测。 首先，使用Pandas读取数据集，并对类别进行处理，转化为数字标签。然后将数据集划分为训练集和测试集...import numpy as np

输入格式为test_data = pd.read_csv('test.csv',encoding='gbk')，怎么使其转换为y_pred = clf.predict(test_data）需要的代码

如果您的模型需要的输入是一个包含多个特征的数据结构（如 Pandas DataFrame），则可以直接使用 test_data 来进行预测，例如： python import pandas as pd # 读取测试数据 test_data = pd.read_csv('test....

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis import numpy as np def main(): iris = datasets.load_iris() #典型分类数据模型 #这里我们数据统一用pandas处理 data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) #pd.DataFrame()函数将数据集和特征名称作为参数传递进去，创建了一个DataFrame对象，存储在变量data中。这个DataFrame对象可以被用于数据分析、可视化和机器学习等任务 data['class'] = iris.target #其中，iris.target存储了数据集的目标值，data['class']则创建了一个名为'class'的新列，并将iris.target中的值赋值给它。这个新列可以帮助我们将鸢尾花数据集中的样本按照类别分组，进行更加详细和全面的数据分析和可视化。 pd.set_option('display.max_rows', 500) # 显示行数 pd.set_option('display.max_columns', 500) # 显示列数 pd.set_option('display.width', 1000) # 显示宽度 #print(data) # 显示就可以了 #这里只取两类 #data = data[data['class']!=2] #为了可视化方便，这里取两个属性为例 X = data[data.columns.drop('class')] #print(X) # 显示就可以了 Y = data['class'] #print(Y) #划分数据集 X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y) #print('X_train') #print(X_train) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda.fit(X_train, Y_train) 怎样更换数据集

new_data = pd.read_csv('path/to/new_dataset.csv') # 如果数据集中没有列名，您可以手动设置它们 new_data.columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'class'] # 检查数据集是否正确加载 print...

怎么将test_data = pd.read_csv('test.csv',encoding='gbk')中导入的多组数据都转换为unmpy数组

要将 Pandas DataFrame 中的多组数据转换为 Numpy 数组，您可以使用 DataFrame 的 values 属性，该属性返回一个二维 Numpy 数组，其中每行表示一个样本，每列表示一个特征。例如： python import pandas as pd...

帮我分析以下代码import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('/data/bigfiles/de091ac1-1335-47b3-82ca-077ec40a6a55.csv') x = data['V1'] y = data['V2'] X = np.array(list(zip(x,y))) # print(X) m = 2 EPS = 1e-7 def distance(X, centroid): return np.sqrt(np.sum((X-centroid)**2, axis=1)) sampleNumber = X.shape[0] # 样本数 classes = 3 U = np.random.rand(sampleNumber, classes) sumU = 1 / np.sum(U,axis=1) U = np.multiply(U.T,sumU) #np.multiply()数组对应位置相乘 U = U.T print(U) U_old = np.zeros((sampleNumber, classes)) while np.max(np.abs(U-U_old))>EPS: centroids = [] for i in range(classes): centroid = np.dot(U[:, i]**m, X) / (np.sum(U[:, i]**m)) centroids.append(centroid) U_old = U.copy() U = np.zeros((sampleNumber, classes)) for i in range(classes): for k in range(classes): U[:, i] += (distance(X, centroids[i]) / distance(X, centroids[k])) ** (2 / (m - 1)) U = 1 / U print(U) Uc = np.argmax(U,axis=1) centroids = np.array(centroids) c_x = centroids[:,0] c_y = centroids[:,1] plt.rcParams['figure.figsize'] = (16,9) for i in range(len(Uc)): plt.scatter(x[i],y[i],c=('green' if Uc[i]==0 else 'blue' if Uc[i]==1 else 'magenta'),alpha=0.5) plt.scatter(c_x,c_y,marker='*',c='black') plt.savefig("/data/workspace/myshixun/task/img/T1.png") a=Image.open("/data/workspace/myshixun/task/img/T1.png")

这段代码先导入了numpy、pandas和matplotlib.pyplot三个库，然后使用pandas库中的read_csv函数读取了一个csv文件，将数据存储到了一个名为data的DataFrame对象中。接下来通过data['V1']和data['V2']分别获取了data...

用Python帮我写一个程序：后缀为csv的波士顿房价数据文件存放在文件夹路径csv_file_dir中。按下列考试要求进行数据处理： 1.读取数据文件中的所有数据为DataFrame格式，保留第0行的表头作为列名。获得样本列名为y_target列赋值给y，除此之外的13列赋值给X； 2.使用sklearn中的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold定义基于方差的筛选模型，方差阈值threshold设置为10，其他参数保持默认值； 3.使用fit_transform训练2定义的筛选模型返回选出的新的特征X_new； 4.将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame，按student_answer_path生成csv文件并保存，编码方式采用‘UTF-8’，所有值保留3位小数，小数点后尾部的0无需保存，如：0.200直接保存成0.2，不保留列名及行索引。 提示 df = pd.read_csv(filepath,header) # filepath相对路径,header默认为0,header=None时，表头读为表的信息不做列名 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold) # 定义筛选模型 fit_transform(X, y) # 训练模型 np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) # ndarray 拼接 np.round(x, 3) # 对x保留3位小数 df.to_csv(savepath, index=False, encoding='UTF-8') # index参数表示保存为.csv文件是否保留index 输出示例 0.00632,18.0,2.31,65.2,1.0,296.0,396.9,4.98,24.0 0.02731,0.0,7.07,78.9,2.0,242.0,396.9,9.14,21.6 0.02729,0.0,7.07,61.1,2.0,242.0,392.83,4.03,34.7；import os os.chdir(os.path.dirname(__file__)) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold csv_file_dir='./data' student_answer_path='./csv_answer.csv'

data = pd.read_csv(os.path.join(csv_file_dir, 'housing.csv'), header=0) # 分离X和y X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 定义方差筛选模型 selector = VarianceThreshold(threshold=10) # 训练...

如何用我的.csv文件替换下列python代码中的数据集，其中我的.csv文件含有四个变量的四列数据。 #code-4-3.py #Simple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1)#选取前400个样本作为训练集 y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_test[:, 5].reshape(-1, 1)#选取剩余的样本作为训练集 y_data_test = y_test.reshape(-1, 1) simple_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 simple_model.fit(x_data_train,y_data_train)#用训练数据拟合模型 y_data_test_p = simple_model.predict(x_data_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_data_test,y_data_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_data_test,y_data_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = simple_model.score(x_data_test, y_data_test) print('R2') print(r_squared)

你可以使用pandas库中的read_csv()函数读取你的.csv文件，并将其转换为numpy数组，然后将其用于代码中的x_data和y_data。以下是代码示例： python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear...

如何用我的.csv文件替换下列代码中的数据集，其中我的.csv文件是一个列数加上四个变量的五列数据，代码如下 #code-4-3.py #Simple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1)#选取前400个样本作为训练集 y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_test[:, 5].reshape(-1, 1)#选取剩余的样本作为训练集 y_data_test = y_test.reshape(-1, 1) simple_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 simple_model.fit(x_data_train,y_data_train)#用训练数据拟合模型 y_data_test_p = simple_model.predict(x_data_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_data_test,y_data_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_data_test,y_data_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = simple_model.score(x_data_test, y_data_test) print('R2') print(r_squared)

可以使用pandas库中的read_csv()函数读取csv文件，并将读取的数据集存储在一个DataFrame对象中，然后将该DataFrame对象转换为NumPy数组，以便用于模型训练。 下面是替换后的代码示例： python #code-4-3.py #...
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