# 数据预处理 scaler = StandardScaler() data = scaler.fit_transform(data_trainnn) label = np.squeeze(label_trainnn)报错raise TypeError( TypeError: Singleton array array({'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN64, Created on: \xd6\xdc\xb6\xfe 5\xd4\xc2 9 00:55:30 2023', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'None': MatlabOpaque([(b'label', b'MCOS', b'categorical', array([[3707764736], [ 2], [ 1], [ 1], [ 1], [ 1]], dtype=uint32)) ], dtype=[('s0', 'O'), ('s1', 'O'), ('s2', 'O'), ('arr', 'O')]), '__function_workspace__': array([[ 0, 1, 73, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)}, dtype=object) cannot be considered a valid collection.

这个错误提示看起来是由于你的 label 数据格式不正确导致的。可以尝试把 label_trainnn 的类型转换为 np.ndarray，并且去掉其中的 singleton 维度，即：

label = np.squeeze(np.array(label_trainnn))

然后再进行数据预处理即可。如果还有问题，请提供更多的代码和数据信息，方便定位问题。

相关问题

使用了COVID-19 Data Repository by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University提供的新冠疫情数据写一个代码，使用python实现新冠感染人数预测与分析，要求使用数据集时先对数据进行数据预处理例如：归一化，标准化，删除空值，在使用RBF、线性回归、贝叶斯岭回归，并计算预测的准确率，将图像可视化

好的，我会为您提供一个使用Python实现新冠疫情预测与分析的代码示例。

首先，我们需要下载新冠疫情数据集，并进行数据预处理。在这里，我们将使用Pandas库来读取数据，进行数据清洗和转换。同时，我们将使用Scikit-Learn库来进行机器学习模型的训练和预测。最后，我们将使用Matplotlib库来可视化分析结果。

以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct, WhiteKernel
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_confirmed_global.csv')

# 数据预处理
df = df.drop(columns=['Province/State', 'Lat', 'Long']) # 删除不需要的列
df = df.groupby('Country/Region').sum() # 按国家/地区分组
df = df.transpose() # 转置数据
df = df.fillna(0) # 填充空值为0

# 构建特征和标签
X = np.array(range(len(df)))[:, np.newaxis]
y = df.values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练线性回归模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred_lr = lr.predict(X_test)
mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr)
print('Linear Regression MSE:', mse_lr)

# 训练贝叶斯岭回归模型
kr = KernelRidge(alpha=0.1, kernel='rbf')
kr.fit(X_train, y_train)
y_pred_kr = kr.predict(X_test)
mse_kr = mean_squared_error(y_test, y_pred_kr)
print('Kernel Ridge Regression MSE:', mse_kr)

# 训练高斯过程回归模型
gp_kernel = DotProduct() + WhiteKernel()
gpr = GaussianProcessRegressor(kernel=gp_kernel, alpha=0.1)
gpr.fit(X_train, y_train)
y_pred_gpr, y_std_gpr = gpr.predict(X_test, return_std=True)
mse_gpr = mean_squared_error(y_test, y_pred_gpr)
print('Gaussian Process Regression MSE:', mse_gpr)

# 可视化分析结果
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(X_test, y_test, label='True Cases')
ax.plot(X_test, y_pred_lr, label='Linear Regression')
ax.plot(X_test, y_pred_kr, label='Kernel Ridge Regression')
ax.plot(X_test, y_pred_gpr, label='Gaussian Process Regression')
ax.fill_between(X_test.squeeze(), y_pred_gpr - y_std_gpr, y_pred_gpr + y_std_gpr, alpha=0.2)
ax.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们使用了三种不同的机器学习模型来预测新冠感染人数：线性回归模型、贝叶斯岭回归模型和高斯过程回归模型。我们还计算了每个模型的平均方差误差（MSE）来评估预测准确度。最后，我们将预测结果可视化，以便更好地理解分析结果。

希望这个示例能够帮助您了解如何使用Python进行新冠疫情预测与分析。

数据集和transformer预测模型并且可视化python代码

下面是一个使用Transformer模型预测并可视化时间序列数据的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据预处理
data = pd.read_csv('data.csv')
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
data['scaled'] = scaler.fit_transform(data['value'].values.reshape(-1, 1))
training_data = data['scaled'].values

# 定义超参数
input_size = 24
output_size = 12
num_epochs = 100
learning_rate = 0.0001

# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=input_size, nhead=2, num_encoder_layers=2, num_decoder_layers=2)
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
    
    def forward(self, input):
        input = input.unsqueeze(0)
        output = self.transformer(input, input)
        output = self.fc(output.squeeze(0))
        return output

# 训练模型
model = TransformerModel(input_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(len(training_data) - input_size - output_size):
        input_seq = training_data[i:i+input_size]
        output_seq = training_data[i+input_size:i+input_size+output_size]
        input_tensor = torch.FloatTensor(input_seq).view(-1, 1, input_size)
        output_tensor = torch.FloatTensor(output_seq).view(-1, 1, output_size)
        optimizer.zero_grad()
        predicted_output = model(input_tensor)
        loss = criterion(predicted_output, output_tensor)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print('Epoch: {}, Loss: {:.5f}'.format(epoch+1, loss.item()))

# 预测
model.eval()
with torch.no_grad():
    future = 12
    input_seq = training_data[-input_size:]
    predicted_outputs = []
    for i in range(future):
        input_tensor = torch.FloatTensor(input_seq).view(-1, 1, input_size)
        predicted_output = model(input_tensor)
        predicted_outputs.append(predicted_output.squeeze().item())
        input_seq = np.append(input_seq[1:], predicted_output.squeeze().item())

# 可视化预测结果
predicted_outputs = scaler.inverse_transform(np.array(predicted_outputs).reshape(-1, 1))
data_pred = data.iloc[-12:].copy()
data_pred['value'] = predicted_outputs
data_pred['scaled'] = scaler.fit_transform(data_pred['value'].values.reshape(-1, 1))

# 将原始数据和预测数据合并
data_all = pd.concat([data, data_pred], ignore_index=True)
data_all = data_all[['timestamp', 'value']]

# 可视化所有数据
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data_all['timestamp'][0:len(data)], data_all['value'][0:len(data)], label='Original data')
plt.plot(data_all['timestamp'][len(data):], data_all['value'][len(data):], label='Predicted data')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例使用了PyTorch深度学习库中的Transformer模型来预测时间序列数据，并将预测结果可视化出来。代码首先对原始数据进行了归一化处理，然后定义了一个Transformer模型类，其中包含了一个Transformer层和一个全连接层。接着使用MSELoss作为损失函数，Adam优化器作为优化器来训练模型。在训练完成后，使用模型来预测未来12个时间步长的数据，并将预测结果和原始数据合并，最后将所有数据可视化出来。