python打印所有列的名称C:\\Users\\周芷漪\\Desktop\\data_test1.xlsx

以下是使用Python打印所有列名称的示例代码：

import openpyxl

# 打开Excel文件
file_path = "C:\\Users\\周芷漪\\Desktop\\data_test1.xlsx"
workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)

# 获取第一个工作表
sheet = workbook.worksheets[0]

# 获取所有列的名称
column_names = [cell.value for cell in sheet[1]]

# 打印所有列的名称
for name in column_names:
    print(name)

请注意，上述代码使用了openpyxl库来处理Excel文件。首先，我们使用`load_workbook`函数打开指定路径的Excel文件。然后，我们选择第一个工作表，并使用列表推导式获取第一行中所有单元格的值，即列名称。最后，我们使用循环打印出所有列的名称。

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python观察数据C:\\Users\\周芷漪\\Desktop\\data_test1.xlsx的维度

以下是使用pandas库来观察数据维度的示例代码：

import pandas as pd

# 读取xlsx文件
df = pd.read_excel("C:\\Users\\周芷漪\\Desktop\\data_test1.xlsx")

# 获取数据维度
dimensions = df.shape

# 打印数据维度
print("数据维度：", dimensions)

运行以上代码，你将会得到数据的维度信息。

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import warnings warnings.filterwarnings("ignore") file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class'] model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels)) predictions = model.predict(test_features)

这段代码使用了Python中的pandas、keras等库，实现了一个简单的bp神经网络模型进行分类任务。

首先，代码从一个Excel文件中读取数据：

file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')

然后，使用`pd.get_dummies()`方法将数据进行one-hot编码：

x = pd.get_dummies(file, dtype=int)
x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx')

接下来，读取one-hot编码后的数据：

data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx')

然后将数据集划分为训练集和测试集：

train_data = data[:320]
test_data = data[320:]

从训练集和测试集中分离出特征和标签：

train_features = train_data.drop('Class', axis=1)
train_labels = train_data['Class']
test_features = test_data.drop('Class', axis=1)
test_labels = test_data['Class']

然后，使用Keras库中的Sequential模型创建bp神经网络，添加三层全连接层，并使用sigmoid函数作为激活函数：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1]))
model.add(Dense(units=72, activation='relu'))
model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid'))

接下来，编译模型，使用二元交叉熵作为损失函数，adam作为优化器，并使用准确率作为评估指标：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

使用训练集对模型进行训练：

model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels))

最后，使用测试集对模型进行预测：

predictions = model.predict(test_features)

这段代码实现了一个简单的bp神经网络模型，用于进行分类任务。