帮忙改一下 for i in b1.index: if b1.iloc[i,'收货单位'] in x['客户名称']: b1.iloc[i,'资格']=1 else: continue
时间: 2024-02-27 20:59:02 浏览: 16
好的,这段代码的作用是遍历 DataFrame b1 的 index,如果 b1 中某行的“收货单位”列的值在列表 x 的“客户名称”中出现,则将该行的“资格”列的值设为1。如果不在,则继续遍历下一行。
这里有一个小问题是,如果某行的“收货单位”列的值既不在 x 的“客户名称”中,也不需要设为1,那么它会怎么处理呢?目前这段代码的处理方式是直接跳过,不做任何操作。
如果你想改进代码,可以考虑加入一些默认操作,比如将该行的“资格”列设为0,或者是删除该行等等,具体要看你的需求。
下面是改进后的代码:
```
for i in b1.index:
if b1.iloc[i,'收货单位'] in x['客户名称']:
b1.iloc[i,'资格'] = 1
else:
b1.iloc[i,'资格'] = 0 # 默认设为0
```
相关问题
西瓜书5.2. 编程利用BP算法在西瓜数据集3.0上训练一个单隐层网络。
好的,这是一个深度学习相关的问题。下面是一个简单的Python实现,供你参考:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('watermelon_3.0.csv')
X = data.iloc[:, 1:3].values
y = data.iloc[:, 3].values
# 数据归一化
X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0)
# 定义单隐层神经网络
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.output_dim = output_dim
self.W1 = np.random.randn(self.input_dim, self.hidden_dim)
self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_dim))
self.W2 = np.random.randn(self.hidden_dim, self.output_dim)
self.b2 = np.zeros((1, self.output_dim))
# sigmoid激活函数
def sigmoid(self, x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# 前向传播
def forward(self, X):
self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
self.y_hat = self.sigmoid(self.z2)
return self.y_hat
# sigmoid函数的导数
def sigmoid_derivative(self, x):
return x * (1 - x)
# 反向传播
def backward(self, X, y, y_hat, learning_rate):
delta2 = (y_hat - y) * self.sigmoid_derivative(y_hat)
dW2 = np.dot(self.a1.T, delta2)
db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)
delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * self.sigmoid_derivative(self.a1)
dW1 = np.dot(X.T, delta1)
db1 = np.sum(delta1, axis=0)
self.W2 -= learning_rate * dW2
self.b2 -= learning_rate * db2
self.W1 -= learning_rate * dW1
self.b1 -= learning_rate * db1
# 训练模型
def train(self, X, y, learning_rate=0.1, num_epochs=1000):
loss_history = []
for i in range(num_epochs):
y_hat = self.forward(X)
loss = np.mean((y_hat - y) ** 2)
self.backward(X, y, y_hat, learning_rate)
loss_history.append(loss)
if i % 100 == 0:
print(f"Epoch {i}, Loss: {loss}")
return loss_history
# 定义超参数
input_dim = 2
hidden_dim = 3
output_dim = 1
learning_rate = 0.1
num_epochs = 1000
# 定义并训练模型
model = NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim)
loss_history = model.train(X, y, learning_rate, num_epochs)
# 绘制损失函数图像
plt.plot(loss_history)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()
# 测试模型
y_hat = model.forward(X)
y_pred = np.round(y_hat)
accuracy = np.mean(y_pred == y)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```
需要注意的是,这只是一个简单的实现,可能还需要根据实际情况进行更多的调整和优化。希望这个实现能够对你有所帮助。
Traceback (most recent call last): File "D:\untitled\粒子群优化算法.py", line 34, in <module> xopt, fopt = pso(loss_function, bounds=bounds, args=(X, y)) TypeError: pso() got an unexpected keyword argument 'bounds' Process finished with exit code 1
这个错误提示说明你的`pyswarm`库版本较低,不支持`bounds`参数。可以尝试升级`pyswarm`库的版本,或者使用`lb`和`ub`参数代替`bounds`参数来设置搜索范围。修改后的代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from pyswarm import pso
# 读取数据
data = pd.read_csv('tomato.csv')
# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 定义神经网络模型
def nn_model(x, w1, w2, b1, b2):
a1 = np.dot(x, w1) + b1
z1 = np.tanh(a1)
a2 = np.dot(z1, w2) + b2
return a2
# 定义损失函数
def loss_function(params, *args):
x, y = args
w1, w2, b1, b2 = params
y_pred = nn_model(x, w1, w2, b1, b2)
mse = np.mean((y - y_pred) ** 2)
return mse
# 定义粒子群算法的搜索范围
lb = [-1, -1, -1, -1]
ub = [1, 1, 1, 1]
# 运行粒子群算法
xopt, fopt = pso(loss_function, lb=lb, ub=ub, args=(X, y))
# 用最优参数组合构建神经网络模型
w1 = np.array([xopt[0], xopt[1]]).reshape(2, 1)
w2 = np.array([xopt[2], xopt[3]]).reshape(1, 2)
b1 = 0
b2 = 0
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(1,), activation='tanh', solver='lbfgs', random_state=1)
model.coefs_ = [w1, w2]
model.intercepts_ = [b1, b2]
# 预测结果
y_pred = model.predict(X)
print('预测结果:', y_pred)
```
这个版本的代码中,我们使用`lb`和`ub`参数分别代表搜索范围的上下限。