import pandas as pd from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 将一维数组转换成二维数组 y_pred = y_pred.reshape(-1, 4) # 打印结果 print(y_pred)这段程序中需要加入过滤掉和值小于6的数组

你可以在预测结果四舍五入取整后，使用NumPy库的`sum()`函数来计算每行的和，然后过滤掉和小于6的行。例如：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载已经训练好的kerasBP模型
model = load_model('D://model.h5')

# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4')

# 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求
# 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量
# 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组
X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X)

# 将预测结果四舍五入取整
y_pred = y_pred.round()

# 将一维数组转换成二维数组
y_pred = y_pred.reshape(-1, 4)

# 过滤掉和小于6的行
row_sums = np.sum(y_pred, axis=1)
y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :]

# 打印结果
print(y_pred_filtered)

这段代码将计算每行的和，并使用NumPy数组的布尔索引来过滤掉和小于6的行，得到一个符合要求的数组。