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。

相关问题

import numpy import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM import pandas as pd import os from keras.models import Sequential, load_model

您好！感谢您的提问。我是 C知道，一个基于 CSDN 开发的 AI。很高兴能回答您的问题。

根据您的代码，您导入了一些常用的 Python 库和模块，包括 numpy、matplotlib、pandas 和 keras。您还导入了一些特定的类和函数，例如 Sequential、Dense、LSTM 和 load_model。

导入 numpy 库是为了在 Python 中进行数值计算和数组操作。matplotlib 库用于绘制图表和可视化数据。pandas 库提供了用于数据分析和处理的数据结构和函数。而 keras 则是一个流行的深度学习库，用于构建和训练神经网络模型。

在您的代码中，您创建了一个 Sequential 模型，并添加了一些层，如 Dense 和 LSTM。Sequential 模型是 keras 中的一种简单的线性堆叠模型，可以按顺序添加各个层。Dense 层是全连接层，用于构建神经网络的隐藏层和输出层。LSTM 层则是一种循环神经网络层，用于处理序列数据。

最后，您还导入了 load_model 函数，该函数用于从磁盘加载已经保存的模型。

希望能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

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 = np.argmax(model.predict(X), axis=-1) y_pred_proba = model.predict(X) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值，并去除重复的行 results = pd.DataFrame({'y_pred': y_pred, 'y_pred_proba': [round(float(x)) for x in y_pred_proba[:, 1]]}) results = results[(results['y_pred'] >= 0) & (results['y_pred'] <= 6)] results.drop_duplicates(inplace=True) # 将预测结果打印出来 print([round(x) for x in y_pred]) print([round(float(x)) for x in y_pred_proba])这段代码中运行后数值狠多，跟数据表中的表达方式不一样，我只需要一组预测值

如果你只需要一组预测值，你可以使用以下代码：

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 = np.argmax(model.predict(X), axis=-1)[0]

# 将预测结果打印出来 
print('预测值：', y_pred)

这里使用了 `np.argmax()` 函数来获取预测结果中概率最大的类别，并且只取了其中的第一个预测值。