打开csv文件读取内容,文件格式如 time date red1 red2 red3 red4 red5 red6 blue 0 2023/3/19 23030 2 3 7 16 30 31 6 1 2023/3/16 23029 3 7 12 24 28 33 8 2 2023/3/14 23028 5 7 10 17 20 22 14 3 2023/3/12 23027 8 10 22 27 32 33 8 4 2023/3/9 23026 1 18 26 30 31 33 3,根据读取的数据用人工神经网络算法,根据读取的数据,预测下一次要产生的数据,并核实预测结果,提高预测准确的,写出详细代码,并详细标记注释
时间: 2023-05-23 19:01:16 浏览: 54
Python 中使用 except 关键字来处理异常。通常,except 作为 try/except 语句块的一部分,用于捕获并处理 try 块中抛出的异常。每个 except 语句块可以指定要捕获和处理的特定异常类型。例如:
```
try:
# some code that might raise an exception
except ZeroDivisionError:
# handle the ZeroDivisionError exception
except FileNotFoundError:
# handle the FileNotFoundError exception
except:
# handle any other exceptions
```
在这个例子中,当 try 块中的代码抛出 ZeroDivisionError 或 FileNotFoundError 异常时,对应的 except 块将被执行,但如果抛出任何其它类型的异常,最后一个 except 块将捕获并处理该异常。
相关问题
导入csv文件数据,利用matplotlib绘制趋势图
以下是一个简单的示例代码,演示如何导入csv文件数据并使用matplotlib绘制趋势图。
```python
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
# 从csv文件中读取数据
filename = 'data.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates, highs, lows = [], [], []
for row in reader:
current_date = row[0]
high = int(row[1])
low = int(row[2])
dates.append(current_date)
highs.append(high)
lows.append(low)
# 绘制趋势图
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)
plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)
# 设置图形格式
plt.title("Daily high and low temperatures - 2020\nSan Francisco, CA", fontsize=20)
plt.xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先使用csv模块从一个名为"data.csv"的csv文件中读取数据。然后,我们将日期、最高温度和最低温度分别存储在列表dates、highs和lows中。
接下来,我们使用matplotlib绘制趋势图。我们使用plot()函数绘制最高和最低温度的线条,并使用fill_between()函数填充它们之间的区域。我们也设置了图形的标题、横轴和纵轴标签以及刻度大小。
最后,我们使用show()函数显示图形。运行代码后,将会看到一个趋势图,显示了2020年旧金山每天的最高和最低温度。
import csv import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime # 解决中文显示问题 plt.style.use('seaborn') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 filename = 'data/sitka_weather_2018_simple.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) # 创建一个与该文件相关联的阅读器对象 header_row = next(reader) # 读取文件头 dates, highs, lows = [], [], [] for row in reader: # 转换日期格式 current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d') high = int(row[5]) low = int(row[6]) dates.append(current_date) highs.append(high) lows.append(low) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5) ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5) ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1) ax.set_title('2018年每日最高温度', fontsize=24) ax.set_xlabel('', fontsize=16) fig.autofmt_xdate() ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=16) ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16) plt.show()增加平均值显示
要在图表中添加平均温度,可以在读取CSV文件并计算最高温度和最低温度后,再计算平均温度,并将其添加到图表中。
以下是示例代码:
```python
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
plt.style.use('seaborn')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
filename = 'data/sitka_weather_2018_simple.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates, highs, lows = [], [], []
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[2], '%Y-%m-%d')
high = int(row[5])
low = int(row[6])
dates.append(current_date)
highs.append(high)
lows.append(low)
# 计算平均温度
avg = [(high + low) / 2 for high, low in zip(highs, lows)]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)
ax.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
ax.plot(dates, avg, c='green', alpha=0.5)
ax.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)
ax.set_title('2018年每日温度', fontsize=24)
ax.set_xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
ax.set_ylabel('温度(F)', fontsize=16)
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
# 在图表中添加平均温度
avg_temp = sum(avg) / len(avg)
ax.text(dates[0], avg_temp, f'平均温度: {avg_temp:.1f}F', fontsize=12)
plt.show()
```
在这个版本的代码中,我们计算了平均温度,并使用`ax.plot(dates, avg, c='green', alpha=0.5)`在图表中添加了平均温度的折线。我们还使用`avg_temp = sum(avg) / len(avg)`计算了平均温度的值,并使用`ax.text(dates[0], avg_temp, f'平均温度: {avg_temp:.1f}F', fontsize=12)`将其添加到图表中。