arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr1, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['month', 'sales']) sales = data['sales'].values.astype(np.float32) sales_mean = sales.mean() sales_std = sales.std() sales = abs(sales - sales_mean) / sales_std train_data = sales[:-1] test_data = sales[-12:] def create_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(11, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=512, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dense(1, activation='linear')) return model model = create_model() BATCH_SIZE = 16 BUFFER_SIZE = 100 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data) train_dataset = train_dataset.window(11, shift=1, drop_remainder=True) train_dataset = train_dataset.flat_map(lambda window: window.batch(11)) train_dataset = train_dataset.map(lambda window: (window[:-1], window[-1:])) train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(1) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') history = model.fit(train_dataset, epochs=100, verbose=0) test_input = test_data[:-1] test_input = np.reshape(test_input, (1, 11, 1)) predicted_sales = model.predict(test_input)[0][0] * sales_std + sales_mean test_prediction = model.predict(test_input) y_test=test_data[1:12] y_pred=test_prediction y_pred = test_prediction.ravel() print("预测下一个月的销量为：", predicted_sales)，如何将以下代码稍作修改插入到上面的最后，def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

你可以在最后添加如下代码实现 `comput_acc()` 函数的功能：

label = 0  # 定义标签
a = np.array(test_data[label])  # 获取测试数据的标签列
real_y = a[1:]  # 实际销售数据
real_predict = y_pred[:-1]  # 预测销售数据
print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2, round(comput_acc(real_y, real_predict, 0.2) * 100, 2)), "%")

这段代码的作用是，首先定义标签为 0，即选取测试数据中的第一列数据（即销售数据）。然后，使用 `np.array()` 函数将该列数据转换为 numpy 数组 `a`。接着，将 `a` 中的第二个元素到最后一个元素赋值给 `real_y`，这里是因为真实销售数据的第一个元素已经作为测试数据输入了模型，所以预测值中不包含该元素。然后，将 `y_pred` 中的第一个元素到倒数第二个元素赋值给 `real_predict`，这是因为预测值中的最后一个元素已经与真实值的最后一个元素相对应。最后，调用 `comput_acc()` 函数计算预测准确率，并将结果打印输出。

相关问题

在python中，arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]]) arr2=np.array([1,2,7 arr=arr.reshape(3,2) arr.shape 输出结果为

### 回答1：
在给出的代码中，第二个数组 arr2 的末尾缺少一个右括号，为了让代码能够运行，需要在 arr2 的末尾添加一个右括号。修正后的代码如下：

import numpy as np

arr1 = np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2 = np.array([1,2,7])
arr = arr1.reshape(3,2)
print(arr.shape)

运行上述代码后，输出结果为：

(3, 2)

这表示 `arr` 现在是一个 3 行 2 列的数组，即有 3 个子数组，每个子数组中有 2 个元素。这是由于原先的 `arr1` 是一个 2 行 3 列的数组，通过 `reshape` 函数转换为了一个 3 行 2 列的数组。

### 回答2：
arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2=np.array([1,2,7])
arr=arr.reshape(3,2)
arr.shape

输出结果为(3, 2)。

首先，我们创建了一个二维数组arr1，其中包含两个列表[0,1,2]和[2,3,3]。然后，我们创建了一个一维数组arr2，包含元素1、2和7。

接下来，我们使用reshape函数将arr数组重新排列为一个3行2列的数组。reshape函数可以改变数组的形状，但是要确保新形状的元素数量与原数组相同。

最后，我们使用arr.shape来获取数组的形状。shape属性返回一个元组，表示数组的维度。在这个例子中，输出结果为(3, 2)，表示数组有3行2列。

### 回答3：
输出结果为(3, 2)。

arr_x = np.array([1, 5, 7]) arr_y = np.array([2, 6, 8]) arr_con = np.array([True, False, True]) arr_res=np.where( , , ) 补齐参数，使得结果arr_res=[1,6,8]

arr_x = np.array([1, 5, 7])
arr_y = np.array([2, 6, 8])
arr_con = np.array([True, False, True])
arr_res=np.where(arr_con, arr_x, arr_y)
# 结果为 [1, 6, 8]