python输出的结果保存到excel里详细代码并注释

时间: 2023-03-08 13:02:45 浏览: 101
这取决于你要使用的python库,但是一般来说,你可以使用Python的openpyxl库来处理Excel文件,然后使用openpyxl.worksheet.write_cell()来写入数据。你也可以添加注释,使用openpyxl.worksheet.write_comment()来实现。
相关问题

python输出的结果保存到excel里详细代码并注释代码

### 回答1: 这取决于您要使用的 Python 库。一般而言,您可以使用 openpyxl(可以从 PyPI 安装)来写入 Excel 文件。以下是一个示例,它将一些数据写入一个 Excel 文件,并向其中添加一些注释:# 导入 openpyxl import openpyxl# 初始化一个新的 Excel 文件 wb = openpyxl.Workbook()# 添加一个工作表 sheet = wb.create_sheet()# 将一个列表添加到工作表 sheet.append([1, 2, 3])# 添加一个单元格注释 sheet['A1'].comment = '这是一个注释'# 保存 Excel 文件 wb.save('example.xlsx') ### 回答2: 根据题目要求,以下是将Python的输出结果保存到Excel中的代码示例,并附带必要的注释说明: ```python import pandas as pd # 创建一个包含输出结果的列表 output_data = ['结果1', '结果2', '结果3', '结果4'] # 将数据转换为DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'输出结果': output_data}) # 创建一个Excel文件,并将DataFrame对象写入工作表中 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter') df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 关闭Excel文件 writer.save() ``` 解释: 1. 首先,我们导入`pandas`库,用于处理数据和 Excel 文件的操作。 2. 创建一个包含输出结果的列表,此处用`output_data`变量表示。 3. 将数据转换为一个`DataFrame`对象,每个输出结果对应DataFrame的一行。使用`pd.DataFrame()`函数创建DataFrame,并将`output_data`作为参数传入。 4. 创建一个 Excel 文件,并命名为`output.xlsx`,使用`pd.ExcelWriter()`函数创建一个写入器对象。`engine='xlsxwriter'`参数指定要使用的Excel写入器类型。 5. 将`DataFrame`对象写入工作表中,使用`df.to_excel()`方法并传入写入器对象、工作表名称和`index=False`参数用于去除默认的索引列。 6. 最后,关闭 Excel 文件,使用`writer.save()`方法保存更改。 请注意,此示例中使用了`pandas`库来实现Excel文件的写入,因为它是一个功能强大且灵活的数据处理工具。如果你的项目中没有安装`pandas`,可以使用其他库(如`xlwt`或`openpyxl`)来实现类似的功能。 ### 回答3: import pandas as pd # 创建一个字典,存储要输出到Excel的数据 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']} # 将字典转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 创建一个Excel文件并将DataFrame写入其中,索引设置为False表示不输出行索引 df.to_excel('output.xlsx', index=False) # 输出保存成功信息 print("数据已成功保存到Excel文件中。") ''' 上述代码首先导入pandas库,然后创建了一个包含姓名、年龄和城市信息的字典data。 接着,使用DataFrame函数将字典data转换为DataFrame对象df。 然后,调用DataFrame对象的to_excel方法,将DataFrame数据写入名为'output.xlsx'的Excel文件中, 同时通过设置index=False,去除行索引。 最后,输出保存成功的信息。 '''

python输出的矩阵保存到excel里详细代码并注释

### 回答1: 答:要将python输出的矩阵保存到excel里,可以使用openpyxl库,使用它的write_matrix()方法将矩阵写入excel文件,并使用add_comment()方法给矩阵的每一个单元格添加注释。完整的代码示例如下:from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows# 创建一个Workbook对象 wb = Workbook()# 将矩阵写入excel文件 wb.write_matrix(matrix, start_row=1, start_column=1)# 给矩阵的每一个单元格添加注释 for row in dataframe_to_rows(matrix, index=True, header=True): for cell in row: comment = Comment('My comment', 'Author') cell.comment = comment# 保存excel文件 wb.save('example.xlsx') ### 回答2: import pandas as pd import numpy as np # 创建一个2×2的矩阵 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 将矩阵转换为DataFrame对象 df = pd.DataFrame(matrix) # 创建Excel writer对象 writer = pd.ExcelWriter('matrix_output.xlsx', engine='xlsxwriter') # 将DataFrame对象写入Excel文件 df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 关闭writer对象,并保存Excel文件 writer.save() ''' 1. 首先,我们创建一个含有2×2矩阵的numpy array变量matrix。 2. 然后,将这个矩阵转换为一个pandas的DataFrame对象df。 3. 接下来,通过创建一个Excel writer对象writer,并指定引擎为xlsxwriter,来实现将DataFrame写入Excel文件。 4. 然后,使用to_excel方法将DataFrame对象df写入Excel文件,并指定sheet名为'Sheet1',同时设置index为False(不保留索引)。 5. 最后,关闭writer对象,并保存Excel文件。 '''

相关推荐

### 回答1: 可以使用Python中的openpyxl库来读取excel文件,然后使用configparser库来写入conf配置文件。示例代码如下:import openpyxl import configparserwb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') sheet = wb.activeconfig = configparser.ConfigParser()for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column): config[row[0].value] = {row[1].value:row[2].value}with open('example.conf', 'w') as configfile: config.write(configfile) ### 回答2: 当我们需要将Excel文件转换为.conf配置文件时,可以使用Python脚本来实现。下面是一个简单的Python脚本示例: python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('input.xlsx') # 获取表格的列名 columns = df.columns.tolist() # 打开或创建.conf配置文件 with open('output.conf', 'w') as file: # 遍历每行数据 for index, row in df.iterrows(): file.write(f"\n\n# 根据{name}生成的配置") # 遍历每列数据 for col in columns: if pd.notnull(row[col]): file.write(f"\n{col} = {row[col]}") # 输出转换完成的消息 print("转换完成!") 在上述示例中,我们使用了pandas库来读取Excel文件。首先,我们通过pd.read_excel函数读取名为input.xlsx的Excel文件并保存为DataFrame对象df。然后,我们使用.columns.tolist()方法获取表格的列名,并将其保存在columns变量中。 接下来,我们打开或创建名为output.conf的配置文件,并使用with open语句来确保在脚本执行完毕后关闭文件。然后,我们遍历DataFrame对象df中的每行数据,并在配置文件中写入相应的配置项。在每行数据循环的开头,我们使用name变量来生成注释行。然后,对于每列数据,我们将列名和数据写入配置文件中。 最后,我们打印出转换完成的消息,以便在脚本执行完毕后得到反馈。 请注意,上述示例仅仅是一个简单的转换脚本示例,可能无法覆盖所有的Excel文件结构和数据类型。根据实际需求,您可能需要在脚本中做一些更改来适应不同的情况。 ### 回答3: 编写一个将 Excel 文件转换成 conf 配置文件的 Python 脚本可以参考以下步骤: 1. 导入 pandas 库,用于处理 Excel 文件数据。 2. 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件,将数据加载到 DataFrame 中。 3. 根据 Excel 文件的结构和需要的配置格式,使用 DataFrame 中的数据进行处理和转换。 4. 创建一个空的字符串变量,用于存储转换后的配置文件内容。 5. 遍历 DataFrame 的行,根据每行的数据生成配置项,并将其添加到配置文件内容字符串中。 6. 将配置文件内容字符串写入目标 conf 文件中。 下面是一个简单的示例: python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('input.xlsx') # 创建空的配置文件内容字符串 conf_data = '' # 遍历 DataFrame 的行 for index, row in data.iterrows(): # 根据 Excel 中的列名获取对应的值 key = row['配置项名称'] value = row['配置项值'] # 生成配置项的格式,例如:key = value conf_item = f'{key} = {value}\n' # 将配置项添加到配置文件内容字符串中 conf_data += conf_item # 将配置文件内容字符串写入目标 conf 文件 with open('output.conf', 'w') as f: f.write(conf_data) 以上代码是一个简单的示例,具体的转换逻辑和配置文件格式需要根据实际的 Excel 文件和要求进行调整。
本实例我们将使用matplotlib、numpy、pandas、xlwings这四个库来绘制一个简单的折线图。 1. 准备数据 首先我们需要准备数据,我们在excel中准备了以下数据: ![excel_data](https://img-blog.csdnimg.cn/20220103093613164.png) 2. 导入数据 我们使用pandas来读取excel数据: python import pandas as pd # 读取excel数据 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 打印数据 print(df) 输出结果: 日期 销售量 0 2022/1/1 100 1 2022/1/2 120 2 2022/1/3 130 3 2022/1/4 110 4 2022/1/5 140 5 2022/1/6 150 6 2022/1/7 130 3. 绘制折线图 接下来我们使用matplotlib来绘制折线图: python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成x轴数据 x = np.arange(len(df)) # 绘制折线图 plt.plot(x, df['销售量'], 'o-') # 设置x轴标签 plt.xlabel('日期') # 设置y轴标签 plt.ylabel('销售量') # 显示图形 plt.show() 输出结果: ![line_chart](https://img-blog.csdnimg.cn/20220103094035998.png) 4. 导出图表 最后我们使用xlwings将图表导出到excel中: python import xlwings as xw # 打开excel wb = xw.Book('data.xlsx') # 获取Sheet1 sht = wb.sheets['Sheet1'] # 将图表插入到Sheet1的B2单元格 sht.pictures.add(plt, name='销售量图表', update=True, left=sht.range('B2').left, top=sht.range('B2').top) # 保存excel wb.save() # 关闭excel wb.close() 输出结果: ![excel_chart](https://img-blog.csdnimg.cn/20220103094330226.png) 完整代码如下: python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import xlwings as xw # 读取excel数据 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 打印数据 print(df) # 生成x轴数据 x = np.arange(len(df)) # 绘制折线图 plt.plot(x, df['销售量'], 'o-') # 设置x轴标签 plt.xlabel('日期') # 设置y轴标签 plt.ylabel('销售量') # 显示图形 plt.show() # 打开excel wb = xw.Book('data.xlsx') # 获取Sheet1 sht = wb.sheets['Sheet1'] # 将图表插入到Sheet1的B2单元格 sht.pictures.add(plt, name='销售量图表', update=True, left=sht.range('B2').left, top=sht.range('B2').top) # 保存excel wb.save() # 关闭excel wb.close() 完整excel数据: ![excel_data](https://img-blog.csdnimg.cn/20220103093613164.png)
### 回答1: xlwings可以读取Excel批注,可以使用以下代码: python import xlwings as xw # 打开Excel文件 wb = xw.Book(r'C:\path\to\file.xlsx') # 选择要读取批注的单元格 cell = wb.sheets['Sheet1'].range('A1') # 读取批注 comment = cell.comment.text # 打印批注 print(comment) # 关闭Excel文件 wb.close() 其中,cell.comment.text用于获取单元格的批注文本。如果单元格没有批注,那么comment的值将为None。 ### 回答2: xlwings是一种针对Excel的Python库,用于在Python环境中操作Excel文件。它提供了许多功能,包括读取和写入Excel文件中的数据。 要读取Excel文件中的批注,我们可以使用xlwings的Range对象的comment属性。该属性返回一个注释对象,我们可以通过访问注释对象的text属性来获取注释的文本内容。 首先,我们需要使用xlwings打开Excel文件,并选定我们要操作的单元格范围。然后,我们可以使用range属性来获取该范围的Range对象。最后,通过访问Range对象的comment属性,我们可以获取该单元格的批注。 下面是一个示例代码: python import xlwings as xw # 打开Excel文件 wb = xw.Book('path_to_excel_file.xlsx') # 选定要操作的单元格范围 sheet = wb.sheets['Sheet1'] range = sheet.range('A1') # 获取单元格的批注 comment_text = range.comment.text # 打印批注文本内容 print(comment_text) # 关闭Excel文件 wb.close() 注意,上述示例中的range和sheet是xlwings中的关键字,为了避免与Python的关键字冲突,我们可以将其命名为其他变量名。 使用上述代码,我们可以轻松地读取Excel文件中单元格的批注,并将其用于进一步的处理和分析。 ### 回答3: xlwings是一个强大的Python库,可以与Excel进行交互。要使用xlwings读取Excel中的批注,需要按照以下步骤进行操作: 1. 第一步是安装xlwings库,使用pip命令或者其他适合的方法进行安装。 2. 导入xlwings库,以便在Python脚本中使用它的功能。 3. 使用xlwings的Book()函数打开一个Excel文件,并将其赋值给一个变量,以便后续的操作。 4. 使用sheet属性选中要读取批注的工作表。 5. 使用range属性选中要读取批注的单元格范围。 6. 使用comment属性读取选中单元格范围内的批注。 7. 将读取到的批注信息进行处理和展示,可以直接打印输出或者保存到其他文件中。 下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用xlwings读取Excel中的批注: python import xlwings as xw # 打开Excel文件 wb = xw.Book('example.xlsx') # 选择要读取批注的工作表 sheet = wb.sheets['Sheet1'] # 选择要读取批注的单元格范围 range = sheet.range('A1:B5') # 读取单元格范围内的批注 comments = range.comment # 输出批注信息 for comment in comments: print(comment.text) # 关闭Excel文件 wb.close() 以上示例代码中,我们打开了名为example.xlsx的Excel文件,并读取了Sheet1工作表中的A1:B5单元格范围内的批注。最后将批注信息逐条打印输出。 这就是使用xlwings读取Excel批注的简单示例。可以通过该方法轻松地读取和处理Excel中的批注数据。
以下是实现要求的代码,包括BP网络模块和主函数模块: ### bp_network.py python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error class BPNN: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): """ 初始化BP神经网络 :param input_size: 输入层大小 :param hidden_size: 隐藏层大小 :param output_size: 输出层大小 """ self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) * np.sqrt(1.0 / self.input_size) # Xavier初始化输入层权重 self.b1 = np.zeros(self.hidden_size) self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) * np.sqrt(1.0 / self.hidden_size) # Xavier初始化隐藏层权重 self.b2 = np.zeros(self.output_size) def sigmoid(self, x): """ Sigmoid激活函数 """ return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(self, x): """ Sigmoid激活函数的导数 """ return x * (1 - x) def forward(self, X): """ 前向传播 :param X: 输入数据 """ 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.a2 = self.sigmoid(self.z2) def backward(self, X, y, learning_rate, reg_lambda): """ 反向传播 :param X: 输入数据 :param y: 输出数据 :param learning_rate: 学习率 :param reg_lambda: L2正则化系数 """ delta2 = (self.a2 - y) * self.sigmoid_derivative(self.a2) dW2 = np.dot(self.a1.T, delta2) + reg_lambda * self.W2 # 加入L2正则化 db2 = np.sum(delta2, axis=0) delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * self.sigmoid_derivative(self.a1) dW1 = np.dot(X.T, delta1) + reg_lambda * self.W1 # 加入L2正则化 db1 = np.sum(delta1, axis=0) # 更新权重和偏置 self.W1 -= learning_rate * dW1 self.b1 -= learning_rate * db1 self.W2 -= learning_rate * dW2 self.b2 -= learning_rate * db2 def train(self, X, y, learning_rate, reg_lambda, n_iterations): """ 训练模型 :param X: 输入数据 :param y: 输出数据 :param learning_rate: 学习率 :param reg_lambda: L2正则化系数 :param n_iterations: 迭代次数 """ for i in range(n_iterations): self.forward(X) self.backward(X, y, learning_rate, reg_lambda) def predict(self, X): """ 预测结果 :param X: 输入数据 """ self.forward(X) return self.a2 def get_weights(self): """ 获取各输入的权重 """ return self.W1.T def normalize_data(data): """ 归一化数据 :param data: 待归一化数据 """ scaler = MinMaxScaler() data = scaler.fit_transform(data) return data, scaler def load_data(file_path): """ 加载数据 :param file_path: 文件路径 """ data = pd.read_excel(file_path).values.astype(float) X_train, scaler = normalize_data(data[:3000, :-1]) y_train = data[:3000, -1].reshape(-1, 1) X_test = scaler.transform(data[3000:, :-1]) y_test = data[3000:, -1].reshape(-1, 1) return X_train, y_train, X_test, y_test, scaler ### main.py python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from bp_network import BPNN, load_data, normalize_data from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error def save_model(model, scaler): """ 保存模型 :param model: 训练后的BP网络模型 :param scaler: 归一化器 """ np.savez('model.npz', W1=model.W1, b1=model.b1, W2=model.W2, b2=model.b2) scaler_min = scaler.data_min_ scaler_scale = scaler.scale_ np.savez('scaler.npz', scaler_min=scaler_min, scaler_scale=scaler_scale) def load_model(): """ 加载模型 """ model_data = np.load('model.npz') W1 = model_data['W1'] b1 = model_data['b1'] W2 = model_data['W2'] b2 = model_data['b2'] model = BPNN(W1.shape[0], W1.shape[1], W2.shape[1]) model.W1 = W1 model.b1 = b1 model.W2 = W2 model.b2 = b2 scaler_data = np.load('scaler.npz') scaler_min = scaler_data['scaler_min'] scaler_scale = scaler_data['scaler_scale'] scaler = normalize_data(np.zeros((1, scaler_min.shape[0])))[1] scaler.data_min_ = scaler_min scaler.scale_ = scaler_scale return model, scaler def plot_fit(X_test, y_test, y_pred): """ 绘制拟合折线图 :param X_test: 测试数据集 :param y_test: 测试数据集的真实输出 :param y_pred: 测试数据集的预测输出 """ for i in range(X_test.shape[1]): plt.plot(X_test[:, i], y_test, label='true') plt.plot(X_test[:, i], y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show() if __name__ == '__main__': # 加载数据 X_train, y_train, X_test, y_test, scaler = load_data('data.xlsx') # 训练模型 model = BPNN(X_train.shape[1], 8, 1) # 输入层8个节点,隐藏层8个节点,输出层1个节点 model.train(X_train, y_train, 0.01, 0.01, 10000) # 保存模型 save_model(model, scaler) # 加载模型 model, scaler = load_model() # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 反归一化 y_test = scaler.inverse_transform(y_test) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred) # 计算各种指标 r2 = r2_score(y_test, y_pred) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) relative_error = np.mean(np.abs((y_pred - y_test) / y_test)) * 100 # 输出各种指标 print('R2 score:', r2) print('MAE:', mae) print('MSE:', mse) print('Relative error:', relative_error) # 绘制拟合折线图 plot_fit(X_test, y_test, y_pred) # 绘制R2图 plt.scatter(y_test, y_pred) plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=2) plt.xlabel('True values') plt.ylabel('Predicted values') plt.title('R2 score: %.4f' % r2) plt.show() 需要注意的是,由于归一化器需要保存,因此在保存模型时也需要将归一化器保存起来,以便在加载模型时可以反归一化数据。在加载模型时,需要使用与训练时相同的归一化器对测试集数据进行归一化,以便进行预测。
很高兴回答您的问题。这是一个比较复杂的问题,需要涉及到许多知识点,我会尽可能详细地给出代码和注释。首先,我们需要安装一些必要的库,包括pandas,numpy和openpyxl,可以使用以下命令进行安装: python !pip install pandas numpy openpyxl 接下来,我们分为两个模块进行编写,第一个是BP网络模块,我们将其命名为bp_network.py。代码如下: python import numpy as np import pandas as pd class BPNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate, reg_lambda, momentum): """ 初始化网络参数,并进行归一化和Xavier初始化 :param input_size: 输入层大小 :param hidden_size: 隐藏层大小 :param output_size: 输出层大小 :param learning_rate: 学习率 :param reg_lambda: 正则化项系数 :param momentum: 动量因子 """ self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.learning_rate = learning_rate self.reg_lambda = reg_lambda self.momentum = momentum # 初始化权重和偏置 self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) * np.sqrt(2.0 / (self.input_size + self.hidden_size)) # Xavier初始化 self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) * np.sqrt(2.0 / (self.hidden_size + self.output_size)) # Xavier初始化 self.b2 = np.zeros((1, self.output_size)) # 初始化动量参数 self.v_W1 = np.zeros((self.input_size, self.hidden_size)) self.v_b1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.v_W2 = np.zeros((self.hidden_size, self.output_size)) self.v_b2 = np.zeros((1, self.output_size)) def sigmoid(self, x): """ sigmoid激活函数 """ return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(self, x): """ sigmoid激活函数的导数 """ return x * (1 - x) def forward(self, X): """ 前向传播 """ 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.z2 return self.y_hat def backward(self, X, y, y_hat): """ 反向传播 """ # 计算输出层误差 delta2 = y_hat - y # 计算隐藏层误差 delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * self.sigmoid_derivative(self.a1) # 计算输出层权重和偏置的梯度 dW2 = np.dot(self.a1.T, delta2) + self.reg_lambda * self.W2 db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) # 计算隐藏层权重和偏置的梯度 dW1 = np.dot(X.T, delta1) + self.reg_lambda * self.W1 db1 = np.sum(delta1, axis=0) # 更新权重和偏置 self.v_W2 = self.momentum * self.v_W2 - self.learning_rate * dW2 self.v_b2 = self.momentum * self.v_b2 - self.learning_rate * db2 self.W2 += self.v_W2 self.b2 += self.v_b2 self.v_W1 = self.momentum * self.v_W1 - self.learning_rate * dW1 self.v_b1 = self.momentum * self.v_b1 - self.learning_rate * db1 self.W1 += self.v_W1 self.b1 += self.v_b1 def train(self, X_train, y_train, X_test, y_test, epochs): """ 训练网络 """ train_loss = [] test_loss = [] for i in range(epochs): # 前向传播 y_hat_train = self.forward(X_train) y_hat_test = self.forward(X_test) # 计算训练集和测试集的损失 train_loss.append(np.mean(np.square(y_train - y_hat_train))) test_loss.append(np.mean(np.square(y_test - y_hat_test))) # 反向传播 self.backward(X_train, y_train, y_hat_train) # 输出每100个epoch的损失 if i % 100 == 0: print("Epoch: {}, train_loss: {:.4f}, test_loss: {:.4f}".format(i, train_loss[i], test_loss[i])) # 输出每个输入的权重 print("Weights of input features:") for i in range(self.input_size): print("Feature {}: {}".format(i+1, self.W1[i])) # 返回训练集和测试集的损失 return train_loss, test_loss def predict(self, X): """ 预测 """ return self.forward(X) 上面的代码定义了一个BP网络类,包括初始化参数、sigmoid激活函数、前向传播、反向传播、训练和预测方法。其中,前向传播和反向传播分别计算输出和隐藏层的输出,以及权重和偏置的梯度,并进行更新。训练方法使用了动量的梯度下降法进行优化。在训练完成后,我们可以输出每个输入的权重,用于分析各个输入对输出的影响。 接下来,我们编写主函数模块,命名为main.py。代码如下: python import numpy as np import pandas as pd from bp_network import BPNetwork # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_excel('data.xlsx', nrows=3000) test_data = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=range(1, 3000), nrows=40) # 将数据转换为numpy数组,并进行归一化 X_train = train_data.iloc[:, :-1].values y_train = train_data.iloc[:, -1:].values X_mean = np.mean(X_train, axis=0) X_std = np.std(X_train, axis=0) X_train = (X_train - X_mean) / X_std y_mean = np.mean(y_train, axis=0) y_std = np.std(y_train, axis=0) y_train = (y_train - y_mean) / y_std X_test = test_data.iloc[:, :-1].values y_test = test_data.iloc[:, -1:].values X_test = (X_test - X_mean) / X_std y_test = (y_test - y_mean) / y_std # 创建BP网络模型 model = BPNetwork(input_size=8, hidden_size=16, output_size=1, learning_rate=0.01, reg_lambda=0.01, momentum=0.9) # 训练模型 train_loss, test_loss = model.train(X_train, y_train, X_test, y_test, epochs=1000) # 预测测试集并进行反归一化 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = y_pred * y_std + y_mean y_test = y_test * y_std + y_mean # 计算MAE和MSE mae = np.mean(np.abs(y_pred - y_test)) mse = np.mean(np.square(y_pred - y_test)) print("MAE: {:.4f}, MSE: {:.4f}".format(mae, mse)) # 计算预测值和真实值之间的相对误差平均百分比 error = np.abs((y_pred - y_test) / y_test) mean_error = np.mean(error) * 100 print("Mean relative error: {:.2f}%".format(mean_error)) # 绘制R2图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_test, y_pred) plt.scatter(y_test, y_pred) plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4) plt.xlabel('Actual') plt.ylabel('Predicted') plt.title('R2: {:.4f}'.format(r2)) plt.show() # 绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) for i in range(X_test.shape[1]): ax.plot(X_test[:, i], y_test, 'o', label='Actual') ax.plot(X_test[:, i], y_pred, 'x', label='Predicted') ax.set_xlabel('Feature {}'.format(i+1)) ax.set_ylabel('Output') ax.set_title('Input Feature {} vs Output'.format(i+1)) ax.legend() plt.show() # 将训练后的模型保存为文件 import pickle with open('model.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(model, f) 上面的代码首先读取了训练集和测试集数据,并进行了归一化处理。接着,我们使用BPNetwork类创建了一个BP网络模型,并进行了训练。训练完成后,我们使用模型对测试集进行了预测,并进行了反归一化处理。然后,我们计算了MAE和MSE,并输出了预测值和真实值之间的相对误差平均百分比。接着,我们绘制了R2图和测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图。最后,我们将训练后的模型保存为文件,以便以后使用。 综上所述,我们完成了一个使用归一化、Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络,并使用训练集和测试集进行了训练和测试,并且能够输出各输入的权重。我们还实现了将训练后的模型保存为文件,绘制R2图,计算MAE和MSE,并输出预测值和真实值之间的相对误差平均百分比,以及绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图。
BP网络模块: python import numpy as np import pandas as pd class BP: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): # 初始化网络 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lr = 0.01 # 学习率 self.reg_lambda = 0.01 # 正则化强度 self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) / np.sqrt(self.input_size) # Xavier初始化 self.b1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) / np.sqrt(self.hidden_size) # Xavier初始化 self.b2 = np.zeros((1, self.output_size)) def sigmoid(self, z): # 激活函数 return 1 / (1 + np.exp(-z)) def sigmoid_gradient(self, z): # 激活函数的导数 return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z)) def normalize(self, X): # 归一化 return (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) def regularization(self): # 正则化 return (self.reg_lambda / 2) * (np.sum(np.square(self.W1)) + np.sum(np.square(self.W2))) def forward(self, X): # 前向传播 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_pred = self.z2 def backward(self, X, y): # 反向传播 delta3 = self.y_pred - y dW2 = np.dot(self.a1.T, delta3) db2 = np.sum(delta3, axis=0, keepdims=True) delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) * self.sigmoid_gradient(self.z1) dW1 = np.dot(X.T, delta2) db1 = np.sum(delta2, axis=0) dW2 += self.reg_lambda * self.W2 # 正则化项的梯度 dW1 += self.reg_lambda * self.W1 # 正则化项的梯度 self.W1 -= self.lr * dW1 self.b1 -= self.lr * db1 self.W2 -= self.lr * dW2 self.b2 -= self.lr * db2 def train(self, X_train, y_train, epochs): # 训练网络 for i in range(epochs): self.forward(X_train) self.backward(X_train, y_train) cost = np.mean(np.square(self.y_pred - y_train)) + self.regularization() # 加上正则化项的损失函数 if i % 100 == 0: print("Epoch:", i, "Cost:", cost) def predict(self, X_test): # 预测 self.forward(X_test) return self.y_pred 主函数模块: python from bp import BP import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx', nrows=3040) X = data.iloc[:3000, :-1].values y = data.iloc[:3000, -1].values.reshape(-1, 1) X_test = data.iloc[3000:, :-1].values y_test = data.iloc[3000:, -1].values.reshape(-1, 1) # 归一化 X = BP().normalize(X) X_test = BP().normalize(X_test) # 创建BP网络 bp = BP(input_size=8, hidden_size=10, output_size=1) # 训练BP网络 bp.train(X, y, epochs=1000) # 输出各输入的权重 print("W1:", bp.W1) print("W2:", bp.W2) # 将训练后的BP网络模型输出为一个文件 np.save('model.npy', (bp.W1, bp.b1, bp.W2, bp.b2)) # 预测 y_pred = bp.predict(X_test) # 绘制R2图 from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_test, y_pred) print("R2:", r2) plt.scatter(y_test, y_pred) plt.plot(y_test, y_test, color='red') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predictions') plt.show() # 计算MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比 from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) relative_error = np.mean(np.abs((y_test - y_pred) / y_test)) * 100 print("MAE:", mae) print("MSE:", mse) print("Relative Error (%):", relative_error) # 绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图 plt.plot(y_test, label='True Values') plt.plot(y_pred, label='Predictions') plt.legend() plt.show() 注意事项: 1. 在读取数据时,需要使用pandas库读取excel文件,且需要指定读取的行数。 2. 在归一化时,需要将训练集和测试集分别进行归一化。 3. 在训练网络时,需要加上正则化项的损失函数。 4. 在输出各输入的权重时,需要在BP网络模块中添加方法,返回各层的权重。 5. 在将训练后的BP网络模型输出为一个文件时,可以使用numpy库的save方法将权重保存到.npy文件中。 6. 在绘制R2图时,需要使用sklearn.metrics库的r2_score方法计算R2值,并使用matplotlib库绘制散点图和拟合直线。 7. 在计算MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比时,需要使用sklearn.metrics库的mean_absolute_error和mean_squared_error方法。 8. 在绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图时,需要使用matplotlib库绘制。

最新推荐

ns_strings_zh.xml

ns_strings_zh.xml

库房物品统计表.xlsx

库房物品统计表.xlsx

用于全志 SOC 的微型 FEL 工具

XFEL系列,用于全志 SOC 的微型 FEL 工具。

对销售记录进行高级筛选.xlsx

对销售记录进行高级筛选.xlsx

市场占有率预测.xlsx

市场占有率预测.xlsx

基于at89c51单片机的-智能开关设计毕业论文设计.doc

基于at89c51单片机的-智能开关设计毕业论文设计.doc

"蒙彼利埃大学与CNRS联合开发细胞内穿透载体用于靶向catphepsin D抑制剂"

由蒙彼利埃大学提供用于靶向catphepsin D抑制剂的细胞内穿透载体的开发在和CNRS研究单位- UMR 5247(马克斯·穆塞隆生物分子研究专长:分子工程由Clément Sanchez提供于2016年5月26日在评审团面前进行了辩护让·吉隆波尔多大学ARNA实验室CNRS- INSERM教授报告员塞巴斯蒂安·帕波特教授,CNRS-普瓦捷大学普瓦捷介质和材料化学研究所报告员帕斯卡尔·拉斯特洛教授,CNRS-审查员让·马丁内斯蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究所CNRS教授审查员文森特·利索夫斯基蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究所CNRS教授论文主任让-弗朗索瓦·赫尔南德斯CNRS研究总监-蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究论文共同主任由蒙彼利埃大学提供用于靶向catphepsin D抑制剂的细胞内穿透载体的开发在和CNRS研究单位- UMR 5247(马克斯·穆塞隆生物分子研究专长:分子工程由Clément Sanchez提供�

设计一个程序有一个字符串包含n个字符 写一个函数 将此字符串中从第m个字符开始的全部字符复制成为另一个字符串 用指针c语言

以下是用指针实现将字符串中从第m个字符开始的全部字符复制成为另一个字符串的C语言程序: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> void copyString(char *a, char *b, int n, int m); int main() { int n, m; char *a, *b; printf("请输入字符串长度n:"); scanf("%d", &n); a = (char*)malloc(n * sizeof(char)); b =

基于C#多机联合绘图软件的实现-毕业设计论文.doc

基于C#多机联合绘图软件的实现-毕业设计论文.doc

4G车载网络中无线电资源的智能管理

4G车载网络中无线电资源的智能管理汽车网络从4G到5G的5G智能无线电资源管理巴黎萨克雷大学博士论文第580号博士学院博士专业:网络、信息与通信研究单位:巴黎萨克雷大学,UVSQ,LI PARAD,78180,法国伊夫林省圣昆廷参考:凡尔赛大学-伊夫林省圣昆廷论文于11月30日在巴黎萨克雷发表并答辩2021年,由玛丽亚姆·阿卢奇·马迪陪审团组成Pascal Lorenz总裁上阿尔萨斯大学大学教授Mohamed Yacine Ghamri-Doudane拉罗谢尔大学报告员和审查员教授Rami Langar报告员和审查员马恩河谷大学Oyunchimeg SHAGDARVEDECOM研发(HDR)团队负责人审查员论文方向Samir TOHME博士生导师巴黎萨克雷大学名誉教授UVSQ/LI- PARADKALLEL KHEMIRI共同监督巴黎萨克雷UVSQ/大卫Guy Pujolle受邀索邦大学Tara Yahiya邀请巴黎萨克雷大学/LISN高级讲师(HDR)博士论文NNT:2021UPASG061谢谢你首先,我要感谢我的论文导师M.萨米�