data WORK.NEW; do i=1,2,3; Next=cats('March'||i); infile 'D:\sasdata\RAWDATA.txt' filevar=Next end=Eof; do until (Eof); input Dept $ Sales; end; end; run; 为什么出现

时间: 2024-02-14 15:23:04 浏览: 13
这段代码有一些错误,无法运行。首先,在do循环中,需要使用逗号(,)而不是分号(;)来分隔循环变量的步长。其次,在读取文件时,需要使用一个有效的文件路径,例如'D:\sasdata\RAWDATA.txt'。最后,在读取文件时,需要使用一个有效的文件变量名,例如filevar=Next,其中Next是一个字符变量。请修复这些错误并尝试再次运行代码。
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data WORK.NEW; do i=1, 2, 3; Next=cats('March' || i ); infile XYZ filevar=Next end=Eof; do until (Eof); input Dept $ Sales; end; end; INFILE语句中的 FILEVAR=选项的作用是指定新文件的输出位置 run; 帮我讲解一下这段代码

这段代码的功能是读取一个名为XYZ的文件,该文件包含了不同部门的销售数据,并将其输出到一个新的文件中。新文件的文件名由循环变量i和'March'字符串连接而成。具体解释如下: 1. `data WORK.NEW;`:创建一个名为NEW的新数据集。 2. `do i=1, 2, 3;`:循环变量i从1开始,每次增加3,直到i大于3时退出循环。 3. `Next=cats('March' || i );`:将'March'字符串和循环变量i连接起来,并将结果赋值给变量Next。 4. `infile XYZ filevar=Next end=Eof;`:打开名为XYZ的文件,并将当前循环的Next变量作为输出位置。当读取到文件末尾时,设置Eof变量为True。 5. `do until (Eof); input Dept $ Sales; end;`:循环读取文件中的每一行数据,将其分别赋值给变量Dept和Sales。直到读取到文件末尾时退出循环。 6. `end;`:结束循环。 7. `run;`:执行代码并将结果输出到新数据集NEW中。 综上所述,该代码的作用是读取名为XYZ的文件中的销售数据,并将其输出到以'March'和循环变量i结合而成的文件中。

cats = cell(1,nCls); for i=1:numel(tmp) t = strsplit(tmp{i}); cats{i} = t{2};

这段代码主要是根据输入的字符串 `tmp`,将每个字符串按照空格分割成若干个子字符串,然后将其中第二个子字符串存储到 `cats` 数组对应的位置中。 具体来说,代码首先创建了一个长度为 `nCls` 的 `cell` 数组 `cats`,用于存储分类信息。然后使用 `for` 循环遍历输入的字符串数组 `tmp` 中的每一个元素,将其按照空格分割成若干个子字符串,并将其中第二个子字符串(即分类信息)存储到 `cats` 数组对应位置中。 代码中使用了 MATLAB 中的 `strsplit` 函数,该函数可以将一个字符串按照指定的分隔符分割成多个子字符串,并返回一个 cell 数组。在这里,我们将每个字符串按照空格分割成若干个子字符串,并将其中第二个子字符串存储到 `cats` 数组中。

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帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架: import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

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