data = pd.read_excel('data_with_labels.xlsx')

这行代码使用 Pandas 库中的 read_excel 函数读取名为 "data_with_labels.xlsx" 的 Excel 文件，并将其存储为一个 Pandas 数据框（DataFrame）对象，命名为 data。该文件必须位于当前工作目录下，否则需要提供完整的文件路径。如果该文件包含多个工作表，可以通过在函数中指定 sheet_name 参数来选择要读取的工作表。

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop=True) X=data.身高 Y=data.体重 X=np.array(X).reshape(-1,1) Y=np.array(Y).reshape(-1,1) return X,Y X,Y=data_input()[0],data_input()[1] X_trian=np.concatenate((X,Y),axis=1) clf=KMeans(n_clusters=3) clf.fit(X_trian) print(clf.labels_) plt.scatter(X,Y,c=clf.labels_) plt.show() ,报错ValueError: c of shape (35,) not acceptable as a color sequence for x with size 38, y with size 38

这个报错的原因是 `plt.scatter` 函数的参数 `c` 的形状与输入的 `X` 和 `Y` 的形状不相符。具体来说，`X` 和 `Y` 分别包含了 38 个身高和体重的数值，而 `clf.labels_` 包含了 35 个聚类标签。因此，你需要修改代码，使 `clf.labels_` 的形状与 `X` 和 `Y` 相同，可以通过将 `X` 和 `Y` 中的前 35 个元素与 `clf.labels_` 组合成一个新的数组来实现。修改后的代码如下所示：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.cluster import KMeans 
import matplotlib.pyplot as plt 

def data_input(): 
    data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') 
    data=data.dropna(axis=0) 
    data = data.reset_index(drop=True) 

    X=data.身高 
    Y=data.体重 

    X=np.array(X).reshape(-1,1) 
    Y=np.array(Y).reshape(-1,1) 

    return X,Y 

X,Y=data_input()[0],data_input()[1] 
X_train=np.concatenate((X,Y),axis=1) 

clf=KMeans(n_clusters=3) 
clf.fit(X_train) 

labels = np.concatenate((clf.labels_, np.array([np.nan]*3))) 

plt.scatter(X,Y,c=labels) 
plt.show()

这样，就可以正确地显示聚类结果了。请注意，我在新的数组中添加了 3 个 `nan` 值，以便确保 `labels` 数组的长度与 `X` 和 `Y` 数组相同，并避免了 `plt.scatter` 函数的报错。

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import warnings warnings.filterwarnings("ignore") file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class'] model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels)) predictions = model.predict(test_features)

这段代码使用了Python中的pandas、keras等库，实现了一个简单的bp神经网络模型进行分类任务。

首先，代码从一个Excel文件中读取数据：

file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')

然后，使用`pd.get_dummies()`方法将数据进行one-hot编码：

x = pd.get_dummies(file, dtype=int)
x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx')

接下来，读取one-hot编码后的数据：

data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx')

然后将数据集划分为训练集和测试集：

train_data = data[:320]
test_data = data[320:]

从训练集和测试集中分离出特征和标签：

train_features = train_data.drop('Class', axis=1)
train_labels = train_data['Class']
test_features = test_data.drop('Class', axis=1)
test_labels = test_data['Class']

然后，使用Keras库中的Sequential模型创建bp神经网络，添加三层全连接层，并使用sigmoid函数作为激活函数：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1]))
model.add(Dense(units=72, activation='relu'))
model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid'))

接下来，编译模型，使用二元交叉熵作为损失函数，adam作为优化器，并使用准确率作为评估指标：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

使用训练集对模型进行训练：

model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels))

最后，使用测试集对模型进行预测：

predictions = model.predict(test_features)

这段代码实现了一个简单的bp神经网络模型，用于进行分类任务。