帮我转为python语言：[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )';

当然可以！

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

P_train = np.array(P_train)
P_test = np.array(P_test)

P_train_scaled = scaler.fit_transform(P_train)
P_test_scaled = scaler.transform(P_test)

ps_input = scaler.get_params()

t_train = np.array(T_train)
t_train_categorical = np.array(pd.get_dummies(t_train)).T

t_test = np.array(T_test)
t_test_categorical = np.array(pd.get_dummies(t_test)).T

请注意，此处假设你已经导入了必要的库（例如sklearn和numpy）。此外，我还假设输入数据P_train和P_test已经存在，并且T_train和T_test是对应的目标变量。

相关问题

%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

这段代码的作用是进行数据预处理，具体来说包括以下几个步骤：

1. 数据转置：将训练集和测试集中的样本数据进行转置，以便后续处理。

2. 得到训练集和测试样本个数：通过 size() 函数获取训练集和测试集中的样本数。

3. 数据归一化：将训练集和测试集中的样本数据进行归一化处理，以便提高模型的训练效果和泛化能力。具体来说，使用 mapminmax() 函数进行归一化，将数据范围缩放到 [0, 1] 区间内，同时记录下归一化所用的参数，以便后续将测试集数据也进行相同的归一化处理。

值得注意的是，在进行数据预处理时，应该保证训练集和测试集的预处理参数一致，以免对模型的性能造成影响。

将这段matlab语言转为python语言：res = xlsread('C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = 1:1:449919; P_train = res(temp(1: 349920), 1: 11)'; T_train = res(temp(1: 349920), 12)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(349920: end), 1: 11)'; T_test = res(temp(349920: end), 12)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )'; %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));

下面是将上述 Matlab 代码转换为 Python 代码的结果：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

# 读取Excel文件
res = pd.read_excel(r'C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx')

# 划分训练集和测试集
temp = np.arange(1, 449920)

P_train = res.iloc[temp[:349920], :11].T.values
T_train = res.iloc[temp[:349920], 11].T.values
M = P_train.shape[1]

P_test = res.iloc[temp[349920:], :11].T.values
T_test = res.iloc[temp[349920:], 11].T.values
N = P_test.shape[1]

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

P_train_scaled = scaler.fit_transform(P_train.T).T
P_test_scaled = scaler.transform(P_test.T).T

ps_input = scaler.get_params()

t_train = pd.get_dummies(T_train).T.values
t_test = pd.get_dummies(T_test).T.values

# 数据平铺
p_train = P_train_scaled.reshape(11, 1, 1, M).astype(float)
p_test = P_test_scaled.reshape(11, 1, 1, N).astype(float)

请确保在运行此代码之前已导入所需的库，并且确保 Excel 文件的路径是正确的。此外，我还假设 Excel 文件中的数据已经按照你的要求进行了排列。在 Python 中，我们使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并且使用 sklearn 库中的 MinMaxScaler 类来进行数据归一化。最后，使用 numpy 库来进行数组的重塑操作。