这段代码的作用是将一个名为 '2019.csv' 的 CSV 文件读入并转换为 NumPy 数组,然后按照一定规则对数据进行分组,将前三个值作为输入,第四个值作为输出,并将它们分别存储在 totalX 和 totalY 中。其中,d=3 表示输入维度为 3,即将前三个值作为输入;m 和 n 分别代表数据集的行数和列数,totalX 和 totalY 都是由全零矩阵生成的,其大小分别为 (m-d) x d 和 (m-d) x l,其中 l 为输出的维度,这段代码中 l 的值没有给出。在循环中,每次将 dataset 中的前三个值作为输入保存在 totalX 中,第四个值作为输出保存在 totalY 中。分组怎么改成将1、721、1441输入,2161输出,2、172、1442输入,2162输出以此类推
时间: 2024-02-25 22:56:17 浏览: 31
您可以按以下方式修改代码以满足您的需求:
```python
dataset = pd.read_csv('2019.csv', delimiter=",")
dataset = np.array(dataset) #转换为NumPy数组
m, n = np.shape(dataset)
totalX = np.zeros((m-2161, 3)) #创建了一个大小为 (m-2161) x 3 的全零矩阵
totalY = np.zeros((m-2161, 1))
for i in range(m-2161):
# 分组:1、721、1441作为输入,2161作为输出
totalX[i][0] = dataset[i][0]
totalX[i][1] = dataset[i+720][0]
totalX[i][2] = dataset[i+1440][0]
totalY[i][0] = dataset[i+2160][0]
```
这段代码中,我们将输入维度设置为 3,即将第 1、721、1441 个数据作为输入,将第 2161 个数据作为输出。然后创建了一个大小为 (m-2161) x 3 的全零矩阵用于存储输入数据,大小为 (m-2161) x 1 的全零矩阵用于存储输出数据。在循环中,我们将第 1、721、1441 个数据作为输入存储在 totalX 中,将第 2161 个数据作为输出存储在 totalY 中。
相关问题
numpy数组转换成.csv文件
可以使用`numpy.savetxt()`函数将numpy数组保存为.csv文件。下面是一个示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将数组保存为.csv文件
np.savetxt('my_array.csv', arr, delimiter=',')
```
这将创建一个名为`my_array.csv`的文件,其中包含以下内容:
```
1.000000000000000000e+00,2.000000000000000000e+00,3.000000000000000000e+00
4.000000000000000000e+00,5.000000000000000000e+00,6.000000000000000000e+00
7.000000000000000000e+00,8.000000000000000000e+00,9.000000000000000000e+00
```
如果要将.csv文件读入numpy数组,则可以使用`numpy.loadtxt()`函数。例如:
```python
# 从.csv文件中读取数组
loaded_arr = np.loadtxt('my_array.csv', delimiter=',')
# 打印数组
print(loaded_arr)
```
这将输出:
```
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]
[7. 8. 9.]]
```
python将.csv文件列转化为numpy数组,使用拉格朗日插值法的空缺值进行插值,
可以使用pandas库将.csv文件读入为DataFrame,然后使用numpy库将DataFrame的列转化为numpy数组。接着使用scipy库中的interpolate模块中的lagrange函数进行拉格朗日插值。具体实现代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import lagrange
# 读取csv文件为DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将DataFrame的列转化为numpy数组
col_array = np.array(df['column_name'])
# 定义插值函数
def fill_nan(arr):
# 生成原数组中非空值的下标
idx = np.nonzero(arr)[0]
# 生成原数组中空值的下标
idx_nan = np.where(arr == 0)[0]
# 生成空值对应的拉格朗日插值函数
f = lagrange(idx, arr[idx])
# 对空值进行插值
arr[idx_nan] = f(idx_nan)
return arr
# 调用插值函数进行插值
col_array_interpolated = fill_nan(col_array)
```