inputs,output = data.iloc[:,0:2],data.iloc[:,2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) 代码修正

时间: 2024-01-16 10:02:33 浏览: 65
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基本数据和输入输出

这段代码的作用是将输入数据中的缺失值用该列的均值进行填充，修正后的代码如下： ```python inputs, output = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) ``` 这里使用了 Pandas 库的 `fillna()` 方法，它能够将缺失值替换为指定的值。这里我们使用该列的均值来替换缺失值，从而避免了缺失值对模型训练的影响。
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inputs: 2, // 输入层节点数 hiddenLayers: [3], // 隐藏层结构，如[3]表示一个隐藏层，有3个节点 outputs: 1, // 输出层节点数 }); // 加载数据并训练 const trainingData = [ { input: [0, 0], output: [0] }...

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2] inputs = inputs.fillna(inputs.mean()) print(inputs)报错

在Python的pandas库操作中，你首先创建了两个变量inputs和outputs，分别从数据框data中选择前两列和第三列的数据。...inputs = data.iloc[:, 0:2].fillna(data.iloc[:, 0:2].mean()) print(inputs)

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]

这段代码使用 pandas 包中的 iloc 方法，从数据集中选取前两列作为模型输入（inputs），选取第三列...具体来说，data.iloc[:, 0:2] 表示选取所有行的第一列和第二列数据，data.iloc[:, 2] 表示选取所有行的第三列数据。

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2],/n, data.iloc[:, 2]

这行代码的作用是将一个包含三列数据的DataFrame类型的数据集data，拆分成两部分，...具体来说，[:, 0:2]表示选取所有行，并且选取第0列到第1列（不包括第2列）的数据；[:, 2]表示选取所有行，只选取第2列的数据。

for i in range(lookback,n_samples): inputs=data.iloc[i-lookback:i][['temperature','humidity','wind_speeed','pollutant']] target_val=100+inputs['pollutant']*0.2+np.random.normal(loc=0,scale=10)

这是一段 Python 代码，基于 pandas 库和 numpy 库，用于制定输入数据和目标数据。其中 lookback 是历史记录的数量，n_samples 是样本数量，输入数据包括温度、湿度、风速和污染物浓度等信息，目标数据为污染物浓度...

import scipy.signal as signal import numpy as np import pylab as pl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) ''' 一阶滞后滤波法 a: 滞后程度决定因子，0~1 ''' def FirstOrderLag(inputs,a): tmpnum = inputs[0] #上一次滤波结果 for index,tmp in enumerate(inputs): inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum tmpnum = tmp return inputs path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x1= list(data_B.iloc[::, 0]) x2= list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] y=FirstOrderLag(x1,0.48) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x2, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 将python代码转化成matlab代码

import numpy as np ...x1= list(data_B.iloc[::, 0]) x2= list(data_B.iloc[::, 0]) y = first_order_lag(x1, a) # Save data to MATLAB .mat file scipy.io.savemat('data.mat', {'x2': x2, 'y': y})

如何合在一起是不是应该这样 ：# 添加线性成分 res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) res = add([res, pred]) # 使用sigmoid激活函数输出最终结果 res = Activation('sigmoid')(res) # 创建模型 model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) # 创建GARCH模型 am = arch.arch_model(res, vol='GARCH', p=1, q=1) # 训练GARCH模型 res = am.fit() # 预测波动率 volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1].values # 将预测结果和波动率相乘，得到最终的预测结果 pred = model.predict([input_data1,input_data2]) pred = pred * np.sqrt(volatility) # 返回模型 return model, am

然后，使用Model类将输入和输出定义为input_data1、input_data2和res，并创建一个模型。接下来，使用arch.arch_model函数创建一个GARCH模型，将res作为参数传递给该函数。然后，使用fit方法训练GARCH模型并使用...

请修改如下代码： def LSTNetAttention(trainX1, trainX2, trainY, config): # 定义输入层 input_data1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) input_data2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # 定义 LSTM 模型 ... # 使用 GARCH 模型预测波动率 am = arch.arch_model(trainY, vol='GARCH', p=1, q=1) res = am.fit() volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1].values # 将预测结果和波动率相乘，得到最终的预测结果 pred = model.predict([trainX1, trainX2]) pred = pred * np.sqrt(volatility) # 将预测结果作为一个新的特征加入到模型中 new_feature = pred.reshape(-1, 1) # 重塑成 (batch_size, 1) 的形状 concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2, new_feature]) res = Activation('sigmoid')(concat) # 定义模型并返回 model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) return model

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) return model 在这个例子中，我们首先定义了输入层，然后定义了一个包含两个LSTM层的LSTNet模型。接着我们定义了卷积层和残差网络，用于提取...

urely integer-location based indexing for selection by position. .iloc[] is primarily integer position based (from 0 to length-1 of the axis), but may also be used with a boolean array. Allowed inputs are: An integer, e.g. 5. A list or array of integers, e.g. [4, 3, 0]. A slice object with ints, e.g. 1:7. A boolean array. A callable function with one argument (the calling Series or DataFrame) and that returns valid output for indexing (one of the above). This is useful in method chains, when you don't have a reference to the calling object, but would like to base your selection on some value. .iloc will raise IndexError if a requested indexer is out-of-bounds, except slice indexers which allow out-of-bounds indexing (this conforms with python/numpy slice semantics). See more at Selection by Position .

.iloc[] 主要是基于整数位置进行索引（从 0 到轴长度-1），但也可以与布尔数组一起使用。 允许的输入有： - 一个整数，例如 5。 - 一个整数列表或数组，例如 [4, 3, 0]。 - 一个整数切片对象，例如 1:7。 - 一个...

这是我模型最后阶段，你看如何加入GRACH ： res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) #highway 使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) """ highway_window = config.highway_window z = input1[:, -highway_window:, :] z = Flatten()(K.permute_dimensions(z, (0, 2, 1))) z = Dense(trainY.shape[1])(z) """ res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) # 返回模型 return model 需要注意的是，这只是一种示例方法，具体实现方法可能因不同的数据和需求而异。在实际应用中，需要根据具体情况进行...

def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) time_steps1 = trainX1.shape[1] input_dim1 = trainX1.shape[2] ....... concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) res = Activation('sigmoid')(concat) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model 请将GRACH部分加入我的模型中

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) 需要注意以下几点： 1. 在使用 GARCH 模型预测波动率时，你需要将 trainY 作为输入参数传递给 arch_model 函数。 2. 在将预测结果作为一...

File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 4554, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 4562, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: (0,) The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\11.py", line 164, in <module> n.train(train_input,train_output) File "D:\PyCharm\learning\1\11.py", line 137, in train inputs = train_input[j,] File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3024, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3083, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: (0,) 进程已结束,退出代码1

2. train_output：根据你之前提供的问题，train_output应该是一个包含100行数据的DataFrame对象。但是根据错误信息，可能出现了获取(0,)这个键的异常。这可能是因为在某些操作中，错误地使用了(0,)这个键来...

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) 是定义函数最后一行定义的，之前如何可以调用？

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) 这行代码定义了一个 Keras 模型，将 input_data1 和 input_data2 作为输入，将 res 作为输出。在函数的最后一行，这个模型被返回并赋值给了...

pytorch代码，读取多维数据集data.csv，转换为np格式

然后，我们使用.iloc[]方法将数据框中的前两列（即输入数据1和输入数据2）和第三列（即目标数据）分别存储在名为inputs_np和targets_np的NumPy数组中。现在，inputs_np和targets_np变量都包含相应的NumPy...

写一个基于pytorch的回归预测，特征数四个和标签数五十个都存在data.csv中，显示损失变化

X = data.iloc[:, :4] y = data.iloc[:, 4:] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) 接下来，定义回归模型，在这里使用线性回归模型。 python class LinearRegression...

写一个基于pytorch的多对多回归预测，data.csv文件前四列为特征，剩下五十列为标签，前八百行为训练集，后两百行为测试集，输出损失实时变化图

X_train, y_train = data.iloc[:800, :4], data.iloc[:800, 4:] X_test, y_test = data.iloc[800:, :4], data.iloc[800:, 4:] # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__...

基于pytorch写一个多对多预测代码，数据集名称为data.csv，前四列为特征，后面50列为标签，前800行为训练集其余为测试集，将其中一组预测值与真实值输出到excel工作表中

### 回答2： 首先，你需要将data.csv文件加载到你的Python代码中。你可以使用pandas库来读取csv文件的数据： python import pandas as pd # 读取data.csv文件 data = pd.read_csv('data.csv') 接下来...

order_date sales_region_code item_code first_cate_code second_cate_code sales_chan_name item_price ord_qty 2016-03-15 101 20001 302 408 offline 700 102 2016-03-21 101 20001 302 408 offline 705 19 2016-03-23 101 20001 302 408 offline 702 36 2016-03-24 101 20001 302 408 offline 692 204 2016-03-25 101 20001 302 408 offline 693 36 2016-05-06 101 20001 302 408 offline 707 305 2016-05-09 101 20001 302 408 offline 709 206 2017-08-04 101 20002 303 406 offline 1958 4 2018-03-14 101 20002 303 406 offline 2166 2 2018-03-16 101 20002 303 406 offline 2466 3 2018-03-25 101 20002 303 406 offline 2453 3 2018-03-31 101 20002 303 406 offline 2462 9 以上数据是excel表格，你能都出来吗 上表表格保存在test.xlsx文件：order_date（订单日期,注：订单日期从2015 年 9 月 1日至 2018 年 12 月 20 日）、sales_region_code（销售区域编码）、item_code（产品编码）、first_cate_code （产品大类编码）、second_cate_code （产品细类编码）、sales_chan_name （销售渠道名称）、item_price （产品价格）和 ord_qty （订单需求量） 希望给出下列描述的python代码。 读入表格，将数据转为模型可用的格式。 训练集与测试集的数据要转换成模型可使用的数据格式，数据维度要与模型的输入相匹配。 使用tensorflow创建多层卷积与多层lstm相结合的模型，其训练数据为相同的产品编码，对应的订单日期，对应的订单需求量。然后进行模型训练 模型训练完成后，对不同的产品编码预测其在2019年1月至3月每月的订单需求量。 需要将信息保存在result.xlsx表格中，其中应包含以下数据，产品编码，和对应的2019年1月订单需求量，2019年2月的需求量，2019年3月的需求量。

sequences.append(group.iloc[i-49:i, 2:].values) targets.append(group.iloc[i, 2]) result.append((np.array(sequences), np.array(targets))) return result data = convert_to_model_format(df) # 创建...

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