data = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)

时间: 2024-05-26 19:15:30 浏览: 194
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机器学习-PCA算法的Python实现.zip

这段代码的作用是将数据进行标准化（Standardization），也称为 Z-score 标准化。 其中，data.mean(axis=0) 是对数据集的每一列求平均值，得到一个 1xn 的向量，n 表示数据集的特征数。 data.std(axis=0) 是对数据集的每一列求标准差，得到一个 1xn 的向量。 然后，用 data 减去每一列的平均值，再除以每一列的标准差，就完成了标准化。 标准化后的数据具有零均值和单位方差，有利于提高模型的训练效果，并且可以消除不同特征量纲带来的影响。
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data-analysis:分析各种数据框

返回的字典应采用以下格式： { 'mean' : [ axis1 , axis2 , flattened ], 'variance' : [ axis1 , axis2 , flattened ], 'standard deviation' : [ axis1 , axis2 , flattened ], 'max' : [ axis1 , axis2 , ...
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Numpy的一些基础

这里的axis参数用于指定在哪个轴上执行操作，axis=0表示按行，axis=1表示按列。 数据的读取和保存是数据分析中不可或缺的部分。np.loadtxt()用于读取文本文件，可以设置分隔符、跳过行数和数据类型。np....

解释data = torch.from_numpy((data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0))

- (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0) 对data数组进行减去均值然后除以标准差的操作，得到一个新的NumPy数组。 - torch.from_numpy() 将这个新的NumPy数组转换为PyTorch张量，并将其赋值给变量...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

mean_score = np.mean(scores) print('交叉验证 RMSE:', mean_score) 独立测试： python # 划分训练集和测试集 train_size = 0.8 n_samples = x.shape[0] n_train = int(train_size * n_samples) x_train,...

data_pred = (data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0)

该行代码中，(data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) 表示将 data_pred 中的每个特征减去训练集 X_train 中该特征的均值，/ np.std(X_train, axis=0) 则表示将每个特征除以训练集 X_train 中该特征的标准...

y = data['血糖']data = data.drop(columns=['血糖'])# 归一化mean = train.mean(axis=0)std = train.std(axis=0)train = (train - mean) / stdtest = (test - mean) / std# 执行PCA降维pca = PCA(n_components=10)train = pca.fit_transform(train)test = pca.transform(test)input_dim = 10 # 降维后的输入特征维度time_steps = 60output_steps = 1 # 可以预测一步，或预测多步#target_index = data.columns.tolist().index('血糖') # 待预测变量是第几个特征class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, label, time_steps, output_steps, target_index): # 新增label参数 self.time_steps = time_steps self.output_steps = output_steps self.target_index = target_index self.data = self.transform(data.astype(np.float32)) self.label = label # 定义self.label def transform(self, data): output = [] for i in range(data.shape[0] - self.time_steps - self.output_steps): output.append(data[i: (i + self.time_steps + self.output_steps), :]) return np.stack(output) def __getitem__(self, index): data = self.data[index, 0:self.time_steps, :] label = self.label[index + self.time_steps] # 注意，这里改为预测一步之后的标签的运算过程

这段代码定义了一个自定义数据集 MyDataset，用于将数据转换成模型输入所需的格式。它接收包括所有特征在内的数据和标签，以及时间...注意，这里的 target_index 已经不再需要了，因为目标变量已经在 data 中被删除了。

upZscore = (data_heat - data_heat.mean(axis=0)) / data_heat.std(axis=0)

The code first calculates the mean of the data_heat variable along the 0 axis (which is usually the rows). It then subtracts this mean from each value in the data_heat variable. Next, it calculates ...

air_data = (air_data - air_data.mean(axis = 0)) / (air_data.std(axis = 0))

具体来说，代码中的 air_data.mean(axis=0) 计算出 air_data 中每列数据的平均值，而 air_data.std(axis=0) 则计算每列数据的标准差。然后，用原数据减去平均值，再除以标准差，就可以得到标准化后的数据。这种处理...

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # 数据准备 data = np.array([ [100, 50, 20, 30, 80, 40, 10, 70], # 辽宁省的数据 [200, 150, 80, 60, 120, 100, 30, 90], # 浙江省的数据 [80, 60, 10, 20, 40, 30, 5, 50], # 河南省的数据 [50, 30, 5, 10, 25, 15, 3, 20], # 甘肃省的数据 [120, 80, 30, 40, 60, 50, 15, 40] # 青海省的数据 ]) # 数据标准化（可选，根据需要进行标准化处理） # data = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0) # 使用K均值聚类算法进行分类 k = 5 # 分类的数量 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0) labels = kmeans.fit_predict(data) # 打印分类结果 provinces = ["辽宁", "浙江", "河南", "甘肃", "青海"] for i, label in enumerate(labels): print(f"{provinces[i]}: 类别 {label}")生成相关图示

其中，data[:, 0] 和 data[:, 1] 分别表示数据中的两个维度，s=data.sum(axis=1) 表示点的大小为该省份数据量的总和，c=labels 表示不同的类别用不同的颜色表示。 你可以根据需要修改代码，比如修改数据...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] X = X[y != 2, 0:2] y = y[y != 2] X -= np.mean(X, axis=0) X /= np.std(X, axis=0, ddof=1) m = len(X) data = int(0.8 * m) X_train, X_test = np.split(X, [data]) y_train, y_test = np.split(y, [data]) model_svm = SVC(C=1.0, kernel='linear') model_svm.fit(X_train, y_train) Accuracy = model_svm.score(X_test, y_test) print('Linear Accuracy = ', Accuracy) X_test_h = model_svm.predict(X_test)

您的代码看起来是使用了 SVM（支持向量）算法来进行鸢尾花数据集的分类任务。代码中首先导入了所需的库，然后加载了鸢尾花数据集。接下来，对数据进行了预处理，包括去除了类别为2的样本、特征标准化等操作。...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() X = data['data'] y = data['target'] X = X[y != 2, 0:2] y = y[y != 2] X -= np.mean(X, axis=0) X /= np.std(X, axis=0, ddof=1) m = len(X) data = int(0.8 * m) X_train, X_test = np.split(X, [data]) y_train, y_test = np.split(y, [data]) model_svm = SVC(C=1.0, kernel='linear') model_svm.fit(X_train, y_train) Accuracy = model_svm.score(X_test, y_test) print('Linear Accuracy = ', Accuracy) X_test_h = model_svm.predict(X_test) 解释

这段代码是一个简单的支持向量机（SVM）分类器的示例。它使用了scikit-learn库中的SVC类来构建一个线性核的SVM模型，并使用iris数据集进行训练和测试。 首先，导入了必要的库，包括numpy、pandas、sklearn.svm和...

优化这段代码import numpy as np fp=np.genfromtxt(C:/Exam/2274135219/Python编程题/2/成绩单数字.csvdelimiter=’,’, encoding='urf-8’) a=np.round(np.mean(fp,axis=1),decimals=1) b=np.round(np.median(fp,axis=1),decimals=1) c=np.round(np.std(fp,axis=1),decimals=1) for i in range(len(a)): print(’{:.1f}，{:.1f},{:.1f}'.format(a[i],b[i],c[1]))

可以尝试以下优化： 1. 将文件路径改为相对路径，避免因为文件路径错误导致的异常。 2. 使用 with open() as f ...file_path = './成绩单数字.csv' result = process_data(file_path) print('\n'.join(result))

优化这段代码import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten, InputLayer, concatenate # 加载数据 data = pd.read_csv('pv_data.csv') X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'cloud_cover']].values y = data['pv_power'].values # 数据预处理 X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) y = (y - np.mean(y)) / np.std(y) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] # 构建模型 model = Sequential() model.add(InputLayer(input_shape=(X_train.shape[1],))) model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # 评估模型 mse = model.evaluate(X_test, y_test) print('MSE: %.4f' % mse)

这段代码的优化需要考虑以下几个方面： 1. 导入模块的顺序：一般来说，先导入标准库，再导入第三方库，最后导入自己的模块。因此，应该将numpy、pandas、tensorflow放在前面导入。 2. 模块的别名：为了提高代码的...

rf=ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=30,max_depth=18,min_samples_leaf=10,min_samples_split=20) def Creat_X_y(select_f,feature,label): # select_f1=select_f.query(label+'!=-9999.99') p=select_f[feature+[label]] print(p.info()) t=p.isin([-9999.99]).any(axis=1) p=p[~t] t=p.isin([-9999]).any(axis=1) select_data=p[~t] print(select_data.info()) select_data=select_data.dropna() print(select_data.info()) X=select_data[feature] y=select_data[label] return X,y X,y=Creat_X_y(dr4,feature,label) ''' X=dr3 y=dr1.iloc[:,12] ''' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.25, random_state=42) def RFS(rf,x_train, x_test, y_train, y_test): rf.fit(x_train,y_train) score = rf.score(x_test, y_test) result = rf.predict(x_test) print('预测精度',score) x=y_test-result print('均值：',x.mean()) print('方差：',x.std()) return result,rf

这段代码是使用随机森林回归模型进行预测的代码。首先，通过调用RandomForestRegressor类创建了一个随机森林回归模型，并设置了一些参数，如n_estimators（决策树的数量），max_depth（每棵决策树的最大深度）...

test_path = "stock_daily/8/stock_test.csv" with open(test_path) as f: self.data = np.loadtxt(f, delimiter=",") # addi=np.zeros((self.data.shape[0],1)) # self.data=np.concatenate((self.data,addi),axis=1) self.data = self.data[:, 0:6] # self.data = np.vstack((self.data1, self.data[:, 4])) for i in range(len(self.data[0])): self.data[:, i] = (self.data[:, i] - mean_list[i]) / (std_list[i] + 1e-8) self.value = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, SEQ_LEN, self.data.shape[1]) self.label = torch.rand(self.data.shape[0] - SEQ_LEN, 1) for i in range(self.data.shape[0] - SEQ_LEN): self.value[i, :, :] = torch.from_numpy(self.data[i:i + SEQ_LEN, :].reshape(SEQ_LEN, self.data.shape[1])) self.label[i, :] = self.data[i + SEQ_LEN, 0] self.data = self.value

这段代码是一个数据预处理的过程，首先从指定路径读取测试数据，然后将读取的数据进行归一化...最后将处理后的数据存储在self.data中。这个过程是为了将原始的数据转化为神经网络可以接受的形式，以便进行训练和预测。

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport xlrd# 加载数据集并进行预处理def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y# 训练SVM分类器def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf# 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel('predicted_result.xlsx', index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy# 加载数据集并划分训练集和验证集data = pd.read_excel('data.xlsx')data.dropna(inplace=True)X = data.drop('label', axis=1)X = (X - X.mean()) / X.std()y = data['label']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练SVM分类器clf = train_svm(X_train, y_train)# 预测新的excel文件accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx')# 输出精度print('Accuracy:', accuracy)改进，预测新的结果输出在新表中

X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y # 训练SVM分类器 def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_...
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