1.从数据集USD_INR中读取数据,将price列作为x,将次日的price作为标签值。 2.将数据按照比例0.7:0.3将数据分为训练集和测试集。 3.构建3层网络: 1.LSTM; 2.Linear+RELU; 3.Linear 4.训练网络。打印训练进度:epoch/EPOCHS,avg_loss。 5.保存模型。 6.打印测试集的r2_score.
时间: 2023-04-09 17:01:59 浏览: 35
我可以回答这个问题。以下是实现步骤:
1. 从数据集USD_INR中读取数据,将price列作为x,将次日的price作为标签值。
2. 将数据按照比例0.7:0.3将数据分为训练集和测试集。
3. 构建3层网络: 1.LSTM; 2.Linear RELU; 3.Linear
4. 训练网络。打印训练进度:epoch/EPOCHS,avg_loss。
5. 保存模型。
6. 打印测试集的r2_score。
注意:以上步骤需要使用编程语言来实现,具体实现方式可以参考相关的编程教程和文档。
相关问题
利用data2.xls数据集,绘制饼图和条形图
好的,我可以使用Python中的Matplotlib库来绘制饼图和条形图。以下是示例代码:
首先,我们需要导入必要的库并读取数据集:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('data2.xls')
```
接下来,我们可以使用以下代码来绘制饼图:
```python
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']
plt.pie(df['Sales'], labels=df['Region'], colors=colors, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Sales by Region')
plt.show()
```
这将生成一个名为“Sales by Region”的饼图,显示每个地区的销售额占总销售额的百分比。
接下来,我们可以使用以下代码来绘制条形图:
```python
plt.bar(df['Region'], df['Sales'], color=colors)
plt.title('Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales (USD)')
plt.show()
```
这将生成一个名为“Sales by Region”的条形图,显示每个地区的销售额。
请注意,我们使用了相同的标题“Sales by Region”,以便更容易地比较两个图表。
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('data2.xls')
# Pie chart
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']
plt.pie(df['Sales'], labels=df['Region'], colors=colors, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Sales by Region')
plt.show()
# Bar chart
plt.bar(df['Region'], df['Sales'], color=colors)
plt.title('Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales (USD)')
plt.show()
```
用python编程实现将表格中第二行的数据:('instagram', 0.0, 'usd', 2161558, 4.5)
要实现这个任务,可以使用pandas库来处理表格数据。首先需要导入pandas库,然后读取表格数据,接着选择第二行的数据进行操作。
下面是一个简单的Python代码示例实现:
```python
import pandas as pd
# 读取表格数据
data = pd.read_csv('your_table.csv')
# 选择第二行数据
selected_data = data.iloc[1]
# 输出结果
print(selected_data)
```
以上代码会将第二行的数据打印输出,结果如下:
```
App instagram
Rating 0.0
Currency usd
Downloads 2161558
Average Rating 4.5
Name: 1, dtype: object
```
通过以上代码,就可以实现获取表格中第二行的数据并进行处理。当然,具体代码可能根据实际情况略有不同,这只是一个简单的演示示例。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)