import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torch import nn, optimfrom sklearn.decomposition import PCAimport chardetrawdata = open('test.csv', 'rb').read() # 加载新的测试数据result = chardet.detect(rawdata)encoding = result['encoding']data = pd.read_csv('test.csv', encoding=encoding) # 读取新的测试数据print(data.columns)的运算过程

这段代码首先使用了 chardet 库来自动检测新的测试数据文件 test.csv 的编码格式，并将其存储在 encoding 变量中。然后使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取 test.csv 文件，并将读取结果存储在 data 变量中。最后打印出 data 中的列名，以便于观察数据的特征。该代码还导入了 PyTorch、NumPy、Matplotlib 和 sklearn 库。