帮我用python写一个将1000个存放在TXT文件中的一列振动有效值进行神经网络训练后得到RUL曲线图的列子

当然可以，以下是一个简单的Python代码示例，用于将1000个存放在TXT文件中的一列振动有效值进行神经网络训练后得到RUL曲线图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.txt', header=None)

# 划分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:800, :]
test_data = data.iloc[800:, :]

# 准备训练数据
X_train = train_data.iloc[:, :-1].values
y_train = train_data.iloc[:, -1].values

# 准备测试数据
X_test = test_data.iloc[:, :-1].values
y_test = test_data.iloc[:, -1].values

# 创建神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制RUL曲线图
plt.plot(y_test, label='True RUL')
plt.plot(y_pred, label='Predicted RUL')
plt.legend()
plt.show()

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，您需要根据您的数据和问题进行适当的调整和优化。