附件中有两份excel表格： INPUT 和 OUTPUT需要编写程序读入INPUT表格，输出OUTPUT表格格式（OUTPUT仅为输出格式样本， 并非最终结果）。并且通过程序计算每个产品（比如AAA1）的H列Comm/fee的总和。如DDD1为394。INPUT到OUTPUT转换的规则是仅保留C列exchange下有内容的行。

你好，根据你的要求，我可以回答你的问题。以下是我的回答：

针对这个问题，我们可以使用Python编写程序来读入INPUT表格，并按照规则转换为OUTPUT表格格式。具体实现步骤如下：

1. 使用Python中的pandas库来读取INPUT表格，代码如下：

import pandas as pd
input_data = pd.read_excel('INPUT.xlsx')

2. 根据规则，筛选出C列exchange下有内容的行，代码如下：

filtered_data = input_data[input_data['C'].notnull()]

3. 计算每个产品的H列Comm/fee的总和，代码如下：

sum_data = filtered_data.groupby('A')['H'].sum().reset_index()

4. 将结果按照OUTPUT表格格式输出，代码如下：

output_data = pd.DataFrame(columns=['Product', 'Comm/Fee'])
output_data['Product'] = sum_data['A']
output_data['Comm/Fee'] = sum_data['H']
output_data.to_excel('OUTPUT.xlsx', index=False)

以上就是程序的实现步骤，你可以将以上代码复制到Python环境中运行，以得到最终的结果。

相关问题

tensorflow 从csv读入并构造一个32位的输入参数，1位参数的输出，构造神经网络训练保存该模型，并使用该模型预测代码

### 回答1：
好的，我可以给你提供一个基本的 TensorFlow 代码示例，帮助你实现上述功能。

首先，我们需要使用 TensorFlow 的 `pandas` 库将 CSV 文件读入并转换为 Pandas 数据帧，然后从数据帧中提取输入和输出样本：

import tensorflow as tf
import pandas as pd

# 读入 CSV 文件
df = pd.read_csv('my_data.csv')

# 提取输入和输出样本
X = df[df.columns[:-1]].values
y = df[df.columns[-1]].values

接下来，我们需要将输入样本转换为张量，并使用 TensorFlow 的 `layers` 库构造一个神经网络，这样就可以通过调用该神经网络的方法来对输入进行预测了。

具体来说，我们可以使用 `tf.data.Dataset` 将输入样本转换为 TensorFlow 张量，然后使用 `tf.keras.layers` 中的层来构造神经网络模型。例如，我们可以使用 `tf.keras.layers.Dense` 层来构建一个具有 32 个输入特征和 1 个输出特征的神经网络：

# 将输入样本转换为 TensorFlow 张量
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, y))

# 构建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(32, input_shape=(32,), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='  

### 回答2：
首先，使用TensorFlow可以很方便地从CSV文件中读取数据。要读取CSV文件，可以使用`tf.data.experimental.CsvDataset`功能。首先，我们需要确保CSV文件的格式正确，并且正确地设置每个列的数据类型。

假设我们的CSV文件有两个列，一个是输入参数'features'，一个是输出参数'label'。其中'features'包含32个32位的浮点数，'label'是一个单独的32位整数。我们将首先构建一个用于读取CSV文件的数据集。

import tensorflow as tf

# 设置CSV文件路径和特征/标签的数据类型
csv_path = 'data.csv'
feature_dtype = [tf.float32] * 32 # 32个32位浮点数
label_dtype = tf.float32

# 从CSV文件中读取数据
csv_dataset = tf.data.experimental.CsvDataset(csv_path, [feature_dtype, label_dtype], header=True)

接下来，我们将构建一个神经网络模型，并使用读取的数据集进行训练。

# 构建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

# 将数据集拆分为特征和标签
X = []
y = []
for features, label in csv_dataset:
X.append(features)
y.append(label)
X = tf.stack(X)
y = tf.stack(y)

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10)

# 保存模型
model.save('model.h5')

现在，模型已经训练并保存为`model.h5`文件。我们可以使用该模型进行预测。

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 进行预测
input_data = [] # 输入数据
prediction = model.predict(tf.expand_dims(input_data, axis=0))

现在，`prediction`是我们预测的输出。请注意，`input_data`应具有与训练时相同的形状和数据类型。  

### 回答3：
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，可以用来构建和训练神经网络模型。下面是使用TensorFlow从csv文件中读取数据并构造一个32位的输入参数和1位参数的输出，以及训练和保存模型，并使用该模型进行预测的代码示例。

首先，我们需要准备一个包含输入和输出数据的csv文件，假设文件名为"data.csv"，包含32列的输入参数和1列的输出参数。

以下是代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 读取csv文件
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)

# 分割输入和输出数据
x_data = data[:, :-1]
y_data = data[:, -1:]

# 构造神经网络模型
input_size = x_data.shape[1]
output_size = y_data.shape[1]

# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_size])

# 定义神经网络结构
hidden_layer = tf.layers.dense(x, 32, activation=tf.nn.relu)
output_layer = tf.layers.dense(hidden_layer, output_size, activation=None)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(output_layer - y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 创建会话并进行模型训练
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())

for epoch in range(100):
_, loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: x_data, y: y_data})
print("Epoch:", epoch, " Loss:", loss_value)

# 保存模型
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'model.ckpt')

# 使用保存的模型进行预测
with tf.Session() as sess:
# 加载模型
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, 'model.ckpt')

# 构造预测输入数据
test_data = np.array([[1, 2, 3, ...]]) # 根据实际情况填写输入数据

# 进行预测
prediction = sess.run(output_layer, feed_dict={x: test_data})

print("Prediction:", prediction)

在上述代码中，我们首先读取名为"data.csv"的csv文件，并将其分割为输入参数x_data和输出参数y_data。然后，我们定义了一个包含一个隐藏层的神经网络模型，隐藏层的大小为32。接下来，我们定义了损失函数和优化器，并使用训练集进行模型训练。最后，我们使用保存的模型进行预测，传入待预测的输入数据test_data，并输出预测结果prediction。

bp神经网络多输入单输出预测输出，matlab代码

以下是一个简单的BP神经网络的多输入单输出预测输出的MATLAB代码示例：

% BP神经网络多输入单输出预测输出
clear; clc;

% 读入数据集并进行归一化处理
data = load('data.txt');
data_norm = normalize(data);

% 分离训练集与测试集
[train_data, test_data] = split_data(data_norm, 0.8);

% 初始化神经网络参数
input_num = size(train_data, 2) - 1; % 输入层节点数
hidden_num = 10; % 隐藏层节点数
output_num = 1; % 输出层节点数
learning_rate = 0.1; % 学习率
max_epoch = 5000; % 最大迭代次数

% 随机初始化权重矩阵
w1 = rand(input_num, hidden_num);
w2 = rand(hidden_num, output_num);

% 训练神经网络
for epoch = 1:max_epoch
    for i = 1:size(train_data, 1)
        % 前向传播
        x = train_data(i, 1:input_num)';
        y = train_data(i, end);
        hidden = sigmoid(w1' * x);
        output = sigmoid(w2' * hidden);
        
        % 反向传播
        delta2 = (output - y) .* sigmoid_deriv(output);
        delta1 = (w2 * delta2) .* sigmoid_deriv(hidden);
        
        % 更新权重矩阵
        w2 = w2 - learning_rate * hidden * delta2';
        w1 = w1 - learning_rate * x * delta1';
    end
    
    % 计算训练集的MSE
    train_error = 0;
    for i = 1:size(train_data, 1)
        x = train_data(i, 1:input_num)';
        y = train_data(i, end);
        hidden = sigmoid(w1' * x);
        output = sigmoid(w2' * hidden);
        train_error = train_error + (output - y)^2;
    end
    train_error = train_error / size(train_data, 1);
    
    % 输出训练过程中的MSE
    fprintf('Epoch %d, Training MSE: %f\n', epoch, train_error);
end

% 测试神经网络
test_error = 0;
for i = 1:size(test_data, 1)
    x = test_data(i, 1:input_num)';
    y = test_data(i, end);
    hidden = sigmoid(w1' * x);
    output = sigmoid(w2' * hidden);
    test_error = test_error + (output - y)^2;
end
test_error = test_error / size(test_data, 1);

fprintf('Testing MSE: %f\n', test_error);

这个示例代码中，我们首先读入数据集并进行归一化处理。然后我们使用`split_data`函数将数据集分成训练集和测试集。接着，我们初始化神经网络参数，包括输入层节点数、隐藏层节点数、输出层节点数、学习率和最大迭代次数。然后我们随机初始化权重矩阵，并开始训练神经网络。

在每一轮迭代中，我们对于每一个训练样本，先进行前向传播，然后计算输出层的误差和隐藏层的误差，最后根据误差更新权重矩阵。在每一轮迭代结束后，我们计算训练集的MSE，并输出训练过程中的MSE。训练结束后，我们使用测试集来测试神经网络的性能，并输出测试集的MSE。