line_no = int(line[1:3], 16)

`line_no = int(line[1:3], 16)` 这行代码的作用是从hex文件读取的一行数据中解析出记录的行号。

在hex文件格式中，每个数据记录都包含一个行号，用于标识该记录是hex文件中的第几行。行号是一个16进制数，存储在每个数据记录的第2个和第3个字符中。

例如，如果读取的一行数据是":10010000C3C5C7C9CDCFCFFBFFEFEEEDFEDCDB", 那么 `line[1:3]` 就是 "10"，表示该记录的行号为16进制的10。

`int(line[1:3], 16)` 将16进制的行号转换为10进制的整数，存储在 `line_no` 变量中。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

你需要将 `y_pred_filtered` 数组转换为 pandas DataFrame，然后再使用 `drop_duplicates()` 方法进行去重。你可以使用 `pd.DataFrame()` 将 numpy 数组转换为 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
# ... 其他代码 ...

# 对 y_pred 进行过滤和去重
row_sums = np.sum(y_pred, axis=1)
y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24), :]
y_pred_filtered_df = pd.DataFrame(data=y_pred_filtered, columns=data.columns[:8])
y_pred_filtered_df.drop_duplicates(inplace=True)

# 打印预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered_df)

这应该可以解决你遇到的问题。

class Display(__pybind11_builtins.pybind11_object): # no doc def print(self, idx, s): # real signature unknown; restored from __doc__ """ print(self: _sherpa_ncnn.Display, idx: int, s: str) -> None """ return s def __init__(self, max_word_per_line=60): # real signature unknown; restored from __doc__ """ __init__(self: _sherpa_ncnn.Display, max_word_per_line: int = 60) -> None """ pass

这是一个名为`Display`的类，继承自`__pybind11_builtins.pybind11_object`。该类有一个未提供文档的方法`print`，该方法接受两个参数`idx`和`s`，返回类型为`None`。该类还有一个带有一个可选参数`max_word_per_line`的构造函数`__init__`，该参数默认值为60。构造函数没有实现任何逻辑。