data_tr.iloc[:, 40:].describe() #从上面可以看出wi 列后面是cli, 所以列索引从40开始， 并查看这些数据分布

根据你提供的代码 `data_tr.iloc[:, 40:].describe()`，它将返回从列索引为40开始的所有列的描述统计信息。`describe()` 函数将提供这些列的计数、均值、标准差、最小值、25% 四分位数、中位数、75% 四分位数和最大值。

请注意，`data_tr.iloc[:, 40:]` 表示选择从列索引为40开始的所有列直到最后一列。你可以打印这个结果来查看数据的分布情况。

相关问题

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), random_state=10,learning_rate_init=0.1) model.fit(data_tr.iloc[:,:2],data_tr.iloc[:,2])

这段代码使用了 MLPRegressor 模型进行回归任务的训练。MLPRegressor 是一种多层感知器神经网络模型，其中 hidden_layer_sizes 参数指定了隐藏层的神经元数量，random_state 参数指定了随机数种子，而 learning_rate_init 参数指定了学习率的初始值。

在这段代码中，data_tr 是一个 DataFrame 类型的数据，其中前两列为特征列，第三列为标签列。通过 iloc 方法将特征列与标签列分别提取出来，并将其作为训练数据输入到 MLPRegressor 模型中进行训练。训练完成后，模型可以用来对新的数据进行预测。

X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征，T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签 如何将维数改成5

如果要将X和Y的维数都改为5，可以使用numpy的reshape函数。假设原来X和Y的形状分别为(20, m)和(3, m)，需要将其改为(5, 4, 1, m, 1)的形状，可以按照以下方式修改代码：

X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T.reshape(5, 4, 1, -1, 1)
Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T.reshape(5, 1, 1, -1, 1)

其中，reshape函数的参数分别是新的形状，-1表示根据数据自动计算该维度的大小。这样就可以将X和Y的维数都改为5了。