$$ I_{filtered}(x,y)=\sum_{i=-k}^{k}\sum_{j=-k}^{k}I(x+i,y+j)\cdot G(i,j) $$

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3.xlsx', sheet_name='5') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5)) 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=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=5, input_dim=5, activation='relu')) model.add(Dense(units=12, activation='relu')) model.add(Dense(units=5, activation='relu')) model.add(Dense(units=5, 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=300, batch_size=500) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1500) # 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) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:5]) mse = ((y_test - y_pred) 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过5或小于5的预测值 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 5) & (row_sums <= 5), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered) # 保存模型 model.save('D://大乐透5.h5')程序中显示Python 的错误提示，提示中提到了一个 'numpy.ndarray' 对象没有 'drop_duplicates' 属性。这可能是因为你将一个 numpy 数组传递给了 pandas 的 DataFrame.drop_duplicates() 方法，而这个方法只能用于 pandas 的 DataFrame 类型数据。你可以尝试将 numpy 数组转换为 pandas 的 DataFrame 对象，然后再进行去重操作这个怎么改

你需要将 y_pred_filtered 从 numpy 数组转换成 pandas 的 DataFrame 对象，然后再进行去重操作。可以使用 pd.DataFrame() 将 y_pred_filtered 转换成 DataFrame 对象，然后再使用 drop_duplicates() 方法...

import pandas as pd from keras.models import load_model from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) # 计算 mse y_test = data['y_true'].values mse = ((y_test - y_pred) 2).mean(axis=None) # 计算每个预测结果的概率并添加到 y_pred_prob 中 y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段程序中错误是由于使用了尚未拟合的MinMaxScaler实例导致的。在使用scikit-learn中的任何转换器之前，都需要先使用fit方法进行拟合，以便转换器可以学习数据的范围和分布。你需要在调用inverse_transform方法之前使用fit方法对MinMaxScaler进行拟合，代码怎么修改

new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities...

# 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :]需要更改成过滤掉大于6和小于6的数值

row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24), :] # 去除重复行 y_pred_filtered = np.unique(y_pred_filtered, axis=0) # 打印结果 print(y_pred_filtered) ...

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 ...

# 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :6].sum(axis=1) == 6)]

好的，你的第一个问题是如何过滤掉和值超过6或小于6的预测值？回答如下：可以使用 Pandas 库中的 iloc 和 sum 方法实现。...y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :6].sum(axis=1) == 6)]

while i<=850: # 指定条件 target_value = i index_column = 'Stkcd' # 替换为你要判断的索引列名 # 使用条件判断筛选出满足条件的行 if ((df[index_column]) == target_value).all(): filtered_rows = df[df[index_column] == target_value] mydata0=filtered_rows.iloc[:, :5] mydata0=np.array(mydata0) Y_0 = mydata0 @ model.coef_ print(Y_0) result0[i-1]=sum(Y_0)-sum(Y) print("成功计算") else: result0[i-1]=0 i=i+1

这段代码是一个循环语句，从 i=1 到 i=850，根据指定的条件筛选出满足条件的行，并进行相应的计算操作。在每次循环中，首先指定一个目标值 target_value，然后根据索引列名 index_column 与目标值进行比较，筛选出...

import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 将一维数组转换成二维数组 y_pred = y_pred.reshape(-1, 4) # 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 打印结果 print(y_pred_filtered)需要加入去除重复行的代码

row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 去除重复行 y_pred_filtered = np.unique(y_pred_filtered, axis=0) # 打印结果 print(y_pred_filtered) 其中，np.unique...

import numpy as np import pandas as pd import cv2 # 读取csv文件 df = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) data = df.values # 定义高斯滤波器函数 def gaussian_filter(data, sigma): # 计算高斯核 size = int(sigma * 3) if size % 2 == 0: size += 1 x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size)) kernel = np.exp(-(x 2 + y 2 + z ** 2) / (2 * sigma ** 2)) kernel /= kernel.sum() # 使用高斯核进行滤波 filtered_data = np.zeros_like(data) for i in range(data.shape[0]): filtered_data[i] = cv2.filter2D(data[i], -1, kernel, borderType=cv2.BORDER_REFLECT) return filtered_data # 对x、y、z方向上的时序信号分别进行高斯滤波 sigma = 1.5 # 高斯核标准差 filtered_data = np.zeros_like(data) for i in range(data.shape[1]): filtered_data[:, i] = gaussian_filter(data[:, i], sigma) for i in range(data.shape[0]): filtered_data[i] = gaussian_filter(filtered_data[i], sigma) for i in range(data.shape[2]): filtered_data[:, :, i] = gaussian_filter(filtered_data[:, :, i], sigma) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(data2) / np.sum((data-filtered_data)2)) mse = np.mean((data - filtered_data) ** 2) psnr = 10 * np.log10(np.max(data)**2 / mse) print("SNR: {:.2f} dB".format(snr)) print("MSE: {:.2f}".format(mse)) print("PSNR: {:.2f} dB".format(psnr)) # 保存csv文件 df_filtered = pd.DataFrame(filtered_data) df_filtered.to_csv("filtered_data.csv", index=False, header=False)

这段代码是一个数据处理的例子，包括读取csv文件、定义高斯滤波器函数、对x、y、z方向上的时序信号分别进行高斯滤波、计算SNR、MSE、PSNR等指标以及保存csv文件。具体解释如下： 1. 导入必要的库：numpy、pandas和...

%data = randn(1000,16); %label = randi([0,1],1000,1); % data_trainnn_struct=load("data_trainn.mat"); label_trainnn_struct=load("label_trainn.mat"); data_trainnn=data_trainnn_struct.data; label_trainnn=label_trainnn_struct.label; % 数据预处理 data = zscore(data_trainnn); % 标准化数据 label = categorical(label_trainnn); % 标签划分为分类变量类型 % 进行数据集的划分 cv = cvpartition(length(label_trainnn), 'HoldOut', 0.3); idxTrain = training(cv); idxTest = test(cv); trainData = data(idxTrain,:); trainLabel = label(idxTrain); testData = data(idxTest,:); testLabel = label(idxTest); % 训练分类器 mdl = fitcecoc(trainData, trainLabel); % 预测测试集 predLabel = predict(mdl, testData); % 计算准确率 accuracy = sum(predLabel == testLabel)/numel(testLabel); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]); newData = data_filtered'; %代入滤波数据 % 对未知的样本进行数据预处理 newData = zscore(newData); % 训练完毕的分类器 predLabel = predict(mdl, newData); predLabels = double(predLabel); anss=0; %划分标准 avg = mean(predLabels); if abs(avg - 0.5) < 1 anss=1; elseif abs(avg) >= 1.5 anss=0; end帮我把这段代码转成python语言

accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test) print('Accuracy: {}'.format(accuracy)) # 对未知样本进行数据预处理 newData = np.transpose(data_filtered) # 数据预处理 newData = StandardScaler().fit_...

我有这样一组数据，每一个数据的格式（x，y)，我希望实现，当x大于等于-90.5，小于等于89.5时，筛选出对应多个数据，并重采样为一个数据，这时候x赋值为-90，y则为所筛选出来的值的对应y值的均值，我希望利用循环得到x=-90，x=-89,x=-88...x=90对应的值

mean_y = sum(filtered_data) / len(filtered_data) resampled_data[x] = mean_y print(resampled_data) 这段代码会将满足条件的数据进行筛选和重采样，并将结果存储在 resampled_data 字典中，其中键是重...

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 58, in <module> y_pred_filtered.drop(y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :6].sum(axis=1) != 6)].index, inplace=True) File "C:\Users\Administrator.CN-20170703TIIO\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 5268, in drop return super().drop( File "C:\Users\Administrator.CN-20170703TIIO\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4549, in drop obj = obj._drop_axis(labels, axis, level=level, errors=errors) File "C:\Users\Administrator.CN-20170703TIIO\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4591, in _drop_axis new_axis = axis.drop(labels, errors=errors) File "C:\Users\Administrator.CN-20170703TIIO\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6696, in drop raise KeyError(f"{list(labels[mask])} not found in axis") KeyError: '[0, 1, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 29, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 40, 42, 43, 46, 47, 49, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 63, 64, 65, 66, 67, 69, 70, 72, 74, 75, 76, 77, 78, 80, 81, 82, 84, 85, 86, 87, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 108, 109, 110, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124] not found in axis' 进程已结束,退出代码1

y_pred_filtered.drop(y_pred_filtered[(y_pred_filtered.iloc[:, :6].sum(axis=1) != 6)].index, inplace=True) 注意，在使用 drop 方法之前要重新赋值给 y_pred_filtered，否则删除的行不会影响 y_pred_...

import pandas as pd from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 将一维数组转换成二维数组 y_pred = y_pred.reshape(-1, 4) # 打印结果 print(y_pred)这段程序中需要加入过滤掉和值小于6的数组

你可以在预测结果四舍五入取整后，使用NumPy库的sum()函数来计算每行的和，然后过滤掉和小于6的行。例如： python import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经...

% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 对滤波后的图像进行模拟退火算法改进下的Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(mn/1000), 8); % 进行Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 显示处理后的帧 imshow(canny_edge); end形态学处理填充，建立像素坐标系，由边缘求质心坐标，显示在图上

centroid_x = sum(x(filled_frame)) / sum(filled_frame(:)); centroid_y = sum(y(filled_frame)) / sum(filled_frame(:)); % 在图上显示质心 hold on plot(centroid_x, centroid_y, 'r*', 'MarkerSize', 15); hold...

function g = bfilt_gray(f,r,a,b) % f灰度图；r滤波半径；a全局方差；b局部方差 [x,y] = meshgrid(-r:r); w1 = exp(-(x.^2+y.^2)/(2a^2)); f = tofloat(f);%f = im2double(f); h = waitbar(0,'Applying bilateral filter...'); set(h,'Name','Bilateral Filter Progress'); [m,n] = size(f); f_temp = padarray(f,[r r],'symmetric'); g = zeros(m,n); for i = r+1:m+r for j = r+1:n+r temp = f_temp(i-r:i+r,j-r:j+r); w2 = exp(-(temp-f(i-r,j-r)).^2/(2b^2)); w = w1.w2; s = temp.w; g(i-r,j-r) = sum(s(:))/sum(w(:)); end waitbar((i-r)/m); end

The pixel values are then multiplied by the weights, summed and divided by the sum of the weights to get the filtered output. The progress bar is updated with the loop index at each iteration. Finally...

$$ I_{filtered}(x,y)=\sum_{i=-k}^{k}\sum_{j=-k}^{k}I(x+i,y+j)\cdot G(i,j) $$

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# 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :]需要更改成过滤掉大于6和小于6的数值

# 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :6].sum(axis=1) == 6)]

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