定义一段按照日期依次进行计算每日96行数据的rmse,最后计算出一个月的每一天的rmse
时间: 2024-02-22 16:00:31 浏览: 26
好的,下面是一个按照日期依次计算每日96行数据的RMSE,并最终计算出一个月的每一天的RMSE的Python函数:
```python
import numpy as np
def monthly_rmse(predictions, targets):
num_days = len(predictions) // 96
rmse_list = []
for day in range(num_days):
daily_predictions = predictions[day*96:(day+1)*96]
daily_targets = targets[day*96:(day+1)*96]
rmse = np.sqrt(((daily_predictions - daily_targets) ** 2).mean())
rmse_list.append(rmse)
monthly_rmse = np.mean(rmse_list)
return monthly_rmse, rmse_list
```
其中,`predictions`和`targets`都是NumPy数组,分别表示预测值和真实值。该函数的返回值包括一个浮点数和一个Python列表。其中,浮点数表示整个月的平均RMSE,Python列表表示每一天的RMSE。
在函数中,我们首先计算出数据的天数 `num_days`,然后使用循环遍历每一天的数据。对于每一天的数据,我们使用切片方法提取出该天的96行数据,然后使用与之前相同的方式计算RMSE,并将其存储到 `rmse_list` 中。最后,我们使用 `numpy` 模块的 `mean` 函数计算出 `rmse_list` 中所有RMSE的平均值,并将其作为函数的第一个返回值。函数的第二个返回值即为 `rmse_list`。