数据集字符串转为浮点型

如果你想将数据集中的字符串转换为浮点型，可以使用Python内置的map()函数，结合lambda表达式来实现。

假设你有一个包含多个字符串的列表data_list，你可以使用以下代码将其转换为浮点型列表：

data_list = ["1.23", "4.56", "7.89"]
float_list = list(map(lambda x: float(x), data_list))
print(float_list)

输出结果为：

[1.23, 4.56, 7.89]

其中，lambda表达式中的x表示列表中的每个元素，float(x)表示将x转换为浮点型。map()函数会将lambda表达式作用于data_list中的每个元素，并将结果转换为列表返回。

相关问题

CarnivorousDiets 肉食动物饮食数据集数据清洗

清洗CarnivorousDiets数据集需要完成以下步骤：

1. 去除重复数据：使用Pandas库的drop_duplicates()函数去除所有重复行。

2. 去除空值：使用Pandas库的dropna()函数去除含有空值的行。

3. 格式统一化：将数据集中的所有字符串转换为小写，并且统一使用英文单词。

4. 数据类型转换：将数值型数据转换为浮点型。

5. 去除异常值：通过观察数据集中的数值范围，去除明显异常的数值，例如负数或者过大的值。

6. 特殊字符去除：去除数据集中的特殊字符，如空格、换行符等。

7. 数据归一化：对于需要进行比较的数据，在统一单位的基础上进行归一化处理，以方便后续分析。

以上这些步骤可以通过Python编程来完成，使用Pandas和Numpy等库函数可以大大简化数据清洗的过程。

import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np # 读取训练数据，名为"public.train.csv"的CSV文件，并将其转换为一个二维数组datatrain。 df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None) datatrain = np.array(df) # 从datatrain中提取输入数据和输出数据，其中输入数据是datatrain中的前20列数据，输出数据是datatrain的第21列数据。 # 提取特征值，形成输入数据 dataxs = datatrain[1:, :20] dataxshlen = len(dataxs) # 训练输入数据的行数 dataxsllen = len(dataxs[0]) # 训练输入数据的列数 #接下来，将输入数据中的每个元素从字符串类型转换为浮点型。 for i in range(dataxshlen): for j in range(dataxsllen): dataxs[i][j] = float(dataxs[i][j]) # 提取特征值，形成输出数据 datays = datatrain[1:, [20]] datayshlen = dataxshlen # 训练输出数据的行数 dataysllen = len(datays[0]) # 训练输出数据的列数 #接下来，将输出数据中的每个元素从字符串类型转换为浮点型。 for i in range(datayshlen): for j in range(dataysllen): datays[i][j] = float(datays[i][j]) # 最后打印输出训练数据输入数据、训练数据输出数据以及它们的行数和列数。 print("______训练数据输入数据_______") print(dataxs) print("______训练数据输出数据_______") print(datays) print("______训练数据输入数据行数、列数；训练数据输出数据行数、列数_______") print(dataxshlen, dataxsllen, datayshlen, dataysllen)根据这段代码续写DNN和LSTM预测模型

好的，我可以帮您续写DNN和LSTM预测模型。

DNN预测模型：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们将读取并预处理数据：

df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None)
datatrain = np.array(df)

# 提取特征值，形成输入数据
dataxs = datatrain[1:, :20]
dataxs = dataxs.astype(np.float32)

# 提取特征值，形成输出数据
datays = datatrain[1:, [20]]
datays = datays.astype(np.float32)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
dataxs = scaler.fit_transform(dataxs)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataxs, datays, test_size=0.2, random_state=42)

接着，我们定义DNN模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

然后，我们编译模型并进行训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test))

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

LSTM预测模型：

同样的，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们将读取并预处理数据：

df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None)
datatrain = np.array(df)

# 提取特征值，形成输入数据
dataxs = datatrain[1:, :20]
dataxs = dataxs.astype(np.float32)

# 提取特征值，形成输出数据
datays = datatrain[1:, [20]]
datays = datays.astype(np.float32)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
dataxs = scaler.fit_transform(dataxs)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataxs, datays, test_size=0.2, random_state=42)

接着，我们需要将输入数据转换为LSTM需要的三维数据格式：

X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))

然后，我们定义LSTM模型：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(1, 20)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

然后，我们编译模型并进行训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test))

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)