数据集字符串转为浮点型

时间: 2023-07-09 20:40:35 浏览: 93
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。
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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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python y_pred = model.predict(X_test) ```
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