2021-05-31 15:17发布
1)加载数据:读取文本或者其他格式数据,本例中用到一个包含4列的文本文件,其中第一列表示年,第二列表示月,第三列和第四列表示数据,摘取部分:
2014,2,68.93,85.54
2014,3,65.96,53.19
2014,4,69.56,67.47
data = np.loadtxt(input_filename, delimiter=',')
(2)由于数据是有序的,第一行是起始日期,而数据的最后一行是终止日期。需要提取出数据集的起始日期和终止日期:
# 提取起始日期和终止日期
start_date = str(int(data[0,0])) + '-' + str(int(data[0,1]))
end_date = str(int(data[-1,0] + 1)) + '-' + str(int(data[-1,1] +1))
(3)提取出数据后,我们可以用pandas模块自动生成连续月的序列,当然,也可以生成其他方式。
# 创建以月为间隔的变量
dates = pd.date_range(start_date, end_date, freq='M')
(4)将数据绑定到第3步提取的序列中。
# 将日期转换成时间序列
data_timeseries1= convert_data_to_timeseries(input_file, 2)
data_timeseries2= convert_data_to_timeseries(input_file, column_num)
(5)绘出数据。
data_timeseries2.plot()
plt.title('Data(%s-%s)'%(start_date,end_date))
plt.show()
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「AI专家」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42039090/article/details/80656039
就一个abcd作为一条样本即可,a b c d 的每一步都会计算loss的,所以拆开也没啥用 另外你这个不是序列标注,因为你是要预测下一个,而不是给整体一个最佳序列
换行。比如,print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思,'\n'是换行,'\t'是tab,'\\'是,\ 是在编写程序中句子太长百,人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种:(1)非线性时间比较类排序:a. 交换类排序(快速排序、冒泡排序)b. 插入类排序(简单插入排序、希尔排序)c. 选择类排序(简单选择排序、堆排序)d. 归并排序(二路归并排序、多路归并排序)(2)线性时间非比较类排序:...
前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点,而且正好是在3~5年以后的时间。难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好,微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别:(1)生成器:生成器本质上就是一个函数,它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第n次)调用,跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态,生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数,返回’标题化‘的字符串,就是单词的开头为大写,其余为小写
第一种解释:代码中的cnt是count的简称,一种电脑计算机内部的数学函数的名字,在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数;在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时,将把数值型的数字计算进去;但是...
head是方法,所以需要取小括号,即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外,如果想通过位置取数据,请使用iloc,即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1],前者表示的是取所有行,但不包括最后一列的数据,结果是个DataFrame。...
挺简单的,其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学,完全零基础,培训了半年,直接出来就工作了,人家还在北京大公司上班,一个月15k,实力老厉害了
Python针对众多的类型,提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的,后面学习到包package时,将会介绍),这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作,即多种类型对象的共有的操作;如果某种操作只对特殊的某一类对象可行,Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释:Python中的单行注释一般是以#开头的,#右边的文字都会被当做解释说明的内容,不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性,一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例:# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取,然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行,空行,编码行其他的:import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题,...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况,可以先在B站找一下视频看一下
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1)加载数据:读取文本或者其他格式数据,本例中用到一个包含4列的文本文件,其中第一列表示年,第二列表示月,第三列和第四列表示数据,摘取部分:
2014,2,68.93,85.54
2014,3,65.96,53.19
2014,4,69.56,67.47
data = np.loadtxt(input_filename, delimiter=',')
(2)由于数据是有序的,第一行是起始日期,而数据的最后一行是终止日期。需要提取出数据集的起始日期和终止日期:
# 提取起始日期和终止日期
start_date = str(int(data[0,0])) + '-' + str(int(data[0,1]))
end_date = str(int(data[-1,0] + 1)) + '-' + str(int(data[-1,1] +1))
(3)提取出数据后,我们可以用pandas模块自动生成连续月的序列,当然,也可以生成其他方式。
# 创建以月为间隔的变量
dates = pd.date_range(start_date, end_date, freq='M')
(4)将数据绑定到第3步提取的序列中。
# 将日期转换成时间序列
data_timeseries1= convert_data_to_timeseries(input_file, 2)
data_timeseries2= convert_data_to_timeseries(input_file, column_num)
(5)绘出数据。
data_timeseries2.plot()
plt.title('Data(%s-%s)'%(start_date,end_date))
plt.show()
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还有FIXME
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单行注释:Python中的单行注释一般是以#开头的,#右边的文字都会被当做解释说明的内容,不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性,一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例:# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
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或许是里面有没被注释的代码
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