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首先,确保你在尝试重命名的列名 (flow_accu 或 flow_accum) 没有拼写错误。在GRASS中使用v.info layers=streams_v命令查看该层的所有列名,以核实。 这个如何在Rstudio中操作

时间: 2024-09-28 17:16:31 浏览: 63
在RStudio中进行类似操作,特别是在处理GIS数据时,你可以使用rgrass7包来访问GRASS GIS数据库。如果你想确认`flow_accu`或`flow_accum`列是否存在,你需要先加载rgrass7库,并连接到你的GRASS数据库。以下是基本步骤: 1. 安装并加载rgrass7包: ```R install.packages("rgrass7") library(rgrass7) ``` 2. 连接到GRASS数据库: ```R gisdb <- "your_grass_database_path" # 请替换为你的GRASS数据库路径 loc <- "your_location_name" # 请替换为你的GRASS地图集位置 v <- v矢量数据表名称 streams_v # 假设这是你要操作的图层 if (!file.exists(gisdb)) { stop("GRASS database not found.") } grass_session <- grass_session(gisdb = gisdb, location = loc, create.options = TRUE) ``` 3. 检查图层的列名: ```R column_names <- get.variables(v) ``` 现在,`column_names`应该包含了`streams_v`图层的所有列名,包括`flow_accu`或`flow_accum`。你可以直接在这个向量中查找这两个名字。 4. 如果需要确认某个列是否存在: ```R has_column <- any(column_names == "flow_accu") || any(column_names == "flow_accum") if (has_column) { cat("Column exists.\n") } else { cat("Column does not exist.\n") } ``` 记得在操作完成后关闭GRASS会话: ```R end_grass(grass_session) ``` 如果你发现某个列不存在,可能需要考虑创建新列或者更新数据结构。
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import numpy as np from keras import Sequential from keras.layers import Dense from keras.utils import to_categorical from keras import regularizers import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #**********begin**********# # 导入数据 def load_data(path='step2/mnist.npz'): f = np.load(path) x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train'] f.close() return (x_train, y_train) (train_images, train_labels) = load_data() # 选取前2000张图片用于实验, 进行预处理 train_images, train_labels = train_images[:2000], train_labels[:2000] train_images = train_images.reshape((-1, 28*28)).astype(np.float32) / 255.0 train_labels = to_categorical(train_labels, 10) # 以8:2的比例划分训练集和验证集 split_size = int(len(train_images) * 0.8) x_train, y_train = train_images[:split_size], train_labels[:split_size] x_val, y_val = train_images[split_size:], train_labels[split_size:] # 搭建神经网络 input_num_units = 784 hidden1_num_units = 500 hidden2_num_units = 500 hidden3_num_units = 500 hidden4_num_units = 500 hidden5_num_units = 500 output_num_units = 10 model = Sequential([ Dense(hidden1_num_units, input_shape=(input_num_units,), activation='relu'), Dense(hidden2_num_units, activation='relu'), Dense(hidden3_num_units, activation='relu'), Dense(hidden4_num_units, activation='relu'), Dense(hidden5_num_units, activation='relu'), Dense(output_num_units, activation='sigmoid'), ]) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accu\fracy']) # 参数设置 epochs = 20 batch_size = 128 #**********end**********# model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=0, validation_data=(x_val, y_val)) if model.evaluate(x_val.reshape(-1, 784), y_val, verbose=0, batch_size=batch_size)[1]>0.88: print("L2正则化解决了过拟合") else: print("模型仍需进行调整")要输出L2正则化解决了过拟合

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