解释：c = np.vstack((np.array(df[1][0:len(df)-1]),np.array(df[2][0:len(df)-1]))) cities=np.transpose(c)

<think>我们计划将代码分成两个文件： 1. `rbfnn_model.py`：包含RBFNN类的定义，用于模型的训练和预测。 2. `main.py`：主程序，用于生成示例数据、训练模型、评估和可视化。 这样分割的好处是： - 模型类可以独立出来，方便在其他项目中复用。 - 主程序专注于使用模型进行示例演示。 具体步骤： 1. 在`rbfnn_model.py`中定义RBFNN类，包含所有模型相关的方法（fit, predict, evaluate, visualize_predictions等）。 2. 在`main.py`中导入RBFNN类，然后生成数据、训练模型、评估和可视化。 注意：在`rbfnn_model.py`中需要导入必要的库，而`main.py`中也需要导入一些库用于数据生成和绘图。 我们将按照这个思路拆分代码。</think>我将按照功能将提供的RBF神经网络代码拆分成两个独立的Python文件： ### 文件1：`rbfnn_model.py` - 包含RBF神经网络模型的核心实现 ```python # rbfnn_model.py import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score class RBFNN: """ RBF神经网络多输入多输出预测模型 """ def __init__(self, n_hidden=50, random_state=None): """ 初始化RBF神经网络 参数: n_hidden: 隐含层神经元数量 random_state: 随机种子 """ self.n_hidden = n_hidden self.random_state = random_state self.centers = None # RBF中心 self.sigma = None # 宽度参数 self.weights = None # 输出层权重 self.X_scaler = None # 输入标准化器 self.Y_scaler = None # 输出标准化器 def _gaussian_basis(self, X, c, s): """ 计算径向基函数（高斯函数）值 参数: X: 输入数据 (n_samples, n_features) c: 中心点 (n_features,) s: 宽度参数 (标量) 返回: 径向基函数值 (n_samples,) """ return np.exp(-np.sum((X - c)**2, axis=1) / (2 * s**2)) def fit(self, X, Y): """ 训练RBF神经网络 参数: X: 输入数据 (n_samples, n_features) Y: 输出数据 (n_samples, n_outputs) """ # 数据标准化 self.X_scaler = StandardScaler() self.Y_scaler = StandardScaler() X_norm = self.X_scaler.fit_transform(X) Y_norm = self.Y_scaler.fit_transform(Y) # 使用K-Means聚类确定RBF中心 kmeans = KMeans(n_clusters=self.n_hidden, random_state=self.random_state) kmeans.fit(X_norm) self.centers = kmeans.cluster_centers_ # 计算每个中心的宽度参数（取最近中心距离的平均） dists = np.zeros((self.n_hidden, self.n_hidden)) for i in range(self.n_hidden): for j in range(self.n_hidden): dists[i, j] = np.linalg.norm(self.centers[i] - self.centers[j]) # 忽略自身距离（设为无穷大） np.fill_diagonal(dists, np.inf) self.sigma = np.mean(np.min(dists, axis=1)) # 计算隐含层输出 Phi = np.zeros((X_norm.shape[0], self.n_hidden)) for i in range(self.n_hidden): Phi[:, i] = self._gaussian_basis(X_norm, self.centers[i], self.sigma) # 添加偏置项 Phi = np.hstack((Phi, np.ones((Phi.shape[0], 1)))) # 计算输出层权重（最小二乘法） self.weights = np.linalg.pinv(Phi) @ Y_norm def predict(self, X): """ 使用训练好的模型进行预测 参数: X: 输入数据 (n_samples, n_features) 返回: 预测结果 (n_samples, n_outputs) """ X_norm = self.X_scaler.transform(X) Phi = np.zeros((X_norm.shape[0], self.n_hidden)) for i in range(self.n_hidden): Phi[:, i] = self._gaussian_basis(X_norm, self.centers[i], self.sigma) # 添加偏置项 Phi = np.hstack((Phi, np.ones((Phi.shape[0], 1)))) # 计算预测值并反标准化 Y_pred_norm = Phi @ self.weights return self.Y_scaler.inverse_transform(Y_pred_norm) def evaluate(self, X_test, Y_test, verbose=True): """ 评估模型性能 参数: X_test: 测试输入数据 Y_test: 测试输出数据 verbose: 是否打印评估指标 返回: 评估指标字典 """ Y_pred = self.predict(X_test) # 计算评估指标 metrics = {} for i in range(Y_test.shape[1]): mse = mean_squared_error(Y_test[:, i], Y_pred[:, i]) rmse = np.sqrt(mse) r2 = r2_score(Y_test[:, i], Y_pred[:, i]) metrics[f'output_{i+1}'] = { 'MSE': mse, 'RMSE': rmse, 'R2': r2 } # 打印评估结果 if verbose: print("模型评估结果:") for output, values in metrics.items(): print(f"{output}:") print(f" MSE = {values['MSE']:.4f}") print(f" RMSE = {values['RMSE']:.4f}") print(f" R² = {values['R2']:.4f}") return metrics ``` ### 文件2：`main.py` - 包含数据生成、模型训练和可视化的主程序 ```python # main.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from rbfnn_model import RBFNN # 导入模型类 def generate_sample_data(n_samples=1000, n_inputs=10, n_outputs=3): """ 生成示例数据 参数: n_samples: 样本数量 n_inputs: 输入特征数量 n_outputs: 输出特征数量 返回: X, Y: 输入和输出数据 """ np.random.seed(42) X = np.random.rand(n_samples, n_inputs) * 10 Y = np.zeros((n_samples, n_outputs)) # 输出1: 非线性函数 Y[:, 0] = 2 * X[:, 0] + 0.5 * X[:, 1]**2 + 3 * np.sin(X[:, 2]) + np.random.normal(0, 0.5, n_samples) # 输出2: 另一个非线性函数 Y[:, 1] = 0.8 * X[:, 3] * X[:, 4] + 2 * np.exp(0.1 * X[:, 5]) + np.random.normal(0, 0.3, n_samples) # 输出3: 第三个非线性函数 Y[:, 2] = 1.5 * np.cos(X[:, 6]) + 0.7 * X[:, 7] * X[:, 8] + np.random.normal(0, 0.4, n_samples) return X, Y def visualize_predictions(model, X_test, Y_test, output_index=0): """ 可视化预测结果 参数: model: 训练好的模型 X_test: 测试输入数据 Y_test: 测试输出数据 output_index: 要可视化的输出索引 """ Y_pred = model.predict(X_test) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(Y_test[:, output_index], Y_pred[:, output_index], alpha=0.6, edgecolors='w') # 绘制理想预测线 min_val = min(np.min(Y_test[:, output_index]), np.min(Y_pred[:, output_index])) max_val = max(np.max(Y_test[:, output_index]), np.max(Y_pred[:, output_index])) plt.plot([min_val, max_val], [min_val, max_val], 'r--') plt.title(f'输出{output_index+1}的实际值 vs 预测值') plt.xlabel('实际值') plt.ylabel('预测值') plt.grid(True) plt.savefig(f'output_{output_index+1}_prediction.png') plt.show() if __name__ == "__main__": # 生成示例数据 X, Y = generate_sample_data() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42) print("训练数据形状:", X_train.shape, Y_train.shape) print("测试数据形状:", X_test.shape, Y_test.shape) # 创建并训练RBFNN模型 model = RBFNN(n_hidden=50, random_state=42) model.fit(X_train, Y_train) # 评估模型 metrics = model.evaluate(X_test, Y_test) # 可视化第一个输出的预测结果 visualize_predictions(model, X_test, Y_test, output_index=0) # 进行新数据预测 new_data = np.random.rand(5, X.shape[1]) * 10 predictions = model.predict(new_data) print("\n新数据预测结果:") print(predictions) ``` ### 文件结构说明 ``` project/ ├── rbfnn_model.py # RBF神经网络模型实现 └── main.py # 主程序（数据生成、训练、评估、可视化） ``` ### 使用说明 1. **模型复用**：`rbfnn_model.py` 文件包含独立的RBFNN类，可以在其他项目中直接导入使用 2. **功能分离**： - 模型核心功能（训练、预测）在 `rbfnn_model.py` - 应用逻辑（数据生成、可视化）在 `main.py` 3. **执行流程**： ```bash python main.py ``` 4. **输出结果**： - 控制台输出模型评估指标 - 生成预测结果可视化图片 `output_1_prediction.png` 这种模块化设计符合Python最佳实践[^1]，使代码更易于维护和扩展。您可以根据需要单独修改模型实现或应用逻辑，而不影响另一部分。

这段代码的作用是从一个csv文件中读取TSP问题测试数据集，并将其中的城市信息存储到一个numpy数组中。具体来说，load_data()函数通过调用pandas库的read_csv()函数读取csv文件，从第6行开始读取，并忽略最后一行。然后，代码将读取到的城市信息存储到一个numpy数组中，并返回该数组。