可是在比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量时需要对其进行转换。怎么该这段代码import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import apriori# 读取 Excel 文件数据df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')dataset = df.values.tolist()print(dataset)te = TransactionEncoder()te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)# 应用 Apriori 算法检测频繁项集frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)# 输出结果print(frequent_itemsets)

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业') dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 将 Timestamp 类型的变量转换为 float 类型 df_encoded['timestamp'] = df_encoded['timestamp'].apply(lambda x: x.to_pydatetime().timestamp()) # 应用 Apriori 算法检测频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True) # 输出结果 print(frequent_itemsets)TypeError: '<' not supported between instances of 'Timestamp' and 'float'请修改

这个错误发生的原因是在 Apriori 算法中，会比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量，但是这两种类型的变量不能直接进行比较。为了解决这个问题，我们可以将 Timestamp 类型的变量转换为字符串类型，然后再...

ImportError Traceback (most recent call last) ImportError: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。 --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 3 1 # ================== 1. 环境配置 ================== # 2 import numpy as np ----> 3 import pandas as pd 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\init.py:49 46 # let init-time option registration happen 47 import pandas.core.config_init # pyright: ignore[reportUnusedImport] # noqa: F401 ---> 49 from pandas.core.api import ( 50 # dtype 51 ArrowDtype, 52 Int8Dtype, 53 Int16Dtype, 54 Int32Dtype, 55 Int64Dtype, 56 UInt8Dtype, 57 UInt16Dtype, 58 UInt32Dtype, 59 UInt64Dtype, 60 Float32Dtype, 61 Float64Dtype, 62 CategoricalDtype, 63 PeriodDtype, 64 IntervalDtype, 65 DatetimeTZDtype, 66 StringDtype, 67 BooleanDtype, 68 # missing 69 NA, 70 isna, 71 isnull, 72 notna, 73 notnull, 74 # indexes 75 Index, 76 CategoricalIndex, 77 RangeIndex, 78 MultiIndex, 79 IntervalIndex, 80 TimedeltaIndex, 81 DatetimeIndex, 82 PeriodIndex, 83 IndexSlice, 84 # tseries 85 NaT, 86 Period, 87 period_range, 88 Timedelta, 89 timedelta_range, 90 Timestamp, 91 date_range, 92 bdate_range, 93 Interval, 94 interval_range, 95 DateOffset, 96 # conversion 97 to_numeric, 98 to_datetime, 99 to_timedelta, 100 # misc 101 F

好的，我现在需要解决用户在导入pandas时遇到的DLL加载失败问题，具体错误是ImportError: DLL load failed while importing _multiarray_umath。用户使用的是Anaconda环境，所以我要针对这种情况提供解决方案。 ...

from tabnanny import verbose import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xgboost from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from xgboost import XGBRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error, confusion_matrix, accuracy_score from 实验1 import param_grid # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # ----------------------------- 1. 数据加载与预处理 ----------------------------- def load_and_preprocess_data(): """加载数据并执行预处理""" df = pd.read_excel('.che22.xlsx') # 处理缺失值（将'暂无'替换为NaN） df.replace('暂无', np.nan, inplace=True) # 字段格式转换 df['售价'] = df['售价'].str.replace('万', '').astype(float) df['新车指导价'] = df['新车指导价'].str.replace('万', '').astype(float) df['里程'] = df['里程'].str.replace('万公里', '').astype(float) df['过户次数'] = df['过户次数'].str.replace('次', '').astype(float) # 提取品牌前4字符（如“奔驰GLC” → “奔驰”） df['品牌'] = df['品牌'].str[:4] # 更合理的品牌提取方式 # 计算车龄（修复空值问题） current_year = pd.Timestamp.now().year df['上牌时间'] = pd.to_numeric(df['上牌时间'].str[:4], errors='coerce') # 转换为年份数字 df['车龄'] = current_year - df['上牌时间'] # 排量处理（正则提取数值 + 填充均值） df['排量'] = df['排量'].astype(str).str.extract(r'(\d+\.?\d*)', expand=False).astype(float) df['排量'].fillna(df['排量'].mean(), inplace=True) # 删除重复项 df.drop_duplicates(inplace=True) df.reset_index(drop=True, inplace=True) return df # 加载数据 df = pd.read_excel('./che22.xlsx') # ----------------------------- 2. 探索性数据分析（EDA） ----------------------------- # 箱线图：检测异常值 fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6)) df.boxplot(column=['里程'], ax=ax[0], flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 4}) df.boxplot(column=['售价'], ax=ax[1], flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 4}) plt.suptitle('里程与售价异常值检测') plt.show()

import pandas as pd df = pd.read_csv('used_car_train_20200313.csv', encoding='gbk') 2. **初步数据预览** - 查看前5行：df.head() - 检查数据维度：df.shape - 查看列名和数据类型：df.info...

数据说明，2 名志愿者穿戴腕戴式加速计数据，记录连续时间的生活数据及穿戴设备中微机电系统（MEMS 传感器）记录的加速度数据，命名规则为“P[志愿者 ID].csv”。文件中每一行的记录为：日期（单位：毫秒），X 方向加速度（单位: g（9.8m/s^2）），Y 方向加速度（单位: g（9.8m/s^2）），Z 方向加速度（单位: g（9.8m/s^2）），标签（依据 Compendium of Physical Activities 的类别标注的活动和对应的 MET 值）。import pandas as pd import time # 必须导入的模块 # 记录开始时间点 start_time = time.time() # 读取 CSV，并指定 annotation 列为字符串类型 p1_df = pd.read_csv('P001.csv', dtype={'annotation': str}) p2_df = pd.read_csv('P002.csv', dtype={'annotation': str}) # 执行合并操作 df = pd.concat([p1_df, p2_df], ignore_index=True) # 记录结束时间点 end_time = time.time() # 打印运行耗时 print(f"代码运行时间: {end_time - start_time:.2f} 秒") # 保存结果 df.to_csv('P001-2.csv', index=False) df这些是我执行过的代码，检测到annotation有5361652缺失，总共数据20070002，现在我需要一个机器学习回归模型进行对缺失值处理

activity作为分类变量，可能需要处理，比如在训练模型时，如果有activity信息，可以将其作为特征，但问题在于缺失的annotation同时缺少activity和MET，所以如果要用activity作为特征，可能需要先通过另一个模型...

import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor # ========== 配置参数 ========== D_TYPE = {0: np.float32, 1: np.float32} CHUNK_SIZE = 10000 # ========== 数据处理函数 ========== def process_sheet(df: pd.DataFrame, target: float) -> float: """处理单个工作表的核心逻辑""" valid_mask = df.iloc[:, [0,1]].notna().all(axis=1) a_col = df.iloc[valid_mask, 0].astype(np.float32) b_col = df.iloc[valid_mask, 1].astype(np.float32) mask = a_col.between( target - 0.003, target + 0.003, inclusive='both' ) return b_col[mask].sum() def process_excel(file_path: str, target: float) -> float: """处理单个Excel文件的并行单元""" try: all_sheets = pd.read_excel( file_path, sheet_name=None, skiprows=5, usecols="A:B", header=None, dtype=D_TYPE, engine='openpyxl' ) total = sum( process_sheet(df, target) for df in all_sheets.values() ) return total / len(all_sheets) except Exception as e: print(f"处理文件 {os.path.basename(file_path)} 时出错: {str(e)}") return 0.0 # ========== 主处理流程 ========== if name == "main": # 初始化中文字体配置（核心修复） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei', 'SimHei', 'KaiTi'] # 多字体备选 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用户输入 target_value = float(input("请输入要筛选的A列目标值：")) input_dir = input("请输入Excel文件所在的文件夹路径：").strip() output_dir = input("请输入结果图表输出路径：").strip() os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 获取文件列表 files = [ os.path.join(input_dir, f) for f in os.listdir(input_dir) if f.endswith(".xlsx") ] # 并行处理 with ProcessPoolExecutor() as executor: futures = { executor.submit(process_excel, file, target_value): os.path.basename(file) for file in files } results = [] with tqdm(total=len(files), desc="处理进度") as pbar: for future in futures: filename = futures[future] try: avg_sum = future.result() results.append((filename, avg_sum)) except Exception as e: print(f"文件 {filename} 处理异常: {str(e)}") finally: pbar.update(1) # ========== 可视化优化 ========== plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid') plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=100) plt.barh( [x[0] for x in results], [x[1] for x in results], color='#4C72B0' ) plt.xlabel("B列总和平均值", fontsize=12, fontweight='bold') plt.ylabel("文件名", fontsize=12, fontweight='bold') plt.title(f"目标值 {target_value}±0.003 数据统计\n({len(files)}个文件)", fontsize=14, pad=20) plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7) # 调整布局和保存 plt.tight_layout() output_path = os.path.join(output_dir, "optimized_result.png") plt.savefig(output_path, dpi=300, bbox_inches='tight') print(f"\n处理完成！优化结果图表已保存至：{output_path}") 这段代码的文字路径在哪修改

好的，用户问的是如何修改这段代码中的文字路径。首先我需要仔细看一下用户提供的代码，确定他们所说的“文字路径”具体指的是什么。用户提供的代码主要处理Excel文件，然后生成图表。代码中有几个路径相关的部分...

from bertopic import BERTopic import numpy as np import pandas as pd from umap import UMAP from hdbscan import HDBSCAN from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from bertopic.vectorizers import ClassTfidfTransformer import re import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer from sklearn.feature_extraction.text import ENGLISH_STOP_WORDS from nltk.tokenize import word_tokenize from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载原始文本数据（仍需用于主题表示） df = pd.read_csv('tokenized_abstract.csv', encoding='utf-8') sentences = df['Tokenized_Abstract'].tolist() print('文本条数: ', len(sentences)) print('预览第一条: ', sentences[0]) # 检查缺失值 print("缺失值数量:", df['Tokenized_Abstract'].isna().sum()) # 检查非字符串类型 non_str_mask = df['Tokenized_Abstract'].apply(lambda x: not isinstance(x, str)) print("非字符串样本:\n", df[non_str_mask]['Tokenized_Abstract'].head()) vectorizer_model = None from sentence_transformers import SentenceTransformer # 加载时间数据 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 从Date列提取年份 years = df['Date'].dt.year print(years) # Step 1 - Extract embeddings embedding_model = SentenceTransformer("C:\\Users\\18267\\.cache\\huggingface\\hub\\models--sentence-transformers--all-mpnet-base-v2\\snapshots\\9a3225965996d404b775526de6dbfe85d3368642") embeddings = np.load('clean_emb_last.npy') print(f"嵌入的形状: {embeddings.shape}") # Step 2 - Reduce dimensionality umap_model = UMAP(n_neighbors=7, n_components=10, min_dist=0.0, metric='cosine',random_state=42) # Step 3 - Cluster reduced embeddings hdbscan_model = HDBSCAN(min_samples=7, min_cluster_size=60,metric='euclidean', cluster_selection_method='eom', prediction_data=True) # Step 4 - Tokenize topics # Combine custom stop words with scikit-learn's English stop words custom_stop_words = ['h2', 'storing', 'storage', 'include', 'comprise', 'utility', 'model', 'disclosed', 'embodiment', 'invention', 'prior', 'art', 'according', 'present', 'method', 'system', 'device', 'may', 'also', 'use', 'used', 'provide', 'wherein', 'configured', 'predetermined', 'plurality', 'comprising', 'consists', 'following', 'characterized', 'claim', 'claims', 'said', 'first', 'second', 'third', 'fourth', 'fifth', 'one', 'two', 'three','hydrogen'] # Create combined stop words set all_stop_words = set(custom_stop_words).union(ENGLISH_STOP_WORDS) vectorizer_model = CountVectorizer(stop_words=list(all_stop_words)) # Step 5 - Create topic representation ctfidf_model = ClassTfidfTransformer() # All steps together topic_model = BERTopic( embedding_model=embedding_model, # Step 1 - Extract embeddings umap_model=umap_model, # Step 2 - Reduce dimensionality hdbscan_model=hdbscan_model, # Step 3 - Cluster reduced embeddings vectorizer_model=vectorizer_model, # Step 4 - Tokenize topics ctfidf_model=ctfidf_model, # Step 5 - Extract topic words top_n_words=50 ) # 拟合模型 topics, probs = topic_model.fit_transform(documents=sentences, # 仍需提供文档用于主题词生成 embeddings=embeddings # 注入预计算嵌入) ) # 获取主题聚类信息 topic_info = topic_model.get_topic_info() print(topic_info)使用BERTopic的动态主题功能，传入时间戳参数，并在拟合后分析主题随时间的变化。设置时间戳 t1=2000-2010 年，t2=2011-2018 年，t3=2019-2024 年。最终，将当前阶段和前一阶段的 c-TF-IDF 平均值作为当前阶段的权重分数，取权重分数前 15 的单词作为动态主题的关键词，形成动态主题词列表。在动态主题方面，分别选取主题在每个阶段改进 c-TF-IDF 值排名前 15 的单词作为关键词绘制演化图分析主题在不同阶段的动态变化。请你提供方案实现上述操作。

这可能需要跨时间段的数据整合，例如，对每个词在t3阶段的权重是(t3的c-TF-IDF + t2的c-TF-IDF)/2，如果该词在两个阶段都存在的话。但如何获取每个词在不同阶段的c-TF-IDF值呢？可能需要先为每个时间段生成主题...

条件组合MySQL数据库密码是220603，我提供一个excel文档，我可以将这个文档进行导入到我的HTML页面里面的导入按钮，端口号为5008 导入功能：店铺管理(添加，修改，删除店铺的功能)，通过输入店铺码和店铺名称来添加，添加完成之后会有一个进行导入店铺数据功能，这个就通过一个选择文件（如excel和csv），我认为在MySQL数据库里面创建表太麻烦了，只想创建一个数据库名字为shop_order，然后根据导入文件的第一行的所有表名字作为关键字创建所对应的MySQL表放在shop——oeder下面（如将Paid Time自动识别为DATETIME类型），切记这个关键字就是导入文档表的第一行，并且下面都是该关键字所对应的所有数据，由于我所做的系统需要导入三个文档，所以要设置三个导入数据的按钮，分别为All order,in come,creater order这三个表所对应了所有订单数据，收入订单数据和达人订单数据（也就是通过达人带货卖出去的订单）。查询功能：在导入需要的数据之后，我们需要进行数据查询，目前先通过店铺码和店铺名称查询店铺,查询成功后进入店铺，这个时候我们需要再查询店铺的数据，这个时候就需要通过查询我们目前需要的数据，有最开始得到的关键字：Order ID，Paid Time（付款时间），还要给这个数据排列，也就是在这两个查询数据前面还需要建立一个Shop ID作为编号如01，02，03等等，查询后显示的完整数据的是[Shop ID:Order ID,Paid Time],实现上面功能还不够，我希望还可以增加一个时间查询也就是可以输入某个时间段到某个时间段来进行查询这段时间所有订单的数据，列如Start time[年月日]——End timr[年月日]，这个时间查询是通过最开始得到的关键字里面的Paid Time所对应的时间数据（"10/07/2025 10:24:31 " ）来决定，因为不是每个订单号Order ID都会被进行付款（paid_time），我们只需要提前这个付款时间不需要其他时间，所以只需要查询有paid_time的Order ID并且提取出来即可，若没有paid_time数据就直接跳过放弃，继续查询有paid_time的数据订单即可，根据以上要求给出这个项目的开发教程，要求保姆级教程，再说一遍，在里面必须有可以导入excel和csv文档的功能，并且是点击导入数据就可以在我的电脑里面查找选择文档。要注意下面几个问题，第一：日期时间列识别问题：系统错误地将非日期列（如 Order_Status、Quantity）识别为日期列，日期转换失败率高（如 Created_Time 只有33.4%的转换成功率），错误提示：列 XXX 保持原样: 日期格式识别率低 (0.0%)原因是：仅通过列名关键词（如包含"time"）判断是否为日期列，缺乏数据内容验证，未排除明确非日期列的字段（如状态、数量、金额等），未处理多种日期格式（如 10/07/2023 10:24:31 和 2023-07-10T15:45:00），一定要增强列识别逻辑，还有多格式日期解析和分阶段验证。第二：数据类型推断错误：避免数值列（如 Quantity）被误识别为日期，数据库插入时报错：Incorrect datetime value: '579567909575820736' for column 'Order ID'，原因是因为类型推断仅基于列名，未结合数据内容，未处理大整数和特殊格式数字。所以要设置一个优先级调整和安全转换。第三：数据库交互问题，特别是RuntimeError: The session is unavailable because no secret key was set，事务回滚失败导致表残留，数据类型不匹配（如DATETIME和VARCHAR冲突）原因是Flask会话密钥未配置未正确处理MySQL错误代码（如1292=日期格式错误）和表结构创建与数据插入逻辑分离。所以要做到基础配置和事务管理和原子性操作这三个方面。第四：前端模板渲染问题：问题表现： jinja2.exceptions.TemplateNotFound jinja2.exceptions.UndefinedError: 'dict object' has no attribute 'id' JavaScript中 const report = {{ date_report|tojson|safe }} 报错根本原因：模板文件未放在正确目录（templates/），变量未定义或为None时直接调用方法，未处理JSON序列化中的None值，解决方案：设置目录结构规范和安全变量访问以及默认值处理。第五：文件上传与数据处理问题：问题表现：上传的Excel/CSV文件解析失败临时文件未清理列名含空格导致SQL错误根本原因：未验证文件内容格式未处理文件编码问题（如UTF-8 vs GBK）未规范化列名（如 Paid Time → Paid_Time）解决方案：设置文件预处理和资源清理和编码指定。第六：分页与性能问题：问题表现：大数据量查询时内存溢出分页逻辑错误（LIMIT/OFFSET计算）解决方案：设置流式查询和分页优化。最后做一些优化比如：系统架构改进建议日志监控： python代码： app.logger.addHandler(logging.FileHandler('import_errors.log')) 配置分离： python代码： class DevelopmentConfig(Config): DEBUG = True UPLOAD_FOLDER = '/tmp/uploads' 单元测试： python代码： def test_datetime_detection(): assert is_potential_datetime_column("Paid_Time", pd.Series(["2023-01-01"])) is True 根据上面所有要求和问题还有解决方法制定一个Python电商数据分析系统教程，要求保姆级教程！！！请仔细分析我给出的所有问题并且一一解决生成一个完整教程，要求准确并且代码质量高可以运行

import pandas as pd import numpy as np from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, flash, jsonify from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from werkzeug.utils import secure_...

import sys import io import os import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import scapy.all as scapy from collections import defaultdict from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd from scapy.layers.inet import IP, TCP, UDP, ICMP from scapy.layers.dns import DNS, DNSRR from datetime import datetime # 设置Matplotlib中文显示支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'WenQuanYi Micro Hei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 设置系统输出编码为UTF-8 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') if os.name == 'nt': # Windows系统专用设置 os.system('chcp 65001') # 切换到UTF-8代码页 # ====================== # 1. PCAP文件解析与流重组 # ====================== name_pcap = input("请输入想要解析的PCAP文件: ") print("正在解析PCAP文件...") # 新增：DNS解析缓存 dns_cache = {} # 流式解析大PCAP文件，避免内存溢出 def parse_large_pcap(pcap_path): flows = defaultdict(list) # 使用字典存储网络流 packet_count = 0 # 总包计数器 ip_packet_count = 0 # IP包计数器 global dns_cache # 使用全局DNS缓存 # 使用PcapReader流式读取，避免一次性加载大文件 with scapy.PcapReader(pcap_path) as pcap_reader: for pkt in pcap_reader: packet_count += 1 # 进度显示（每10000个包） if packet_count % 10000 == 0: print(f"已处理 {packet_count} 个包...") # 新增：DNS响应解析 - 修复索引越界问题 if DNS in pkt and pkt[DNS].qr == 1: # 只处理DNS响应 # 获取实际可用的回答记录数量 actual_ancount = len(pkt[DNS].an) if hasattr(pkt[DNS], 'an') else 0 # 使用实际数量而不是ancount字段 for i in range(min(pkt[DNS].ancount, actual_ancount)): rr = pkt[DNS].an[i] if isinstance(rr, DNSRR) and rr.type == 1: # A记录 try: ip = rr.rdata # 正确处理域名格式 domain = rr.rrname.decode('utf-8', errors='ignore').rstrip('.') # 添加到DNS缓存 if ip not in dns_cache: dns_cache[ip] = set() dns_cache[ip].add(domain) except Exception as e: # 忽略解析错误 pass # 仅处理IP层数据包 if IP in pkt: ip_packet_count += 1 ip_layer = pkt[IP] proto_num = ip_layer.proto # 获取协议号 # 初始化端口变量 src_port, dst_port = 0, 0 # 根据协议类型提取端口信息 if proto_num == 6 and TCP in pkt: # TCP协议 src_port = pkt[TCP].sport dst_port = pkt[TCP].dport elif proto_num == 17 and UDP in pkt: # UDP协议 src_port = pkt[UDP].sport dst_port = pkt[UDP].dport elif proto_num == 1 and ICMP in pkt: # ICMP协议 # 使用类型和代码代替端口 src_port = pkt[ICMP].type dst_port = pkt[ICMP].code # 创建五元组作为流的唯一标识 flow_key = (ip_layer.src, ip_layer.dst, src_port, dst_port, proto_num) flows[flow_key].append(pkt) # 将包添加到对应流 print(f"共处理 {packet_count} 个包，其中 {ip_packet_count} 个IP包") print(f"DNS缓存大小: {len(dns_cache)} 个IP到域名的映射") return flows # 解析PCAP文件 flows = parse_large_pcap(name_pcap) print(f"共识别出 {len(flows)} 个网络流") # ====================== # 2. 特征工程 # ====================== print("正在提取流量特征...") features = [] # 存储特征向量 valid_flows = [] # 存储有效流的标识 # 初始化时间列表 src_start_times = [] src_end_times = [] dst_start_times = [] dst_end_times = [] # 特征名称列表 feature_names = [ '包数量', '总字节数', '平均包间隔', '包间隔标准差', '平均包长', '包长标准差', '最小包长', '最大包长', '上行比例' ] min_packets = 5 # 流的最小包数阈值 for flow_key, packets in flows.items(): packet_count = len(packets) # 过滤包数不足的流 if packet_count < min_packets: continue # 1. 基础统计特征 total_bytes = sum(len(p) for p in packets) # 总字节数 # 2. 时序特征（包到达间隔） timestamps = np.array([float(p.time) for p in packets]) if packet_count > 1: iat = np.diff(timestamps) # 包间隔 mean_iat = np.mean(iat) # 平均间隔 std_iat = np.std(iat) if len(iat) > 1 else 0 # 间隔标准差 else: mean_iat = std_iat = 0 # 3. 包长特征 pkt_lengths = np.array([len(p) for p in packets]) mean_pkt_len = np.mean(pkt_lengths) # 平均包长 std_pkt_len = np.std(pkt_lengths) if packet_count > 1 else 0 # 包长标准差 min_pkt_len = np.min(pkt_lengths) # 最小包长 max_pkt_len = np.max(pkt_lengths) # 最大包长 # 4. 方向特征（上行比例） src_ip = flow_key[0] # 流源IP dst_ip = flow_key[1] # 流目的IP # 判断数据包方向（1=上行，0=下行） directions = np.array([1 if p[IP].src == src_ip else 0 for p in packets]) up_ratio = np.mean(directions) # 上行包比例 # 源IP发送的包的时间戳 src_pkt_times = [float(p.time) for p in packets if p[IP].src == src_ip] # 目的IP发送的包的时间戳 dst_pkt_times = [float(p.time) for p in packets if p[IP].src == dst_ip] # 计算起始和终止时间 src_start = min(src_pkt_times) if src_pkt_times else np.nan src_end = max(src_pkt_times) if src_pkt_times else np.nan dst_start = min(dst_pkt_times) if dst_pkt_times else np.nan dst_end = max(dst_pkt_times) if dst_pkt_times else np.nan # 添加时间信息到列表 src_start_times.append(src_start) src_end_times.append(src_end) dst_start_times.append(dst_start) dst_end_times.append(dst_end) # 添加特征向量 features.append([ packet_count, total_bytes, mean_iat, std_iat, mean_pkt_len, std_pkt_len, min_pkt_len, max_pkt_len, up_ratio ]) valid_flows.append(flow_key) # 记录有效流 # 转换为特征矩阵 if features: feature_matrix = np.array(features) print(f"提取了 {len(features)} 个有效流的 {len(feature_names)} 维特征") else: # 错误处理：无有效流 print("错误：没有提取到任何有效网络流") print("可能原因：") print("1. 所有流都少于5个包（尝试减小过滤阈值）") print("2. 文件格式不兼容（尝试用Wireshark打开验证）") print("3. 没有IP流量（检查网络捕获配置）") sys.exit(1) # ====================== # 3. 数据标准化 # ====================== print("正在进行数据标准化...") scaler = StandardScaler() scaled_features = scaler.fit_transform(feature_matrix) # Z-score标准化 # ====================== # 4. 肘部法则确定最佳K值 # ====================== print("使用肘部法则确定最佳聚类数...") n_samples = scaled_features.shape[0] # 样本数量 # 动态调整K值范围 if n_samples < 5: print(f"警告：样本数量较少({n_samples})，将使用简化聚类策略") k_range = range(1, min(11, n_samples + 1)) # K上限不超过样本数 else: k_range = range(1, 11) # 测试1-10个聚类 sse = [] # 存储SSE（误差平方和） kmeans_models = {} # 存储不同K值的模型 for k in k_range: # 跳过超过样本数的K值 if k > n_samples: print(f"跳过K={k}（超过样本数{n_samples}）") continue # 训练K-means模型 kmeans = KMeans(n_clusters=k, n_init=10, random_state=42) kmeans.fit(scaled_features) sse.append(kmeans.inertia_) # 记录SSE kmeans_models[k] = kmeans # 存储模型 # 样本不足时的处理 if len(sse) < 2: optimal_k = min(2, n_samples) # 至少2类（不超过样本数） print(f"样本过少，直接设置K={optimal_k}") else: # 绘制肘部法则图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(list(k_range)[:len(sse)], sse, 'bo-') plt.xlabel('聚类数量 $ K$') plt.ylabel('SSE (误差平方和)') plt.title('肘部法则确定最佳聚类数') plt.grid(True) plt.savefig('elbow_method.png', dpi=300) plt.close() print("肘部法则图已保存为 elbow_method.png") # 自动检测拐点（二阶差分最小值） if len(sse) >= 3: knee_point = np.argmin(np.diff(sse, 2)) + 2 # 计算二阶差分 optimal_k = max(2, min(10, knee_point)) # 确保K在2-10之间 else: optimal_k = max(2, min(3, n_samples)) # 样本少时选择2或3 print(f"自动检测的最佳聚类数: K = {optimal_k}") # ====================== # 5. K-means聚类 # ====================== print(f"正在进行K-means聚类 (K={optimal_k})...") # 调整K值不超过样本数 if optimal_k > n_samples: optimal_k = max(1, n_samples) print(f"调整聚类数为样本数: K = {optimal_k}") # 使用已有模型或新建模型 if optimal_k in kmeans_models: kmeans = kmeans_models[optimal_k] cluster_labels = kmeans.labels_ else: kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, n_init=10, random_state=42) cluster_labels = kmeans.fit_predict(scaled_features) # 计算轮廓系数（K>1时） if optimal_k > 1: silhouette_avg = silhouette_score(scaled_features, cluster_labels) print(f"轮廓系数: {silhouette_avg:.4f} (接近1表示聚类效果良好)") else: print("聚类数为1，无需计算轮廓系数") # ====================== # 6. 结果分析与可视化（新增域名显示） # ====================== # 创建结果DataFrame result_df = pd.DataFrame({ '源IP': [flow[0] for flow in valid_flows], '目的IP': [flow[1] for flow in valid_flows], '协议': [f"TCP(6)" if flow[4] == 6 else f"UDP(17)" for flow in valid_flows], '聚类标签': cluster_labels, '源起始时间': src_start_times, '源终止时间': src_end_times, '目的起始时间': dst_start_times, '目的终止时间': dst_end_times }) # 新增：添加域名信息 def get_domains(ip): """获取IP对应的域名列表""" domains = dns_cache.get(ip, set()) return ", ".join(domains) if domains else "N/A" result_df['目的域名'] = result_df['目的IP'].apply(get_domains) # 添加特征列 for i, name in enumerate(feature_names): result_df[name] = feature_matrix[:, i] # 新增：时间格式化函数 def format_timestamp(ts): """将时间戳格式化为可读字符串""" if np.isnan(ts): return "N/A" return datetime.fromtimestamp(ts).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3] # 保留毫秒 # 应用时间格式化 result_df['源起始时间'] = result_df['源起始时间'].apply(format_timestamp) result_df['源终止时间'] = result_df['源终止时间'].apply(format_timestamp) result_df['目的起始时间'] = result_df['目的起始时间'].apply(format_timestamp) result_df['目的终止时间'] = result_df['目的终止时间'].apply(format_timestamp) # 保存结果到CSV result_df.to_csv('cluster_results.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') print("聚类结果已保存为 cluster_results.csv") # 簇统计信息 cluster_stats = result_df.groupby('聚类标签').agg({ '包数量': 'mean', '总字节数': 'mean', '平均包间隔': 'mean', '上行比例': 'mean' }).rename(columns={ '包数量': '平均包数量', '总字节数': '平均总字节数', '平均包间隔': '平均包间隔(s)', '上行比例': '平均上行比例' }) print("\n各用户簇流量特征统计:") print(cluster_stats.round(2)) # 使用PCA降维可视化 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) # 降维到2D principal_components = pca.fit_transform(scaled_features) plt.figure(figsize=(12, 8)) scatter = plt.scatter( principal_components[:, 0], principal_components[:, 1], c=cluster_labels, # 按簇着色 cmap='viridis', alpha=0.6 ) # 标记簇中心 centers = pca.transform(kmeans.cluster_centers_) plt.scatter( centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.9, marker='X', edgecolor='black' ) plt.colorbar(scatter, label='用户簇') plt.xlabel('主成分 1') plt.ylabel('主成分 2') plt.title(f'校园网用户流量聚类 (K={optimal_k})') plt.grid(alpha=0.3) plt.savefig('cluster_visualization.png', dpi=300) plt.close() print("聚类可视化图已保存为 cluster_visualization.png") # 最终输出 print("\n聚类完成! 结果文件已保存:") print("- elbow_method.png: 肘部法则图") print("- cluster_results.csv: 详细聚类结果（包含域名信息）") print("- cluster_visualization.png: 聚类可视化") 现在我只需要源起始时间和终止时间，不需要输出目的起始时间和终止时间

同时，在特征提取循环中，我们也不再需要计算目的起始和终止时间，但是为了代码清晰，我们保留计算过程（因为计算源时间需要源IP发送的包的时间戳），但不再将目的时间添加到结果中。具体修改如下：1.在创建result_...

import sys import io import os import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import scapy.all as scapy from collections import defaultdict from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox from scapy.layers.inet import IP, TCP, UDP, ICMP from scapy.layers.dns import DNS, DNSRR from datetime import datetime import time from sklearn.decomposition import PCA # 设置Matplotlib中文显示支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'WenQuanYi Micro Hei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 设置系统输出编码为UTF-8 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') if os.name == 'nt': # Windows系统专用设置 os.system('chcp 65001') # 切换到UTF-8代码页 # ====================== # 文件选择对话框 # ====================== def select_files(): """创建文件选择对话框""" root = tk.Tk() root.withdraw() # 隐藏主窗口 # 选择PCAP文件 pcap_path = filedialog.askopenfilename( title="选择PCAP文件", filetypes=[("PCAP文件", ".pcap"), ("PCAPNG文件", ".pcapng"), ("所有文件", ".")] ) if not pcap_path: print("未选择PCAP文件，程序退出") sys.exit(0) # 选择输出目录 output_dir = filedialog.askdirectory(title="选择结果保存位置") if not output_dir: print("未选择输出目录，程序退出") sys.exit(0) return pcap_path, output_dir # ====================== # 1. PCAP文件解析与流重组 # ====================== print("请选择PCAP文件和输出位置...") pcap_path, output_dir = select_files() print(f"解析文件: {pcap_path}") print(f"保存位置: {output_dir}") # 新增：DNS解析缓存 dns_cache = {} # 流式解析大PCAP文件，避免内存溢出 def parse_large_pcap(pcap_path): flows = defaultdict(list) # 使用字典存储网络流 packet_count = 0 # 总包计数器 ip_packet_count = 0 # IP包计数器 global dns_cache # 使用全局DNS缓存 # 使用PcapReader流式读取，避免一次性加载大文件 with scapy.PcapReader(pcap_path) as pcap_reader: for pkt in pcap_reader: packet_count += 1 # 进度显示（每10000个包） if packet_count % 10000 == 0: print(f"已处理 {packet_count} 个包...") # 新增：DNS响应解析 - 修复索引越界问题 if DNS in pkt and pkt[DNS].qr == 1: # 只处理DNS响应 # 获取实际可用的回答记录数量 actual_ancount = len(pkt[DNS].an) if hasattr(pkt[DNS], 'an') else 0 # 使用实际数量而不是ancount字段 for i in range(min(pkt[DNS].ancount, actual_ancount)): rr = pkt[DNS].an[i] if isinstance(rr, DNSRR) and rr.type == 1: # A记录 try: ip = rr.rdata # 正确处理域名格式 domain = rr.rrname.decode('utf-8', errors='ignore').rstrip('.') # 添加到DNS缓存 if ip not in dns_cache: dns_cache[ip] = set() dns_cache[ip].add(domain) except Exception as e: # 忽略解析错误 pass # 仅处理IP层数据包 if IP in pkt: ip_packet_count += 1 ip_layer = pkt[IP] proto_num = ip_layer.proto # 获取协议号 # 初始化端口变量 src_port, dst_port = 0, 0 # 根据协议类型提取端口信息 if proto_num == 6 and TCP in pkt: # TCP协议 src_port = pkt[TCP].sport dst_port = pkt[TCP].dport elif proto_num == 17 and UDP in pkt: # UDP协议 src_port = pkt[UDP].sport dst_port = pkt[UDP].dport elif proto_num == 1 and ICMP in pkt: # ICMP协议 # 使用类型和代码代替端口 src_port = pkt[ICMP].type dst_port = pkt[ICMP].code # 创建五元组作为流的唯一标识 flow_key = (ip_layer.src, ip_layer.dst, src_port, dst_port, proto_num) flows[flow_key].append(pkt) # 将包添加到对应流 print(f"共处理 {packet_count} 个包，其中 {ip_packet_count} 个IP包") print(f"DNS缓存大小: {len(dns_cache)} 个IP到域名的映射") return flows # 解析PCAP文件 flows = parse_large_pcap(pcap_path) print(f"共识别出 {len(flows)} 个网络流") # ====================== # 2. 特征工程 # ====================== print("正在提取流量特征...") features = [] # 存储特征向量 valid_flows = [] # 存储有效流的标识 # 只初始化源时间列表 src_start_times = [] src_end_times = [] # 特征名称列表 feature_names = [ '包数量', '总字节数', '平均包间隔', '包间隔标准差', '平均包长', '包长标准差', '最小包长', '最大包长', '上行比例' ] min_packets = 5 # 流的最小包数阈值 for flow_key, packets in flows.items(): packet_count = len(packets) # 过滤包数不足的流 if packet_count < min_packets: continue # 1. 基础统计特征 total_bytes = sum(len(p) for p in packets) # 总字节数 # 2. 时序特征（包到达间隔） timestamps = np.array([float(p.time) for p in packets]) if packet_count > 1: iat = np.diff(timestamps) # 包间隔 mean_iat = np.mean(iat) # 平均间隔 std_iat = np.std(iat) if len(iat) > 1 else 0 # 间隔标准差 else: mean_iat = std_iat = 0 # 3. 包长特征 pkt_lengths = np.array([len(p) for p in packets]) mean_pkt_len = np.mean(pkt_lengths) # 平均包长 std_pkt_len = np.std(pkt_lengths) if packet_count > 1 else 0 # 包长标准差 min_pkt_len = np.min(pkt_lengths) # 最小包长 max_pkt_len = np.max(pkt_lengths) # 最大包长 # 4. 方向特征（上行比例） src_ip = flow_key[0] # 流源IP dst_ip = flow_key[1] # 流目的IP # 判断数据包方向（1=上行，0=下行） directions = np.array([1 if p[IP].src == src_ip else 0 for p in packets]) up_ratio = np.mean(directions) # 上行包比例 # 源IP发送的包的时间戳 src_pkt_times = [float(p.time) for p in packets if p[IP].src == src_ip] # 计算源的起始和终止时间 src_start = min(src_pkt_times) if src_pkt_times else np.nan src_end = max(src_pkt_times) if src_pkt_times else np.nan # 添加时间信息到列表 src_start_times.append(src_start) src_end_times.append(src_end) # 添加特征向量 features.append([ packet_count, total_bytes, mean_iat, std_iat, mean_pkt_len, std_pkt_len, min_pkt_len, max_pkt_len, up_ratio ]) valid_flows.append(flow_key) # 记录有效流 if not features: # 错误处理：无有效流 print("错误：没有提取到任何有效网络流") print("可能原因：") print("1. 所有流都少于5个包（尝试减小过滤阈值）") print("2. 文件格式不兼容（尝试用Wireshark打开验证）") print("3. 没有IP流量（检查网络捕获配置）") sys.exit(1) feature_matrix = np.array(features) print(f"提取了 {len(features)} 个有效流的 {len(feature_names)} 维特征") # ====================== # 3. 数据标准化 # ====================== print("正在进行数据标准化...") scaler = StandardScaler() scaled_features = scaler.fit_transform(feature_matrix) # Z-score标准化 # ====================== # 4. 肘部法则确定最佳K值 # ====================== print("使用肘部法则确定最佳聚类数...") n_samples = scaled_features.shape[0] # 样本数量 # 动态调整K值范围 if n_samples < 5: print(f"警告：样本数量较少({n_samples})，将使用简化聚类策略") k_range = range(1, min(11, n_samples + 1)) # K上限不超过样本数 else: k_range = range(1, 11) # 测试1-10个聚类 sse = [] # 存储SSE（误差平方和） kmeans_models = {} # 存储不同K值的模型 for k in k_range: # 跳过超过样本数的K值 if k > n_samples: print(f"跳过K={k}（超过样本数{n_samples}）") continue # 训练K-means模型 kmeans = KMeans(n_clusters=k, n_init=10, random_state=42) kmeans.fit(scaled_features) sse.append(kmeans.inertia_) # 记录SSE kmeans_models[k] = kmeans # 存储模型 # 样本不足时的处理 if len(sse) < 2: optimal_k = min(2, n_samples) # 至少2类（不超过样本数） print(f"样本过少，直接设置K={optimal_k}") else: # 绘制肘部法则图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(list(k_range)[:len(sse)], sse, 'bo-') plt.xlabel('聚类数量 $ K$') plt.ylabel('SSE (误差平方和)') plt.title('肘部法则确定最佳聚类数') plt.grid(True) elbow_path = os.path.join(output_dir, 'elbow_method.png') plt.savefig(elbow_path, dpi=300) plt.close() print(f"肘部法则图已保存为 {elbow_path}") # 自动检测拐点（二阶差分最小值） if len(sse) >= 3: knee_point = np.argmin(np.diff(sse, 2)) + 2 # 计算二阶差分 optimal_k = max(2, min(10, knee_point)) # 确保K在2-10之间 else: optimal_k = max(2, min(3, n_samples)) # 样本少时选择2或3 print(f"自动检测的最佳聚类数: K = {optimal_k}") # ====================== # 5. K-means聚类 # ====================== print(f"正在进行K-means聚类 (K={optimal_k})...") # 调整K值不超过样本数 if optimal_k > n_samples: optimal_k = max(1, n_samples) print(f"调整聚类数为样本数: K = {optimal_k}") # 使用已有模型或新建模型 if optimal_k in kmeans_models: kmeans = kmeans_models[optimal_k] cluster_labels = kmeans.labels_ else: kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, n_init=10, random_state=42) cluster_labels = kmeans.fit_predict(scaled_features) # 计算轮廓系数（K>1时） if optimal_k > 1: silhouette_avg = silhouette_score(scaled_features, cluster_labels) print(f"轮廓系数: {silhouette_avg:.4f} (接近1表示聚类效果良好)") else: print("聚类数为1，无需计算轮廓系数") # ====================== # 6. 结果分析与可视化（新增域名显示） # ====================== # 创建结果DataFrame result_df = pd.DataFrame({ '源IP': [flow[0] for flow in valid_flows], '目的IP': [flow[1] for flow in valid_flows], '协议': [f"TCP(6)" if flow[4] == 6 else f"UDP(17)" for flow in valid_flows], '聚类标签': cluster_labels, '源起始时间': src_start_times, '源终止时间': src_end_times, '包数量': feature_matrix[:, 0], '总字节数': feature_matrix[:, 1] }) # 新增：添加域名信息 def get_domains(ip): """获取IP对应的域名列表""" domains = dns_cache.get(ip, set()) return ", ".join(domains) if domains else "N/A" result_df['目的域名'] = result_df['目的IP'].apply(get_domains) # 新增：时间格式化函数 def format_timestamp(ts): """将时间戳格式化为可读字符串""" if np.isnan(ts): return "N/A" return datetime.fromtimestamp(ts).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3] # 保留毫秒 # 应用时间格式化 result_df['源起始时间'] = result_df['源起始时间'].apply(format_timestamp) result_df['源终止时间'] = result_df['源终止时间'].apply(format_timestamp) # 只保留需要的列 required_columns = ['源IP', '目的IP', '协议', '源起始时间', '源终止时间', '目的域名', '包数量', '总字节数'] result_df = result_df[required_columns] # 生成结果文件名（带时间戳） timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_filename = f'cluster_result_{timestamp}.csv' output_path = os.path.join(output_dir, output_filename) try: result_df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf_8_sig') print(f"聚类结果已保存为 {output_path}") except Exception as e: print(f"保存结果文件失败: {str(e)}") # 尝试临时目录作为备选 temp_dir = os.path.join(os.environ.get('TEMP', ''), 'netflow_clustering') os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True) temp_path = os.path.join(temp_dir, output_filename) result_df.to_csv(temp_path, index=False, encoding='utf_8_sig') print(f"聚类结果已保存为 {temp_path}") # 簇统计信息（使用聚类标签列） if '聚类标签' in result_df.columns: cluster_stats = result_df.groupby('聚类标签').agg({ '包数量': 'mean', '总字节数': 'mean' }).rename(columns={ '包数量': '平均包数量', '总字节数': '平均总字节数' }) print("\n各用户簇流量特征统计:") print(cluster_stats.round(2)) else: print("警告：结果中缺少聚类标签列，无法进行簇统计") # 使用PCA降维可视化 pca = PCA(n_components=2) # 降维到2D principal_components = pca.fit_transform(scaled_features) plt.figure(figsize=(12, 8)) scatter = plt.scatter( principal_components[:, 0], principal_components[:, 1], c=cluster_labels, # 按簇着色 cmap='viridis', alpha=0.6 ) # 标记簇中心 centers = pca.transform(kmeans.cluster_centers_) plt.scatter( centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.9, marker='X', edgecolor='black' ) plt.colorbar(scatter, label='用户簇') plt.xlabel('主成分 1') plt.ylabel('主成分 2') plt.title(f'校园网用户流量聚类 (K={optimal_k})') plt.grid(alpha=0.3) # 可视化文件保存到输出目录 vis_filename = f'cluster_visualization_{timestamp}.png' vis_path = os.path.join(output_dir, vis_filename) plt.savefig(vis_path, dpi=300) plt.close() print(f"聚类可视化图已保存为 {vis_path}") # 最终输出 print("\n聚类完成! 结果文件已保存:") print(f"- {elbow_path}: 肘部法则图") print(f"- {output_path}: 详细聚类结果") print(f"- {vis_path}: 聚类可视化") 根据这段程序画出pcap分包流程

我们被要求根据提供的Python代码绘制PCAP文件分包处理流程图。但是，用户并没有提供具体的Python代码。因此，我们需要根据引用内容中提到的PCAP文件处理相关函数和流程来构建一个典型的处理流程。根据引用[2]中...

import os import time import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, TensorDataset from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau # 设置随机种子确保结果可复现 torch.manual_seed(42) np.random.seed(42) sns.set_style('whitegrid') # 设备配置 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"使用设备: {device}") # 1. 数据加载与预处理函数 # -------------------------------------------------- def load_and_preprocess_data(): """加载并预处理所有数据源""" print("开始数据加载与预处理...") start_time = time.time() # 加载EC气象数据 ec_df = pd.read_csv('阿拉山口风电场_EC_data.csv', parse_dates=['生成日期', '预测日期']) ec_df = ec_df[ec_df['场站名'] == '阿拉山口风电场'] # 计算EC风速和风向 ec_df['EC风速(m/s)'] = np.sqrt(ec_df['U风分量(m/s)']2 + ec_df['V风分量(m/s)']2) ec_df['EC风向(度)'] = np.degrees(np.arctan2(ec_df['V风分量(m/s)'], ec_df['U风分量(m/s)'])) % 360 # 添加EC数据可用时间（生成时间+12小时） ec_df['可用时间'] = ec_df['生成日期'] + pd.Timedelta(hours=12) # 选择关键特征 ec_features = [ '可用时间', '预测日期', 'EC风速(m/s)', 'EC风向(度)', '位势高度_850hPa(gpm)', '温度_850hPa(K)', '相对湿度_850hPa(%)', '位势高度_500hPa(gpm)', '温度_500hPa(K)' ] ec_df = ec_df[ec_features] # 加载风机数据 turbine_df = pd.read_csv('阿拉山口风电场风机数据.csv', encoding='gbk', parse_dates=[0]) turbine_df.columns = ['timestamp', 'wind_speed', 'active_power'] # 加载远动数据 scada_df = pd.read_csv('阿拉山口风电场远动数据.csv', encoding='gbk', parse_dates=[0]) scada_df.columns = ['timestamp', 'active_power_total'] # 合并风机和远动数据 power_df = pd.merge(turbine_df[['timestamp', 'wind_speed']], scada_df, on='timestamp', how='outer') # 按时间排序并填充缺失值 power_df.sort_values('timestamp', inplace=True) power_df['active_power_total'].ffill(inplace=True) power_df['wind_speed'].ffill(inplace=True) # 创建完整的时间序列索引（15分钟间隔） full_range = pd.date_range( start=power_df['timestamp'].min(), end=power_df['timestamp'].max(), freq='15T' ) power_df = power_df.set_index('timestamp').reindex(full_range).reset_index() power_df.rename(columns={'index': 'timestamp'}, inplace=True) power_df[['wind_speed', 'active_power_total']] = power_df[['wind_speed', 'active_power_total']].ffill() # 合并EC数据到主数据集 ec_data = [] for idx, row in power_df.iterrows(): ts = row['timestamp'] # 获取可用的EC预测（可用时间 <= 当前时间） available_ec = ec_df[ec_df['可用时间'] <= ts] if not available_ec.empty: # 获取最近发布的EC数据 latest_gen = available_ec['可用时间'].max() latest_ec = available_ec[available_ec['可用时间'] == latest_gen] # 找到最接近当前时间点的预测 time_diff = (latest_ec['预测日期'] - ts).abs() closest_idx = time_diff.idxmin() ec_point = latest_ec.loc[closest_idx].copy() ec_point['timestamp'] = ts ec_data.append(ec_point) # 创建EC数据DataFrame并合并 ec_ts_df = pd.DataFrame(ec_data) merged_df = pd.merge(power_df, ec_ts_df, on='timestamp', how='left') # 填充缺失的EC数据 ec_cols = [col for col in ec_ts_df.columns if col not in ['timestamp', '可用时间', '预测日期']] for col in ec_cols: merged_df[col] = merged_df[col].interpolate(method='time') # 添加时间特征 merged_df['hour'] = merged_df['timestamp'].dt.hour merged_df['day_of_week'] = merged_df['timestamp'].dt.dayofweek merged_df['day_of_year'] = merged_df['timestamp'].dt.dayofyear merged_df['month'] = merged_df['timestamp'].dt.month # 计算实际风向（如果有测风塔数据，这里使用EC风向） merged_df['风向(度)'] = merged_df['EC风向(度)'] # 移除包含NaN的行 merged_df.dropna(inplace=True) # 特征选择 feature_cols = [ 'wind_speed', 'active_power_total', 'EC风速(m/s)', '风向(度)', '位势高度_850hPa(gpm)', '温度_850hPa(K)', '相对湿度_850hPa(%)', '位势高度_500hPa(gpm)', '温度_500hPa(K)', 'hour', 'day_of_week', 'day_of_year', 'month' ] target_col = 'active_power_total' print(f"数据处理完成! 耗时: {time.time()-start_time:.2f}秒") print(f"数据集形状: {merged_df.shape}") print(f"特征数量: {len(feature_cols)}") return merged_df[feature_cols], merged_df[target_col], merged_df['timestamp'] # 2. 数据准备类 (PyTorch Dataset) # -------------------------------------------------- class WindPowerDataset(Dataset): """风功率预测数据集类""" def init(self, X, y, look_back, forecast_steps): """ :param X: 特征数据 (n_samples, n_features) :param y: 目标数据 (n_samples,) :param look_back: 回溯时间步长 :param forecast_steps: 预测步长 """ self.X = X self.y = y self.look_back = look_back self.forecast_steps = forecast_steps self.n_samples = len(X) - look_back - forecast_steps + 1 def len(self): return self.n_samples def getitem(self, idx): # 获取历史序列 x_seq = self.X[idx:idx+self.look_back] # 获取未来目标序列 y_seq = self.y[idx+self.look_back:idx+self.look_back+self.forecast_steps] # 转换为PyTorch张量 x_tensor = torch.tensor(x_seq, dtype=torch.float32) y_tensor = torch.tensor(y_seq, dtype=torch.float32) return x_tensor, y_tensor # 3. LSTM模型 (PyTorch实现) # -------------------------------------------------- class WindPowerLSTM(nn.Module): """风功率预测LSTM模型""" def init(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_steps): """ :param input_size: 输入特征维度 :param hidden_size: LSTM隐藏层大小 :param num_layers: LSTM层数 :param output_steps: 输出步长 """ super(WindPowerLSTM, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_steps = output_steps # LSTM层 self.lstm = nn.LSTM( input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, dropout=0.2 if num_layers > 1 else 0 ) # 全连接层 self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_size, 128), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.3), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.2), nn.Linear(64, output_steps) ) def forward(self, x): # 初始化隐藏状态 h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) # 前向传播LSTM out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) # 只取最后一个时间步的输出 out = out[:, -1, :] # 全连接层 out = self.fc(out) return out # 4. 训练和评估函数 # -------------------------------------------------- def train_model(model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, scheduler, epochs, model_name): """训练模型""" print(f"\n开始训练 {model_name} 模型...") start_time = time.time() best_val_loss = float('inf') history = {'train_loss': [], 'val_loss': []} for epoch in range(epochs): # 训练阶段 model.train() train_loss = 0.0 for inputs, targets in train_loader: inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) # 前向传播 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) # 验证阶段 model.eval() val_loss = 0.0 with torch.no_grad(): for inputs, targets in val_loader: inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) val_loss += loss.item() * inputs.size(0) # 计算平均损失 train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) val_loss = val_loss / len(val_loader.dataset) history['train_loss'].append(train_loss) history['val_loss'].append(val_loss) # 更新学习率 if scheduler: scheduler.step(val_loss) # 保存最佳模型 if val_loss < best_val_loss: best_val_loss = val_loss torch.save(model.state_dict(), f'best_{model_name}_model.pth') # 打印进度 if (epoch + 1) % 5 == 0: print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}] - Train Loss: {train_loss:.6f}, Val Loss: {val_loss:.6f}") print(f"训练完成! 耗时: {time.time()-start_time:.2f}秒") print(f"最佳验证损失: {best_val_loss:.6f}") return history def evaluate_model(model, test_loader, scaler, model_name): """评估模型性能""" model.eval() actuals = [] predictions = [] with torch.no_grad(): for inputs, targets in test_loader: inputs = inputs.to(device) # 预测 outputs = model(inputs) # 反归一化 outputs_np = outputs.cpu().numpy() targets_np = targets.numpy() # 反归一化 outputs_inv = scaler.inverse_transform(outputs_np) targets_inv = scaler.inverse_transform(targets_np.reshape(-1, 1)).flatten() # 收集结果 actuals.extend(targets_inv) predictions.extend(outputs_inv.flatten()) # 转换为numpy数组 actuals = np.array(actuals) predictions = np.array(predictions) # 计算性能指标 mae = mean_absolute_error(actuals, predictions) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(actuals, predictions)) print(f"\n{model_name} 模型评估结果:") print(f"MAE: {mae:.2f} kW") print(f"RMSE: {rmse:.2f} kW") return actuals, predictions, mae, rmse # 5. 可视化函数 # -------------------------------------------------- def plot_predictions(actuals, predictions, timestamps, model_name, forecast_steps, mae): """可视化预测结果""" # 创建结果DataFrame results = pd.DataFrame({ 'timestamp': timestamps, 'actual': actuals, 'predicted': predictions }) # 设置时间索引 results.set_index('timestamp', inplace=True) # 选择一段代表性的时间序列展示 sample = results.iloc[1000:1300] plt.figure(figsize=(15, 7)) # 绘制实际值 plt.plot(sample.index, sample['actual'], label='实际功率', color='blue', alpha=0.7, linewidth=2) # 绘制预测值 plt.plot(sample.index, sample['predicted'], label='预测功率', color='red', alpha=0.7, linestyle='--', linewidth=2) plt.title(f'{model_name}风功率预测 (预测步长: {forecast_steps}步, MAE: {mae:.2f} kW)', fontsize=14) plt.xlabel('时间', fontsize=12) plt.ylabel('有功功率 (kW)', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig(f'{model_name}_prediction_plot.png', dpi=300) plt.show() return results def plot_training_history(history, model_name): """绘制训练过程中的损失曲线""" plt.figure(figsize=(12, 6)) # 绘制训练损失 plt.plot(history['train_loss'], label='训练损失') # 绘制验证损失 if 'val_loss' in history: plt.plot(history['val_loss'], label='验证损失') plt.title(f'{model_name} 训练过程', fontsize=14) plt.xlabel('训练轮次', fontsize=12) plt.ylabel('损失 (MSE)', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.savefig(f'{model_name}_training_history.png', dpi=300) plt.show() # 6. 主函数 # -------------------------------------------------- def main(): # 加载数据 X, y, timestamps = load_and_preprocess_data() # 定义预测配置 ULTRA_SHORT_CONFIG = { 'name': '超短期', 'look_back': 24, # 6小时历史 (2415min) 'forecast_steps': 16, # 4小时预测 (1615min) 'batch_size': 64, 'hidden_size': 128, 'num_layers': 2, 'epochs': 100, 'lr': 0.001 } SHORT_TERM_CONFIG = { 'name': '短期', 'look_back': 96, # 24小时历史 (9615min) 'forecast_steps': 288, # 72小时预测 (28815min) 'batch_size': 32, 'hidden_size': 256, 'num_layers': 3, 'epochs': 150, 'lr': 0.0005 } # 准备超短期预测数据集 print("\n准备超短期预测数据集...") # 数据标准化 X_scaler = StandardScaler() y_scaler = StandardScaler() X_scaled = X_scaler.fit_transform(X) y_scaled = y_scaler.fit_transform(y.values.reshape(-1, 1)).flatten() # 创建数据集 dataset = WindPowerDataset(X_scaled, y_scaled, ULTRA_SHORT_CONFIG['look_back'], ULTRA_SHORT_CONFIG['forecast_steps']) # 划分数据集 train_size = int(0.8 * len(dataset)) val_size = int(0.1 * len(dataset)) test_size = len(dataset) - train_size - val_size train_dataset, val_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split( dataset, [train_size, val_size, test_size] ) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=ULTRA_SHORT_CONFIG['batch_size'], shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=ULTRA_SHORT_CONFIG['batch_size']) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=ULTRA_SHORT_CONFIG['batch_size']) # 创建模型 model_ultra = WindPowerLSTM( input_size=X.shape[1], hidden_size=ULTRA_SHORT_CONFIG['hidden_size'], num_layers=ULTRA_SHORT_CONFIG['num_layers'], output_steps=ULTRA_SHORT_CONFIG['forecast_steps'] ).to(device) # 损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model_ultra.parameters(), lr=ULTRA_SHORT_CONFIG['lr']) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=5, verbose=True) # 训练模型 history_ultra = train_model( model_ultra, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, scheduler, ULTRA_SHORT_CONFIG['epochs'], 'ultra_short' ) # 评估模型 actuals_ultra, preds_ultra, mae_ultra, rmse_ultra = evaluate_model( model_ultra, test_loader, y_scaler, '超短期' ) # 可视化结果 plot_training_history(history_ultra, '超短期模型') # 获取对应的时间戳 ultra_timestamps = timestamps[ULTRA_SHORT_CONFIG['look_back']:][:len(actuals_ultra)] results_ultra = plot_predictions( actuals_ultra, preds_ultra, ultra_timestamps, '超短期', ULTRA_SHORT_CONFIG['forecast_steps'], mae_ultra ) # 准备短期预测数据集 print("\n准备短期预测数据集...") # 创建数据集 dataset_short = WindPowerDataset(X_scaled, y_scaled, SHORT_TERM_CONFIG['look_back'], SHORT_TERM_CONFIG['forecast_steps']) # 划分数据集 train_size_short = int(0.8 * len(dataset_short)) val_size_short = int(0.1 * len(dataset_short)) test_size_short = len(dataset_short) - train_size_short - val_size_short train_dataset_short, val_dataset_short, test_dataset_short = torch.utils.data.random_split( dataset_short, [train_size_short, val_size_short, test_size_short] ) # 创建数据加载器 train_loader_short = DataLoader(train_dataset_short, batch_size=SHORT_TERM_CONFIG['batch_size'], shuffle=True) val_loader_short = DataLoader(val_dataset_short, batch_size=SHORT_TERM_CONFIG['batch_size']) test_loader_short = DataLoader(test_dataset_short, batch_size=SHORT_TERM_CONFIG['batch_size']) # 创建模型 model_short = WindPowerLSTM( input_size=X.shape[1], hidden_size=SHORT_TERM_CONFIG['hidden_size'], num_layers=SHORT_TERM_CONFIG['num_layers'], output_steps=SHORT_TERM_CONFIG['forecast_steps'] ).to(device) # 损失函数和优化器 optimizer_short = optim.Adam(model_short.parameters(), lr=SHORT_TERM_CONFIG['lr']) scheduler_short = ReduceLROnPlateau(optimizer_short, mode='min', factor=0.5, patience=10, verbose=True) # 训练模型 history_short = train_model( model_short, train_loader_short, val_loader_short, criterion, optimizer_short, scheduler_short, SHORT_TERM_CONFIG['epochs'], 'short_term' ) # 评估模型 actuals_short, preds_short, mae_short, rmse_short = evaluate_model( model_short, test_loader_short, y_scaler, '短期' ) # 可视化结果 plot_training_history(history_short, '短期模型') # 获取对应的时间戳 short_timestamps = timestamps[SHORT_TERM_CONFIG['look_back']:][:len(actuals_short)] results_short = plot_predictions( actuals_short, preds_short, short_timestamps, '短期', SHORT_TERM_CONFIG['forecast_steps'], mae_short ) # 最终报告 print("\n" + "="50) print("风功率预测模型训练完成!") print("="50) print(f"超短期模型 (4小时预测):") print(f" - 回溯步长: {ULTRA_SHORT_CONFIG['look_back']} (6小时)") print(f" - 预测步长: {ULTRA_SHORT_CONFIG['forecast_steps']} (4小时)") print(f" - 测试集MAE: {mae_ultra:.2f} kW") print(f" - 测试集RMSE: {rmse_ultra:.2f} kW") print(f"\n短期模型 (72小时预测):") print(f" - 回溯步长: {SHORT_TERM_CONFIG['look_back']} (24小时)") print(f" - 预测步长: {SHORT_TERM_CONFIG['forecast_steps']} (72小时)") print(f" - 测试集MAE: {mae_short:.2f} kW") print(f" - 测试集RMSE: {rmse_short:.2f} kW") print("="*50) # 保存预测结果 results_df = pd.DataFrame({ 'timestamp': short_timestamps, '实际功率': actuals_short, '超短期预测': results_ultra['predicted'].values[:len(actuals_short)], '短期预测': preds_short }) results_df.to_csv('风功率预测结果.csv', index=False) print("预测结果已保存到 '风功率预测结果.csv'") if name == "main": main() 请在上述的代码基础上修改，本次修改要求只使用"阿拉山口风电场_EC_data"和"阿拉山口风电场风机数据"这两个数据集进行训练和预测。

我们只需要使用"阿拉山口风电场_EC_data"和"阿拉山口风电场风机数据"两个数据集，因此需要修改数据加载和预处理部分。原代码中使用了三个数据源：EC数据、风机数据和远动数据。现在要去掉远动数据，只使用风机数据...

帮我检查优化代码，尤其是减少内存占用:import pandas as pd import numpy as np import lightgbm as lgb from lightgbm import early_stopping, log_evaluation import gc import os import chardet from sklearn.model_selection import train_test_split from tqdm import tqdm import joblib from datetime import datetime from scipy.sparse import hstack, csr_matrix, save_npz, load_npz import sys import psutil from sklearn.metrics import log_loss, mean_absolute_error # 内存优化函数 def optimize_dtypes(df): """优化DataFrame的数据类型以减少内存占用""" if df.empty: return df # 转换整数列为最小可用类型 int_cols = df.select_dtypes(include=['int']).columns if not int_cols.empty: df[int_cols] = df[int_cols].apply(pd.to_numeric, downcast='integer') # 转换浮点列为最小可用类型 float_cols = df.select_dtypes(include=['float']).columns if not float_cols.empty: df[float_cols] = df[float_cols].apply(pd.to_numeric, downcast='float') # 转换对象列为分类类型 obj_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns for col in obj_cols: num_unique = df[col].nunique() num_total = len(df) if num_unique / num_total < 0.5: # 如果唯一值比例小于50% df[col] = df[col].astype('category') return df # 内存监控函数 def memory_monitor(step_name=""): """监控内存使用情况""" process = psutil.Process(os.getpid()) mem_info = process.memory_info() print(f"{step_name} 内存使用: {mem_info.rss / (1024 2):.2f} MB") return mem_info.rss / (1024 2) # 返回MB # 增强数据加载函数 def load_data_safely(file_path, usecols=None, dtype=None, chunksize=100000): """安全加载大型CSV文件，优化内存使用""" try: if not os.path.exists(file_path): print(f"⚠️ 文件不存在: {file_path}") return pd.DataFrame() # 自动检测编码 with open(file_path, 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read(100000)) encoding = result['encoding'] if result['confidence'] > 0.7 else 'latin1' # 分批读取并优化内存 chunks = [] reader = pd.read_csv( file_path, encoding=encoding, usecols=usecols, dtype=dtype, chunksize=chunksize, low_memory=False ) for chunk in tqdm(reader, desc=f"加载 {os.path.basename(file_path)}"): # 优化分类列内存 for col in chunk.columns: if dtype and col in dtype and dtype[col] == 'category': chunk[col] = chunk[col].astype('category').cat.as_ordered() # 优化数据类型 chunk = optimize_dtypes(chunk) chunks.append(chunk) if chunks: result = pd.concat(chunks, ignore_index=True) # 再次整体优化 result = optimize_dtypes(result) return result return pd.DataFrame() except Exception as e: print(f"⚠️ 加载 {file_path} 失败: {str(e)}") return pd.DataFrame() # 稀疏矩阵转换函数 def to_sparse_matrix(df, columns): """将分类特征转换为稀疏矩阵表示""" sparse_matrices = [] for col in columns: if col in df.columns: # 处理NaN值 df[col] = df[col].fillna('MISSING') # 创建稀疏矩阵 sparse_mat = csr_matrix(pd.get_dummies(df[col], sparse=True).values) sparse_matrices.append(sparse_mat) # 水平堆叠所有稀疏矩阵 if sparse_matrices: return hstack(sparse_matrices) return None # 增量训练函数 def train_incremental(X, y, categorical_features, params, num_rounds=1000, chunk_size=100000): """分块增量训练模型以减少内存占用""" model = None for i in tqdm(range(0, len(X), chunk_size), desc="增量训练"): chunk_end = min(i + chunk_size, len(X)) X_chunk = X.iloc[i:chunk_end] y_chunk = y.iloc[i:chunk_end] train_data = lgb.Dataset( X_chunk, label=y_chunk, categorical_feature=categorical_features ) if model is None: model = lgb.train( params, train_data, num_boost_round=num_rounds, keep_training_booster=True ) else: model = lgb.train( params, train_data, num_boost_round=num_rounds, init_model=model, keep_training_booster=True ) return model # 主处理流程 def main(): """主处理流程，包含完整的内存优化策略""" # 初始内存监控 start_mem = memory_monitor("初始内存") # 定义内存优化的数据类型 dtypes = { 'did': 'category', 'vid': 'category', 'play_time': 'float32' } # 可选特征 optional_features = { 'item_cid': 'category', 'item_type': 'category', 'item_assetSource': 'category', 'item_classify': 'category', 'item_isIntact': 'category', 'sid': 'category', 'stype': 'category' } # 添加特征字段 for i in range(88): dtypes[f'f{i}'] = 'float32' # 加载核心数据 print("开始加载核心数据...") did_features = load_data_safely('did_features_table.csv', dtype=dtypes) vid_info = load_data_safely('vid_info_table.csv', dtype=dtypes) memory_monitor("加载核心数据后") # 添加可选特征到dtypes for feature, dtype in optional_features.items(): if not vid_info.empty and feature in vid_info.columns: dtypes[feature] = dtype # 重新加载数据以确保所有列使用正确的数据类型 if os.path.exists('did_features_table.csv'): did_features = load_data_safely('did_features_table.csv', dtype=dtypes) else: print("⚠️ did_features_table.csv 不存在") did_features = pd.DataFrame() if os.path.exists('vid_info_table.csv'): vid_info = load_data_safely('vid_info_table.csv', dtype=dtypes) else: print("⚠️ vid_info_table.csv 不存在") vid_info = pd.DataFrame() memory_monitor("重新加载数据后") # 加载历史数据 print("开始加载历史数据...") hist_exposure, hist_click, hist_play = load_historical_data(days=32) memory_monitor("加载历史数据后") # 构建点击数据集 if not hist_exposure.empty and not hist_click.empty: print("构建点击数据集...") click_train_data = build_click_dataset(hist_exposure, hist_click, sample_ratio=0.1) else: print("⚠️ 无法构建点击数据集") click_train_data = pd.DataFrame() memory_monitor("构建点击数据集后") # 添加特征 if not click_train_data.empty: print("开始构建点击特征...") click_train_data = add_click_features( click_train_data, did_features, vid_info, hist_click, hist_play ) else: print("⚠️ 点击数据集为空，跳过特征构建") memory_monitor("添加特征后") # 准备训练数据 if not click_train_data.empty: if 'date' in click_train_data.columns: X = click_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'label', 'date'], errors='ignore') else: X = click_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'label'], errors='ignore') y = click_train_data['label'] else: X, y = pd.DataFrame(), pd.Series() print("⚠️ 点击训练数据为空") # 划分数据集 if not X.empty and not y.empty: X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y ) else: print("⚠️ 训练数据为空，无法进行模型训练") X_train, X_val, y_train, y_val = pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.Series(), pd.Series() memory_monitor("划分数据集后") # 训练模型参数 params = { 'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss', 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 63, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'min_child_samples': 100, 'verbosity': -1 } # 增量训练点击模型 if not X_train.empty: print("开始训练点击预测模型...") model_click = train_incremental(X_train, y_train, categorical_features, params, num_rounds=1500, chunk_size=100000) # 在验证集上评估 val_preds = model_click.predict(X_val) val_logloss = log_loss(y_val, val_preds) print(f"验证集LogLoss: {val_logloss:.4f}") else: model_click = None print("⚠️ 训练数据为空，跳过点击预测模型训练") memory_monitor("训练点击模型后") # 构建完播率数据集 print("开始构建完播率数据集...") play_train_data = build_play_dataset(hist_play, vid_info, did_features, hist_click) memory_monitor("构建完播率数据集后") # 训练完播率模型 if not play_train_data.empty: X_play = play_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'play_time', 'item_duration', 'completion_rate'], errors='ignore') y_play = play_train_data['completion_rate'] else: X_play, y_play = pd.DataFrame(), pd.Series() print("⚠️ 完播率训练数据为空") if not X_play.empty and not y_play.empty: X_train_play, X_val_play, y_train_play, y_val_play = train_test_split( X_play, y_play, test_size=0.2, random_state=42 ) else: print("⚠️ 完播率训练数据为空，无法进行模型训练") X_train_play, X_val_play, y_train_play, y_val_play = pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.Series(), pd.Series() # 训练参数 params_reg = { 'objective': 'regression', 'metric': 'mae', 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 63, 'learning_rate': 0.03, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'lambda_l1': 0.1, 'lambda_l2': 0.1, 'min_data_in_leaf': 50, 'verbosity': -1 } # 增量训练完播率模型 if not X_train_play.empty: print("开始训练完播率模型...") model_play = train_incremental(X_train_play, y_train_play, play_categorical_features, params_reg, num_rounds=2000, chunk_size=100000) # 在验证集上评估 val_preds = model_play.predict(X_val_play) val_mae = mean_absolute_error(y_val_play, val_preds) print(f"验证集MAE: {val_mae:.4f}") else: model_play = None print("⚠️ 训练数据为空，跳过完播率模型训练") memory_monitor("训练完播率模型后") # 保存模型 if model_click: model_click.save_model('click_model.txt') print("点击预测模型已保存") if model_play: model_play.save_model('play_model.txt') print("完播率预测模型已保存") # 预测流程 print("开始加载预测数据...") to_predict_users = load_data_safely('testA_pred_did.csv', dtype={'did': 'category'}) to_predict_exposure = load_data_safely('testA_did_show.csv', dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) # 执行预测 if not to_predict_users.empty and not to_predict_exposure.empty: print("开始生成预测结果...") submission = predict_for_test_data(to_predict_users, to_predict_exposure, did_features, vid_info) # 保存结果 if not submission.empty: timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_file = f'submission_{timestamp}.csv' submission.to_csv(output_file, index=False) print(f"预测结果已保存至: {output_file}") else: print("⚠️ 预测结果为空，未保存文件") else: print("⚠️ 预测数据加载失败，无法生成结果") # 最终内存报告 end_mem = memory_monitor("处理完成") print(f"总内存消耗: {end_mem - start_mem:.2f} MB") # 历史数据加载函数 def load_historical_data(days=32): """高效加载历史数据，支持分批处理""" see_list, click_list, play_list = [], [], [] for day in tqdm(range(1, days + 1), desc="加载历史数据"): day_str = f"{day:02d}" # 加载曝光数据 see_path = f'see_{day_str}.csv' if os.path.exists(see_path): see = load_data_safely(see_path, usecols=['did', 'vid'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not see.empty and 'did' in see.columns and 'vid' in see.columns: see_list.append(see) del see gc.collect() # 加载点击数据 click_path = f'click_{day_str}.csv' if os.path.exists(click_path): click = load_data_safely(click_path, usecols=['did', 'vid', 'click_time'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not click.empty and 'click_time' in click.columns and 'did' in click.columns and 'vid' in click.columns: # 优化日期处理 click['date'] = pd.to_datetime(click['click_time'], errors='coerce').dt.date click = click.drop(columns=['click_time'], errors='ignore') click_list.append(click[['did', 'vid', 'date']]) del click gc.collect() # 加载播放数据 play_path = f'playplus_{day_str}.csv' if os.path.exists(play_path): play = load_data_safely(play_path, usecols=['did', 'vid', 'play_time'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not play.empty and 'play_time' in play.columns and 'did' in play.columns and 'vid' in play.columns: play_list.append(play) del play gc.collect() gc.collect() # 确保返回三个DataFrame return ( pd.concat(see_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if see_list else pd.DataFrame(), pd.concat(click_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if click_list else pd.DataFrame(), pd.concat(play_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if play_list else pd.DataFrame() ) # 点击数据集构建 def build_click_dataset(hist_exposure, hist_click, sample_ratio=0.1): """构建点击数据集，包含负样本采样""" if hist_exposure.empty or hist_click.empty: print("⚠️ 历史曝光或点击数据为空，无法构建数据集") return pd.DataFrame() # 标记正样本 hist_click = hist_click.copy() hist_click['label'] = 1 # 高效标记负样本 exposure_set = set(zip(hist_exposure['did'], hist_exposure['vid'])) click_set = set(zip(hist_click['did'], hist_click['vid'])) # 找出未点击的曝光 negative_set = exposure_set - click_set # 创建负样本DataFrame if negative_set: negative_dids, negative_vids = zip(negative_set) negative_samples = pd.DataFrame({ 'did': list(negative_dids), 'vid': list(negative_vids), 'label': 0 }) # 采样负样本 if sample_ratio < 1.0: negative_samples = negative_samples.sample(frac=sample_ratio, random_state=42) else: negative_samples = pd.DataFrame(columns=['did', 'vid', 'label']) # 合并数据集 click_data = pd.concat([ hist_click[['did', 'vid', 'label']], negative_samples ], ignore_index=True) # 释放内存 del exposure_set, click_set, negative_set, negative_samples gc.collect() return click_data # 特征工程函数 def add_click_features(df, did_features, vid_info, hist_click, hist_play): """添加关键特征，避免内存溢出""" if df.empty: return df # 基础特征 if not did_features.empty and 'did' in did_features.columns: # 只取需要的列 did_cols = [col for col in did_features.columns if col not in ['did'] or col == 'did'] df = df.merge(did_features[did_cols], on='did', how='left') if not vid_info.empty and 'vid' in vid_info.columns: vid_cols = [col for col in vid_info.columns if col not in ['vid'] or col == 'vid'] df = df.merge(vid_info[vid_cols], on='vid', how='left') # 用户行为统计 if not hist_click.empty and 'did' in hist_click.columns: user_click_count = hist_click.groupby('did').size().rename('user_click_count') df = df.merge(user_click_count, on='did', how='left') else: df['user_click_count'] = 0 if not hist_play.empty and 'did' in hist_play.columns and 'play_time' in hist_play.columns: user_total_play = hist_play.groupby('did')['play_time'].sum().rename('user_total_play') df = df.merge(user_total_play, on='did', how='left') else: df['user_total_play'] = 0 if not hist_click.empty and 'vid' in hist_click.columns: video_click_count = hist_click.groupby('vid').size().rename('video_click_count') df = df.merge(video_click_count, on='vid', how='left') else: df['video_click_count'] = 0 if not hist_play.empty and 'vid' in hist_play.columns and 'play_time' in hist_play.columns: avg_play_time = hist_play.groupby('vid')['play_time'].mean().rename('avg_play_time') df = df.merge(avg_play_time, on='vid', how='left') else: df['avg_play_time'] = 0 # 填充缺失值 fill_values = { 'user_click_count': 0, 'user_total_play': 0, 'video_click_count': df['video_click_count'].median() if 'video_click_count' in df else 0, 'avg_play_time': df['avg_play_time'].median() if 'avg_play_time' in df else 0 } for col, value in fill_values.items(): if col in df: df[col] = df[col].fillna(value) # 添加时间相关特征 if 'date' in df: df['day_of_week'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.dayofweek.astype('int8') df['hour'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.hour.astype('int8') return df # 预测函数 def predict_for_test_data(test_users, test_exposure, did_features, vid_info): """为测试数据生成预测结果""" if test_users.empty or test_exposure.empty: print("⚠️ 测试数据为空，无法进行预测") return pd.DataFrame() # 合并测试数据 test_data = test_exposure.merge(test_users, on='did', how='left') # 添加特征 test_data = add_click_features( test_data, did_features, vid_info, pd.DataFrame(), # 无历史点击 pd.DataFrame() # 无历史播放 ) # 预测点击率 X_test = test_data.drop(columns=['did', 'vid', 'date'], errors='ignore') click_probs = [] if model_click and not X_test.empty: # 分块预测避免内存问题 click_probs = [] chunk_size = 100000 for i in range(0, len(X_test), chunk_size): chunk = X_test.iloc[i:i+chunk_size] click_probs.extend(model_click.predict(chunk)) else: click_probs = [0.5] len(test_data) # 默认值 # 预测完播率 completion_rates = [] if model_play and not X_test.empty: # 添加视频时长信息 if not vid_info.empty and 'vid' in vid_info.columns and 'item_duration' in vid_info.columns: test_data = test_data.merge(vid_info[['vid', 'item_duration']], on='vid', how='left') else: test_data['item_duration'] = 1.0 # 分块预测 completion_rates = [] for i in range(0, len(X_test), chunk_size): chunk = X_test.iloc[i:i+chunk_size] completion_rates.extend(model_play.predict(chunk)) else: completion_rates = [0.7] * len(test_data) # 默认值 # 计算综合得分 test_data['click_prob'] = click_probs test_data['completion_rate'] = completion_rates test_data['score'] = test_data['click_prob'] * test_data['completion_rate'] # 为每个用户选择得分最高的视频 submission = test_data.sort_values('score', ascending=False).groupby('did').head(1) # 选择需要的列 submission = submission[['did', 'vid', 'completion_rate']].copy() # 重命名列 submission.columns = ['did', 'vid', 'completion_rate'] # 确保数据格式正确 submission['did'] = submission['did'].astype(str) submission['vid'] = submission['vid'].astype(str) submission['completion_rate'] = submission['completion_rate'].round(4) return submission # 主程序入口 if name == "main": main()

import pandas as pd import numpy as np import lightgbm as lgb import gc import os import chardet from sklearn.model_selection import train_test_split from tqdm import tqdm import psutil from sklearn....

工业自动化领域中步科触摸屏与台达VFD-M变频器通讯实现电机控制功能 - 电机控制

内容概要：本文档详细介绍了使用步科触摸屏和台达VFD-M变频器实现电机控制功能的技术细节。主要内容涵盖所需的硬件配置（如步科T070触摸屏和支持485功能的USB转485转换头），以及具体的功能实现方法，包括正反转控制、点动停止、频率设定、运行频率读取、电流电压和运行状态的监控。此外，还强调了通讯协议的重要性及其具体实施步骤。适用人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些负责电机控制系统设计和维护的专业人士。使用场景及目标：适用于需要集成步科触摸屏与台达VFD-M变频器进行电机控制的应用场合，旨在帮助技术人员掌握正确的硬件选型、安装配置及编程技巧，从而确保系统的稳定性和可靠性。其他说明：文中提到的操作流程和注意事项有助于避免常见的错误并提高工作效率。同时，提供了详细的通讯说明，确保不同设备之间的兼容性和数据传输的准确性。

langchain4j-community-core-1.0.0-beta4.jar中文-英文对照文档.zip

1、压缩文件中包含：中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

介电弹性体PID DEA模型的参数配置、控制策略与MatlabSimulink建模研究实战版

内容概要：本文详细探讨了介电弹性体（DEA）PID控制模型的参数配置、控制策略及其在Matlab/Simulink环境中的建模方法。首先介绍了DEA的基本特性如迟滞和非线性响应，并给出了具体的机械系统参数（如刚度、质量和阻尼）。接着讨论了PID控制器的设计，包括基础的位置式PID实现以及针对实际应用需要加入的抗饱和和滤波措施。对于存在输入延迟的情况，提出了使用Smith预估器的方法，并指出其对模型精度的要求。面对突加负载等扰动，推荐采用串级控制提高系统的稳定性。最后强调了利用Automated PID Tuning工具进行参数调整时应注意的问题。适合人群：从事智能材料控制系统研究的科研人员和技术开发者。使用场景及目标：适用于希望深入了解并优化介电弹性体驱动器性能的研究者，在理论学习的基础上掌握具体的操作技能，从而更好地应对实际工程中的挑战。其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码片段用于指导读者构建自己的DEA控制模型，同时分享了许多实践经验，帮助避免常见的错误。

pso_uav.zip

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

相关推荐

MySQL基础-在表达式求值中的类型转换.pdf

MySQL基础语法-表达式求值中的类型转换.pdf

sql使用cast进行数据类型转换示例

【数据类型转换】：用Pandas轻松转换数据类型，告别繁琐

【数据类型处理】：pandas中的特定数值类型转换大揭秘

工业自动化领域中步科触摸屏与台达VFD-M变频器通讯实现电机控制功能 - 电机控制

langchain4j-community-core-1.0.0-beta4.jar中文-英文对照文档.zip

介电弹性体PID DEA模型的参数配置、控制策略与MatlabSimulink建模研究 实战版

pso_uav.zip

大家在看

KGM转MP3或者FLAC_kgma_kgma格式_FLAC_kgma转换器_kgm转换成flac_亲测完美转换！保证可用。

农行银企直联

波恩癫痫脑电5种类.zip

FT232RL_Windows_Win10_Drivers.zip

STM8 LIN2.x 协议栈

最新推荐

Webdiy.net新闻系统v1.0企业版发布：功能强大、易操作

【Windows 11用户的福音】：一步到位解决GX Works2安装问题，让兼容性不再是问题！

电磁加热双边谐振和单边谐振的区别

EnvMan源代码压缩包内容及功能解析

【Windows 11终极解决方案】：彻底攻克GX Works2安装中难缠的.Net Framework 3.5障碍！

贝叶斯gmm

威海卫国旅游网美化版网站建设意向表下载

【FPGA设计高手必读】：高效除法的实现与基2 SRT算法优化

单片机的NOP指令时间看单片机的什么速率

Delphi7视频教学：如何制作多页窗口

介电弹性体PID DEA模型的参数配置、控制策略与MatlabSimulink建模研究实战版