import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None); data = np.array(data) cluster = [] # 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for j in range(len(cluster)): n = 0 for x in range(1, 14): if data[i][x] == data[j][x]: n = n + 1 if n == 2: cluster[j].append(i) m = 1 if m == 0: cluster.append([i]) for i in range(len(cluster)): for j in range(len(cluster)): if cluster[i] == cluster[j] and i != j: cluster[j] = 0 for i in range(len(cluster)): print( cluster[i]) xiu1 = [] for t in range(178): if data[t][0] ==1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) print(xiu1) print(xiu2) print(xiu3)修改并完善代码，只用简单的for循环不用decision，使他能分别输出xiu1,xiu2,xiu3在所有13个条件属性的下近似，

时间: 2024-04-13 19:29:28 浏览: 141
你可以使用以下代码来修改并完善你的代码，以输出xiu1、xiu2和xiu3在所有13个条件属性下的近似值： ```python import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None) data = np.array(data) cluster = [] # 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for j in range(len(cluster)): n = 0 for x in range(1, 14): if data[i][x] == data[j][x]: n = n + 1 if n == 2: cluster[j].append(i) m = 1 if m == 0: cluster.append([i]) xiu1 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) # 计算xiu1在所有13个条件属性下的近似值 approximations_xiu1 = [] for col in range(1, 14): # 遍历所有13个条件属性列 approx = sum(data[t][col] for t in xiu1) / len(xiu1) # 计算平均值作为近似值 approximations_xiu1.append(approx) # 计算xiu2在所有13个条件属性下的近似值 approximations_xiu2 = [] for col in range(1, 14): # 遍历所有13个条件属性列 approx = sum(data[t][col] for t in xiu2) / len(xiu2) # 计算平均值作为近似值 approximations_xiu2.append(approx) # 计算xiu3在所有13个条件属性下的近似值 approximations_xiu3 = [] for col in range(1, 14): # 遍历所有13个条件属性列 approx = sum(data[t][col] for t in xiu3) / len(xiu3) # 计算平均值作为近似值 approximations_xiu3.append(approx) print("xiu1 近似值：", approximations_xiu1) print("xiu2 近似值：", approximations_xiu2) print("xiu3 近似值：", approximations_xiu3) ``` 这样，你就可以得到xiu1、xiu2和xiu3在所有13个条件属性下的近似值。希望这能帮到你！
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import numpy as np index = pd.date_range('20190116', '20190130') data = [4, 8, 6, 5, 9, 1, 4, 5, 2, 4, 6, 7, 9, 13, 6] ser_data = pd.Series(data, index=index) ser_data.rolling(3).mean() ...
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使用Python(pandas库)处理csv数据

在代码中，我们看到import os, import pandas as pd, 和 import numpy as np这三行代码分别导入了这三个库。 接着，我们展示了如何使用pandas的read_csv()函数读取CSV文件。这个函数有很多参数可以自定义...
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data = pd.read_csv(filename, sep="\t", header=None) return data.values # 加载所有数据 data_list = [load_mat('data2.mat'), load_mat('data3.mat'), load_mat('data1.mat')] if 'data.txt' in os.listdir()...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import KFold from sklearn import tree from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.preprocessing import Normalizer if __name__ == "__main__": ''' 1.数据处理部分 ''' train_data = pd.read_csv("train.txt", header = None, sep = ",") test_data = pd.read_csv("test.txt", header = None, sep = ",") train_data.dropna(inplace = True) #删除有缺失值的行 test_data.dropna(inplace = True) ''' 2.文本-向量转换处理，原理参见tf-idf的应用 - 可以自行实现word2vec等更多方法 ''' x_train = list(train_data[0]) y_train = train_data[1] x_test = list(test_data[0]) y_test = test_data[1]

data = pd.read_csv('dataset.csv') # 查看前几行数据 print(data.head()) # 统计描述性信息 print(data.describe()) 对于缺失值的处理，可以通过填充或删除来完成： python # 填充缺失值 data.fillna...

再添加一个模型：import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import f1_score import numpy as np # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv('ProSeqs_Train.txt', sep=' ', header=None, names=['id', 'label', 'sequence']) test_data = pd.read_csv('ProSeqs_Test.txt', sep=' ', header=None, names=['id', 'sequence']) # 特征工程：将每个氨基酸序列转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer(analyzer='char') X_train = vectorizer.fit_transform(train_data['sequence']) X_test = vectorizer.transform(test_data['sequence']) # 训练模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train, train_data['label']) # 预测测试数据的标签 predictions = model.predict(X_test) # 将预测结果保存到文件 with open('preds.txt', 'w') as f: for prediction in predictions: f.write(str(prediction) + '\n')

具体来说，这段代码首先通过 Pandas 库读取了训练集和测试集的数据，其中训练集包括样本的 ID、标签和氨基酸序列，测试集只包括样本的 ID 和氨基酸序列。接着，使用 CountVectorizer 类将氨基酸序列转换为特征向量，...

import csv import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime from sklearn.metrics import explained_variance_score from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 平方绝对误差 import random import pandas as pd import xgboost as xgb #一段 915~1158.3 data = pd.read_csv('Train_data.csv', header=None) GR = data.values[:41, 3:4] LLD = data.values[:41, 4:5] LLS = data.values[:41, 5:6] AC = data.values[:41, 6:7] #训练特征数据 X=np.concatenate((GR,AC,LLS,LLD),axis=1) X[np.isnan(X)] = 0 #训练目标数据 TC = data.values[:41, 1:2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, TC, test_size=0.4,random_state=1)

首先，通过pandas库中的read_csv函数读取名为'Train_data.csv'的文件，并将文件中的数据存储到data变量中。接着，将data中的第4列、第5列、第6列和第7列分别存储到GR、LLD、LLS和AC变量中，这些变量将作为训练数据的...

import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from torch.optim.lr_scheduler import StepLR from sklearn.metrics import r2_score from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms import torch import torch.nn as nn import random import torch.optim as optim def RMSE_funnc(actual, predicted): #actual = actual.detach().numpy() predicted = predicted diff = np.subtract(actual, predicted) square = np.square(diff) MSE = square.mean() RMSE = np.sqrt(MSE) return RMSE def seed_torch(seed=16): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) #torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU. torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True #torch.backends.cudnn.enabled = False seed_torch() # 数据路径 train_folder = r"E:\xyx\GASF_images\PG\train" pre_folder = r"E:\xyx\GASF_images\PG\pre" val_folder = r"E:\xyx\GASF_images\PG\val" train_excel = r"E:\xyx\随机数据集\PG\798\train_data_PG.csv" pre_excel = r"E:\xyx\随机数据集\PG\798\test_data_PG.csv" val_excel = r"E:\xyx\随机数据集\PG\798\val_data_PG.csv" class FruitSugarDataset(Dataset): def __init__(self, image_folder, excel_file, transform=None): self.data = pd.read_csv(excel_file, header=None) self.image_folder = image_folder # self.transform = transform def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): row = self.data.iloc[idx] img_name = f"{int(row[0])}.png" # 第一列是图像文件名 label = row.iloc[-1] # 标签为最后一列 img_path = os.path.join(self.image_folder, img_name) if not os.path.exists(img_path): raise FileNotFoundError(f"Image file {img_name} not found in {self.image_folder}") # img = Image.open(img_path).convert("RGB") # if self.transform: # img = self.transform(im

import pandas as pd labels_df = pd.read_csv("labels.csv") # 假设包含"image_path"和"target_value"列 #### 2. 继承Dataset类 python from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image ...

#导入所需库 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import KFold #读入数据 train_data = pd.read_csv('ProSeqs_Train.txt', delimiter=' ', header=None) test_data = pd.read_csv('ProSeqs_Test.txt', delimiter=' ', header=None) #预处理训练集数据 X = train_data.iloc[:, 2:].values y = train_data.iloc[:, 1].values le = LabelEncoder() y = le.fit_transform(y) y = to_categorical(y) #定义模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=X.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(2, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) #K折交叉验证训练模型 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) fold_scores = [] for train_index, valid_index in kf.split(X): train_X, train_y = X[train_index], y[train_index] valid_X, valid_y = X[valid_index], y[valid_index] model.fit(train_X, train_y, validation_data=(valid_X, valid_y), epochs=50, batch_size=32, verbose=2) fold_scores.append(model.evaluate(valid_X, valid_y, verbose=0)[1]) print('KFold cross-validation accuracy: {:.2f}%'.format(np.mean(fold_scores) * 100)) #预处理测试集数据 test_X = test_data.iloc[:, 1:].values #预测测试集结果 preds = model.predict(test_X) preds = np.argmax(preds, axis=1) #保存预测结果至文件中 np.savetxt('preds.txt', preds, fmt='%d') #输出预测结果 print('Predictions:') print(preds)该蛋白质功能预测实验涉及分类模型的理论基础

具体来说，使用了深度学习中的神经网络模型，通过对蛋白质序列进行预处理和特征提取，将其表示为数值型的特征向量，然后将这些向量作为输入，训练出一个分类模型来对蛋白质进行分类预测。在训练过程中，使用了K折...

import tensorflow as tfimport numpy as npimport pandas as pd# 加载预训练模型model = tf.keras.models.load_model('model.h5')# 加载标签label_df = pd.read_csv('labels.csv', header=None)label_dict = label_df.to_dict()[0]def recognize_audio(): audio = record_audio() text = recognize_speech(audio) text = process_text(text) # 将文本转换为数字序列 text_seq = [label_dict.get(char, 0) for char in text] # 填充序列 text_seq = np.pad(text_seq, (0, 16000 - len(text_seq))) # 预测结果 result = model.predict(np.array([text_seq])) result = np.argmax(result) return label_dict[result]这个模型我没有 你可以重新书写一份吗

首先，我们需要安装必要的库，包括tensorflow、numpy和pandas。然后，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据应包含音频文件和相应的文本标签。测试数据只需要包含音频文件。 接下来，我们需要进行数据预处理和...

执行了以下代码： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix from pgmpy.estimators import TreeSearch from pgmpy.models import BayesianNetwork from pgmpy.estimators import BayesianEstimator # ====================================== # 1. 数据加载与预处理 # ====================================== file_paths = ['H.csv', 'L.csv', 'LL.csv'] labels = ["H", "L", "LL"] dfs = [] for file, label in zip(file_paths, labels): df = pd.read_csv(file, header=None, names=['Fs', 'Fa']) df['Label'] = label dfs.append(df) data = pd.concat(dfs, ignore_index=True) X = data[['Fs', 'Fa']] y = data['Label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # ====================================== # 2. 训练朴素贝叶斯分类器 # ==================================

model.fit(data=pd.DataFrame(X_train, columns=data.feature_names), estimator=MaximumLikelihoodEstimator, state_names={col: data.target_names for col in model.nodes()}) ### 三、关键优化策略 1. **...

1.The following libraries can be imported to reconstruct images using python import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * 2.The following code can be used to upload data from csv file data = np.array (pd.read_csv ( csv_file_name, delimiter=";", header=None)) 3.The code block below can be used to read the image and convert it into a matrix img = Image. open (file_name + str(i) + '.png') img_B = img. convert('L') img_arr = asarray (img2) 4.Use the functions below to display the resulting image plt. imshow(Image. fromarray (img)) plt.show() 5.The code for histograms is given below gist, x = np. histogram(img, bins=255) plt.hist(x[:-1], x, weights=gist) plt.show()以上拼成一个代码

data = pd.read_csv('datal.csv') # 假设文件名为 datal.csv print(data.head()) # 查看前几行数据以便确认结构 #### 创建自定义函数以提取所需矩阵 基于给定的引用内容，创建一个函数用于获取特定范围内的矩阵...

#data_preprocessing.py import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载已有的processTarget函数 def processTarget(): main_folder = 'C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端' data_list = [] label_list = [] for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) try: csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None).iloc[:, :3].values if len(csv_data) == 0 or csv_data.shape[1] < 3: print(f"Skipping invalid file {filename}.") continue data_list.append(csv_data.flatten()) # 展平成一维向量以便处理 if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 else: continue label_list.append(class_label) except Exception as e: print(f"Error processing {file_path}: {e}") X = np.array(data_list) y = np.array(label_list) if len(X) != len(y): raise ValueError("Data and labels do not match!") return X, y if __name__ == "__main__": # 获取原始数据和标签 X, y = processTarget() # 数据集按比例划分 (train:val:test = 8:1:1) X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.1, random_state=42, stratify=y ) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train_val, y_train_val, test_size=0.111, random_state=42, stratify=y_train_val ) # 剩余90%再分成8:1 # 存储结果到本地文件方便后续使用 np.save('X_train.npy', X_train) np.save('y_train.npy', y_train) np.save('X_val.npy', X_val) np.save('y_val.npy', y_val) np.save('X_test.npy', X_test) np.save('y_test.npy', y_test) print("Dataset split completed.")这是我用于将一个数据集划分为训练集，测试集和验证集的代码，可以给出基于此代码继续用DEEP DOMAIN CONFUSION处理该数据集的代码吗，要求：划分数据集和DDC分为两个代码文件，DDC中可以显示处理结果

csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None).iloc[:, :3].values if len(csv_data) == 0 or csv_data.shape[1] print(f"Skipping invalid file {filename}.") continue data_list.append(csv_data....

from sklearn.neighbors import KDTree from os.path import join, exists, dirname, abspath import numpy as np import pandas as pd import os, sys, glob, pickle BASE_DIR = dirname(abspath(__file__)) ROOT_DIR = dirname(BASE_DIR) sys.path.append(BASE_DIR) sys.path.append(ROOT_DIR) from helper_ply import write_ply from helper_tool import DataProcessing as DP dataset_path = '/data/S3DIS/Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version' anno_paths = [line.rstrip() for line in open(join(BASE_DIR, 'meta/anno_paths.txt'))] anno_paths = [join(dataset_path, p) for p in anno_paths] gt_class = [x.rstrip() for x in open(join(BASE_DIR, 'meta/class_names.txt'))] gt_class2label = {cls: i for i, cls in enumerate(gt_class)} sub_grid_size = 0.04 original_pc_folder = join(dirname(dataset_path), 'original_ply') sub_pc_folder = join(dirname(dataset_path), 'input_{:.3f}'.format(sub_grid_size)) os.mkdir(original_pc_folder) if not exists(original_pc_folder) else None os.mkdir(sub_pc_folder) if not exists(sub_pc_folder) else None out_format = '.ply' def convert_pc2ply(anno_path, save_path): """ Convert original dataset files to ply file (each line is XYZRGBL). We aggregated all the points from each instance in the room. :param anno_path: path to annotations. e.g. Area_1/office_2/Annotations/ :param save_path: path to save original point clouds (each line is XYZRGBL) :return: None """ data_list = [] for f in glob.glob(join(anno_path, '*.txt')): class_name = os.path.basename(f).split('_')[0] if class_name not in gt_class: # note: in some room there is 'staris' class.. class_name = 'clutter' pc = pd.read_csv(f, header=None, delim_whitespace=True).values labels = np.ones((pc.shape[0], 1)) * gt_class2label[class_name] data_list.append(np.concatenate([pc, labels], 1)) # Nx7 pc_label = np.concatenate(data_list, 0) xyz_min = np.amin(pc_label, axis=0)[0:3] pc_label[:, 0:3] -= xyz_min 这段代码是用来做什么

np.savetxt(output_path, data, header=header, comments='') ### 技术价值 1. **可视化就绪**：PLY格式可直接导入Paraview、CloudCompare等工具进行三维分析 2. **模型训练优化**：归一化处理提升神经网络...

import os import pandas as pd import numpy as np # 设置主文件夹路径 main_folder = 'C:/Users\Lenovo\Desktop\crcw不同端12k在0负载下\风扇端' # 创建空列表，用于存储数据和标签 data_list = [] label_list = [] def processTarget(): # 遍历主文件夹中的每个子文件夹，并处理每个.csv文件 for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] print(f"Processing folder: {folder_name}, found {len(csv_files)} CSV files.") # 打印 CSV 文件数量 # 遍历该类别文件夹中的.csv文件 for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取.csv文件 csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None) # 检查数据形状，确保至少有4列 if csv_data.shape[1] >= 4: # 确保至少有4列 csv_data = csv_data.iloc[:, [0, 1, 2]].values # 只保留前3列，忽略第4列(RPM) else: print(f"Skipping file {filename}, unexpected shape: {csv_data.shape}") continue # 跳过不符合要求的文件 # 将当前文件的数据添加到 data_list 中 data_list.append(csv_data) # 添加为二维数组 # 添加相应的标签 if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 # 0: 内圈故障 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 # 1: 球故障 else: continue # 如果文件夹名称不符合预期，跳过 label_list.append(class_label) # 直接添加标签 # 确保 data_list 和 label_list 不为空 if data_list and label_list: # 将数据转换为三维 NumPy 数组 data = np.array(data_list) # shape: (文件数量, 1000, 3) label = np.array(label_list) # shape: (文件数量,) return data, label else: raise ValueError("没有有效的数据可供处理。") # 调用 processTarget 函数 try: data0, label0 = processTarget() print(data0.shape) # 输出数据形状 print(label0.shape) # 输出标签形状 except ValueError as e: print(e)File "C:/Users/Lenovo/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2020.2/scratches/scratch_21.py", line 23 self.trans_matrix_ = np.dot(inv_K, Pt.reshape(nt, 1)) ^ SyntaxError: invalid syntax

import pandas as pd import numpy as np 这里引入三个常用的科学计算相关包:os,用作操作系统交互操作如遍历文件系统;pandas,负责高效表格型数据分析任务比如DataFrame对象创建管理等等;'numpy',提供高性能...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.combine import SMOTEENN from sklearn.metrics import roc_auc_score, balanced_accuracy_score, f1_score from ucimlrepo import fetch_ucirepo # 加载数据集（处理BOM头并指定正确的列名） data = pd.read_csv('/Users/mengfei/Desktop/creditcard 2.csv', encoding='utf-8-sig', header=1) # 删除ID列（假设第一列是ID，不作为特征） data = data.drop('ID', axis=1, errors='ignore') # 定义特征和目标变量（目标列名为"default payment next month"） X = data.drop('default payment next month', axis=1) y = data['default payment next month'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.25, stratify=y, random_state=42 ) # 定义数据平衡方法 def balance_data(method): sampler = None # 移除全局变量 if method == "SMOTE": sampler = SMOTE(random_state=42) elif method == "SMOTEENN": sampler = SMOTEENN(random_state=42) X_res, y_res = sampler.fit_resample(X_train, y_train) return X_res, y_res # 模型训练与评估（修正AUC计算） def evaluate_model(model, X_train, y_train, X_test, y_test): model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) # 获取预测概率 if hasattr(model, "predict_proba"): y_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] else: y_proba = model.decision_function(X_test) y_proba = 1 / (1 + np.exp(-y_proba)) # Sigmoid转换 auc = roc_auc_score(y_test, y_proba) balanced_acc = balanced_accuracy_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) return auc, balanced_acc, f1 # 逻辑回归（SMOTE平衡） X_smote, y_smote = balance_data("SMOTE") lr = LogisticRegression(penalty="l2", C=1.0, max_iter=1000) lr_auc, lr_ba, lr_f1 = evaluate_model(lr, X_smote, y_smote, X_test, y_test) # 随机森林（SMOTEENN平衡） X_smoteenn, y_smoteenn = balance_data("SMOTEENN") rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10

data = pd.read_csv('/path/to/credit_data.csv') # 替换为实际路径 X = data.drop('credit_risk', axis=1) y = data['credit_risk'] # 划分训练测试集（保持类别分布） X_train, X_test, y_train, y_test = train_...

import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载函数保持不变 def processTarget(): main_folder = 'C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端' data_list = [] label_list = [] for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] print(f"Processing folder: {folder_name}, found {len(csv_files)} CSV files.") for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None) if csv_data.shape[1] >= 4: csv_data = csv_data.iloc[:, [0, 1, 2]].values else: print(f"Skipping file {filename}, unexpected shape: {csv_data.shape}") continue data_list.append(csv_data) if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 else: continue label_list.append(class_label) if data_list and label_list: data = np.array(data_list) # Shape: (num_samples, seq_length, num_features) labels = np.array(label_list) # Shape: (num_samples,) return data, labels else: raise ValueError("No valid data available to process.") # 划分数据集 def split_datasets(X, y, test_size=0.2, val_size=0.25): """ :param X: 特征数据数组 :param y: 标签数组 :param test_size: 测试集占比，默认值为 0.2（即 80% 训练 + 验证） :param val_size: 验证集占剩余训练数据的比例，默认值为 0.25 """ X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split( X, y, test_size=test_size, stratify=y, random_state=42 ) # 继续从剩下的数据中切出 validation set X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train_val, y_train_val, test_size=val_size, stratify=y_train_val, random_state=42 ) return X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test if __name__ == "__main__": try: data0, label0 = processTarget() # 分割成训练集、验证集和测试集 X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test = split_datasets(data0, label0) print("Training Set:", X_train.shape, y_train.shape) print("Validation Set:", X_val.shape, y_val.shape) print("Testing Set:", X_test.shape, y_test.shape) # 存储结果以便后续步骤使用 np.savez('datasets.npz', X_train=X_train, y_train=y_train, X_val=X_val, y_val=y_val, X_test=X_test, y_test=y_test) except ValueError as e: print(e)这是我将数据集划分训练集，测试集，验证集的代码，现在，我要在这个代码的基础上对该数据集运用DEEP DOMAIN CONFUSION进行处理，可以给出完整的代码吗？要求：划分数据集和DEEP DOMAIN CONFUSION分为两个不同的文件

csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None) if csv_data.shape[1] >= 4: csv_data = csv_data.iloc[:, [0, 1, 2]].values else: print(f"Skipping file {filename}, unexpected shape: {csv_data.shape}...

使用提供的示例代码读取威斯康星州乳腺癌数据集。完成 1、进行数据分析 2、训练和测试 k近模型，统计结果 3、训练和测试决策树模型，统计结果。 截图提交结果。 注意：数据先解压出来，放到项目文件夹。 import pandas as pd import numpy as np # 读数据 df = pd.read_csv("breast-cancer-wisconsin.data", header=None, na_values=["?"]) # 读取数据，遇到？则看作空值（缺失） #

import numpy as np # 加载数据集 data = load_breast_cancer() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) df['target'] = data.target # 0:恶性 1:良性 # 数据预览 print(f"特征数量：{len(data...

import numpy as np import pywt import matplotlib.pyplot as plt import os import pandas as pd def calculate_snr(signal, noise): """Calculate the SNR between a signal and its associated noise.""" if len(signal) != len(noise): raise ValueError("Signal and noise must have the same length.") signal_power = np.mean(np.abs(signal) ** 2) noise_power = np.mean(np.abs(noise) ** 2) if noise_power == 0: return float('inf') return 10 * np.log10(signal_power / noise_power) def add_noise_with_snr(original_signal, target_snr_db): """Add Gaussian white noise to achieve specified SNR.""" signal_power = np.mean(np.abs(original_signal) ** 2) snr_linear = 10 ** (target_snr_db / 10.0) noise_power = signal_power / snr_linear noise_std = np.sqrt(noise_power) noise = np.random.normal(0, noise_std, size=len(original_signal)) noisy_signal = original_signal + noise return noisy_signal, noise def wavelet_denoising(signal, level=1, wavelet='sym4', threshold_scale=1.0): """改进参数化的小波去噪""" wp = pywt.WaveletPacket( data=signal, wavelet=wavelet, mode='symmetric', maxlevel=level ) for node in wp.get_level(level, 'natural'): coeffs = node.data if len(coeffs) == 0: continue # 改进的稳健噪声估计 sigma = np.median(np.abs(coeffs - np.median(coeffs))) / 0.6745 threshold = sigma * threshold_scale * np.sqrt(np.log(len(coeffs))) # 软阈值处理 node.data = pywt.threshold( coeffs, threshold, mode='soft' ) return wp.reconstruct(update=False)[:len(signal)] if __name__ == "__main__": # 读取西交大轴承数据（修复数据类型问题） data_dir = 'Bearing1_1' csv_files = [f for f in os.listdir(data_dir) if f.endswith('.csv')] if not csv_files: raise FileNotFoundError(f"No CSV files found in directory: {data_dir}") # 读取并处理数据 file_path = os.path.join(data_dir, csv_files[0]) # 修复关键步骤：处理数据转换错误 try: # 尝试自动检测标题行 df = pd.read_csv(file_path, header=None, engine='python') # 强制转换为数值类型，处理异常值 signal_column = 1 df[signal_column] = pd.to_numeric(df[signal_column], errors='coerce') # 删除包含非数值的行 df.dropna(subset=[signal_column], inplace=True) # 提取信号数据 original_signal = df[signal_column].astype(float).values except Exception as e: print(f"Error loading data: {str(e)}") print("常见问题：") print("1. CSV文件实际分隔符不是逗号（尝试指定sep参数，如sep='\\t'）") print("2. 数据列索引不正确（调整signal_column参数）") print("3. 文件包含中文表头（指定header=0跳过首行）") raise # 截取前30000个采样点 original_signal = original_signal[:30000] # 信号标准化（新增关键步骤） original_signal = (original_signal - np.mean(original_signal)) / np.std(original_signal) # 设置实验参数 target_snrs = [5, 15, 20] plot_points = 200 # 创建绘图画布 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(18, 10)) plt.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.3) # 对每个SNR进行实验 for col, target_snr_db in enumerate(target_snrs): noisy_signal, noise = add_noise_with_snr(original_signal, target_snr_db) denoised_signal = wavelet_denoising(noisy_signal) # 计算SNR指标 residual_noise = denoised_signal - original_signal snr_improvement = calculate_snr(original_signal, residual_noise) - calculate_snr(original_signal, noise) # 绘制结果 axs[1, col].plot(denoised_signal[:plot_points], label=f'Denoised (ΔSNR: {snr_improvement:.1f}dB)', alpha=0.7, color='green') axs[1, col].plot(original_signal[:plot_points], label='Original', alpha=0.5, color='blue') axs[1, col].set_title(f'Denoising Result') axs[1, col].legend() plt.show()逐句解释该代码

df = pd.read_csv(file_path, header=None) df[signal_column] = pd.to_numeric(df[signal_column], errors='coerce') df.dropna(subset=[signal_column], inplace=True) original_signal = df[signal_column].as...

import numpy as np import pandas as pd def quantile_normalize(df): rank_mean = df.stack().groupby(df.rank(method='first').stack().astype(int)).mean() return df.rank(method='min').stack().map(rank_mean).unstack() # Load the data from file into a DataFrame, assuming tab-separated values without header or index column data = pd.read_csv('C:\\Users\\LC\\IntegrAO\\data\\omics\\omics3_KNN_log2.txt', sep='\t', header=None) # Perform quantile normalization on the loaded dataset normalized_data = quantile_normalize(data) # Save the result back to disk after processing output_path = 'C:\\Users\\LC\\IntegrAO\\data\\omics\\omics3_KNN_log2_qnormed.txt' normalized_data.to_csv(output_path, sep='\t', header=False, index=False)出现以下报错：TypeError: '<' not supported between instances of 'float' and 'str' 如何更改代码？

data = pd.read_csv('C:\\...omics3_KNN_log2.txt', sep='\t', header=None) data = data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce') # 非数值转为NaN 2. **完整修正代码** python import pandas as pd def...

import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None); data = np.array(data) cluster = [] 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for j in range(len(cluster)): n = 0 for x in range(1, 14): if data[i][x] == data[j][x]: n = n + 1 if n == 2: cluster[j].append(i) m = 1 if m == 0: cluster.append([i]) for i in range(len(cluster)): for j in range(len(cluster)): if cluster[i] == cluster[j] and i != j: cluster[j] = 0 for i in range(len(cluster)): print( cluster[i]) xiu1 = [] for t in range(178): if data[t][0] ==1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) print(xiu1) print(xiu2) print(xiu3)修改并完善代码，只用简单的for循环不用decision，使他能分别输出xiu1,xiu2,xiu3在所有13个条件属性下的下近似集合，

data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None) data = np.array(data) cluster = [] # 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for ...

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