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《Python數據分析與挖掘實戰》案例--財政收入影響因素分析及預測模型

系統 2555 0

Python3中運行出現錯誤,故修改其中一小部分代碼使其正常運行:

1、錯誤:KeyError:range(1994,2014)、

原代碼: f = GM11(data[i][range(1994, 2014)].as_matrix())[0]

修改后:f = GM11(data[i][0:-2].as_matrix())[0]

修改理由:(1)切片不能用自定義索引,索引可以用自定義索引(2)?python2中的range返回的是一個列表 ?python3中的range返回的是一個迭代值,若要產生一個列表,需要list(range())(3)2014與2015兩行為空值,無法正常運行GM11函數,而且是由1994-2013的數據進行預測

2、原代碼:model.add(Dense( 6,12))? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? model.add(Dense(12,1))

修改后:model.add(Dense(input_dim = 6, output_dim = 12)) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? model.add(Dense(input_dim = 12, output_dim = 1))

擴展:

1、 list2=list1.append('a') 中 list1.append('a') 的返回值為None,None賦值給予list2 這個list2 的類型不是list,是NoneType。

list1.append()修改的是list1,不生成新的list

python中 為什么list2=list1.append('a')運行后list2=None? - 知乎

2、None,NaN的比較

python-關于None,NaN , 空字符的比較與處理(1) - CSDN博客

Python修煉之NaN 和 None 的詳細比較 - CSDN博客

3、深度學習框架Keras

深度學習:Keras入門(一)之基礎篇 - lc19861217 - 博客園

Sequential 模型 - CSDN博客

tensorflow學習筆記--深度學習中的epochs,batch_size,iterations詳解 - CSDN博客


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