Python3中運行出現(xiàn)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(chǎn)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(shù),而且是由1994-2013的數(shù)據(jù)進行預(yù)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(guān)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(xué)習(xí)框架Keras
深度學(xué)習(xí):Keras入門(一)之基礎(chǔ)篇 - lc19861217 - 博客園
Sequential 模型 - CSDN博客
tensorflow學(xué)習(xí)筆記--深度學(xué)習(xí)中的epochs,batch_size,iterations詳解 - CSDN博客
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