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python中的未来函数 python未来方向( 四 )

IT技术模型


""":param trainX: training data set:param trainY: expect value of training data:param testX: test data set:param testY: epect value of test data:return: model after training"""
print "Training model is LSTM network!"
input_dim = trainX[1].shape[1]
output_dim = trainY.shape[1] # one-hot label
# print predefined parameters of current model:
model = Sequential()# applying a LSTM layer with x dim output and y dim input. Use dropout parameter to avoid overfitting
model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,
input_dim=input_dim,
activation=self.activation_lstm,
【python中的未来函数 python未来方向】dropout_U=self.drop_out,
return_sequences=True))for i in range(self.lstm_layer-2):
model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,
input_dim=self.output_dim,
activation=self.activation_lstm,
dropout_U=self.drop_out,
return_sequences=True))# argument return_sequences should be false in last lstm layer to avoid input dimension incompatibility with dense layer
model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,
input_dim=self.output_dim,
activation=self.activation_lstm,
dropout_U=self.drop_out))for i in range(self.dense_layer-1):
model.add(Dense(output_dim=self.output_dim,
activation=self.activation_last))
model.add(Dense(output_dim=output_dim,
input_dim=self.output_dim,
activation=self.activation_last))# configure the learning process
model.compile(loss=self.loss, optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy'])# train the model with fixed number of epoches
model.fit(x=trainX, y=trainY, nb_epoch=self.nb_epoch, batch_size=self.batch_size, validation_data=https://www.04ip.com/post/(testX, testY))# store model to json file
model_json = model.to_json()with open(model_path, "w") as json_file:
json_file.write(model_json)# store model weights to hdf5 file
if model_weight_path:if os.path.exists(model_weight_path):
os.remove(model_weight_path)
model.save_weights(model_weight_path) # eg: model_weight.h5
return model
这里写的只涉及LSTM网络的结构搭建，至于如何把数据处理规范化成网络所需的结构以及把模型预测结果与实际值比较统计的可视化，就需要根据实际情况做调整了 。
说明 Python 处理业财数据的应用场景,并写出相应代码 。可以从采购业务、存货？Python 是一种流行的编程语言，通常用于处理财务数据 。一个常见的应用是在数据分析和数据科学领域，Python强大的数据处理和可视化库可用于分析大型数据集并识别数据中的趋势和模式 。
可用于分析财务数据的 Python 脚本的一个示例是计算指定时间段内特定股票平均价格的脚本 。金融分析师可以使用此脚本来跟踪股票的表现并预测其未来的价格走势 。
下面是计算股票平均价格的 Python 代码示例：
在此代码中，我们首先导入 and 库，这些库通常用于处理 Python 中的财务数据 。然后，我们使用库中的函数将库存数据从 CSV 文件加载到  ， 这是一种用于处理表格数据的强大数据结构 。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame
接下来 ， 我们使用对象中的函数来计算股票的平均价格 。最后，我们将结果打印到控制台 。mean()DataFrame
这只是Python如何用于财务数据分析的一个简单示例 。在这个领域使用Python还有许多其他应用和可能性，包括分析投资组合的表现，预测股票价格等等 。
回答不易望请采纳
怎样用 Python 进行数据分析？做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析的 ， 很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，

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