小编Pet*_*rBe的帖子

我有以下代码用于绘制训练和验证数据集的直方图和 kde 函数（核密度估计）：

#Plot histograms
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import seaborn as sns



displot_dataTrain=sns.displot(data_train, bins='auto', kde=True)
displot_dataTrain._legend.remove()
plt.ylabel('Count')
plt.xlabel('Training Data')
plt.title("Histogram Training Data")
plt.show()

displot_dataValid =sns.displot(data_valid, bins='auto', kde=True)
displot_dataValid._legend.remove()
plt.ylabel('Count')
plt.xlabel('Validation Data')
plt.title("Histogram Validation Data")
plt.show()

# Try to plot the kde-functions together --> yields an AttributeError
X1 = np.linspace(data_train.min(), data_train.max(), 1000)
X2 = np.linspace(data_valid.min(), data_valid.max(), 1000)
fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(12,6))
ax[0].plot(X1, displot_dataTest.kde.pdf(X1), label='train')
ax[1].plot(X2, displot_dataValid.kde.pdf(X1), label='valid')

在一个图中绘制直方图和 kde 函数可以正常工作。现在我想在一个图中包含 2 个 kde 函数，但是当使用发布的代码时，我收到以下错误AttributeError: 'FacetGrid' object …

我有一个线性回归模型，其中包含两个变量 meanValuesHeatingPower 和 meanValuesOutsideTemperature，它们都有 365 个条目。现在我想使用这个线性模型来预测只有 1 个值（在这种情况下这个值是 1））。如果我使用以下代码，则不会打印所需的值，而是 365 个值。此外，我收到错误消息：“警告消息：'newdata' 有 1 行，但发现的变量有 365 行”

linearModel<-lm(meanValuesHeatingPower~meanValuesOutsideTemperature)
    pred<-predict(linearModel, data.frame(train_x = c(1)))
    print(pred)

我想要的很简单。通过回归，我得到一个线性函数：y(x)=mx+c，我想计算 x=1 的函数值。

我怎样才能得到那个值？

我目前有一个用于时间序列预测的 RNN 模型。它使用最后 96 个时间步长的 3 个输入特征“值”、“温度”和“一天中的小时”来预测特征“值”的接下来 96 个时间步长。

在这里您可以看到它的架构：

这里有当前的代码：

#Import modules
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from tensorflow import keras

# Define the parameters of the RNN and the training
epochs = 1
batch_size = 50
steps_backwards = 96
steps_forward = 96
split_fraction_trainingData = 0.70
split_fraction_validatinData = 0.90
randomSeedNumber = 50

#Read dataset
df = pd.read_csv('C:/Users/Desktop/TestData.csv', sep=';', header=0, low_memory=False, infer_datetime_format=True, parse_dates={'datetime':[0]}, index_col=['datetime'])

# …

我在一台新计算机上安装了 Python，不幸的是，我收到了一条来自我已经使用了一段时间的代码的错误消息。这是关于“匹配”声明的。这是代码：

import os

def save(df, filepath):
    dir, filename = os.path.split(filepath)
    os.makedirs(dir, exist_ok=True)
    _, ext = os.path.splitext(filename)
    match ext:
        case ".pkl":
            df.to_pickle(filepath)
        case ".csv":
            df.to_csv(filepath)
        case _:
            raise NotImplementedError(f"Saving as {ext}-files not implemented.")

现在我的问题是，如何解决“Python版本3.9不支持匹配语句”的问题？