emm第一次参加这种比赛试水，虽然初赛的具体情况没有公布，但是感觉已经翻车了ORZ（端午节最后一天冲榜的都太猛了嘤）。已经有将近一年没怎么写程序了，感觉在重新学习python,作为一只菜狗还在ctrlC ctrlZ之间游走，虽然如此本菜在大佬的帮助下还是学习到了很多的知识。想做一个总结&对学到的ML，数据分析，数据挖掘知识进行梳理&练习markdown的书写&整理之前收藏的乱糟糟的链接（这次的文本是用jupter notebook写的，jupyter属实好用:3 !)比赛相关程序是用python写的，但是下面的内容不仅限于此次比赛与python,但可能举例多举此次比赛的例子。python和juyter相关下载配置部署详见后面有关部分。
这次比赛比赛流程和一般的数据分析比赛的流程差不多，可能多了一个时间有点长（将近2个月）的初赛，复赛是一个月时间，决赛取复赛前一定名次做答辩。每天限制提交2次预测结果，计算误差进行排名，取排名靠前者。报名已经截至了，具体的情况见官网 比赛的目标是用给出前45天5个城市的相关数据（包括感染人数，人流量密度，城市间人口流动量，城市内人口流动量，温度，湿度，风力，风向等）来预测往后30天5个城市，总计392个地区每日的的新增感染人数。 官网给了baseline但是是用的paddel的架构，而且效果不太好…
本来这个比赛的目的之一是推广百度自己的paddlepaddle的框架，但是这个不太常用，而且很多API不知道是啥，然后就没用这个。
Anaconda是Python的一个开源发行版本，pytorch/tensorflow是神经网络常用的框架，这个上面有安装配置方式 我在安装时没按照这个来，但是一般来说anaconda的安装都是很简单的而且一般下载完后会自动配置环境变量，上网查到的方法也一般都能用（不管安装什么，都比较建议在等网站找一篇比较detailed，赞比较多，评论大多数都是感谢贴主的安装指南照着安装），安装完anaconda之后在anaconda navigator里或者prompt里安装pytorch,tensorflow,sklearn,numpy,pandas包都很容易。
需要注意: 1.如果你在使用SSR或者VPN科学地上网，可能会出现占用jupyter notebook打开的端口，把SSR关掉就能打开jupyter notebook了。 2.在安装pytorch/tensorflow的时候建议不要在prompt里面使用conda install下载，这样下载的是pytorch和tensorflow的CPU版本，对应的GPU版本下载在后续进行说明。
配这个是真的麻烦啊啊啊啊，当时搞了好多天。一般电脑里用NVIDIA的显卡可以按照下面的步骤，（原来把详细是步骤放在了收藏夹，后来发现在收藏夹里蒸发了？？？但是大致步骤如下，大家可以在网上找比较靠谱的教程（有的官方文档提供的安装教程不太好用）然后考虑下面的tips安装） 1.cuda和cudnn的配置（参考网上的一些教程，官网上可以直接下载，但是要选择对版本，而且要在nvidia官网里注册） 2.gpu版本pytorch和tensorflow的下载（参考网上的教程/在navigator里可以下gpu版本） 3.pycuda可以试着用gpu跑普通的程序（还没有尝试，似乎效率不太高）
tips: 1.安装中最容易出问题的是版本不兼容，需要注意python的版本，cuda的版本，显卡的版本，和下载的pytorch/tensorflow的版本，一般来说都是不同版本向下兼容，向上不兼容的，具体的情况可以参考网上的安装说明/另一种方法是安装后对版本升级（升级python &&升级显卡 比如我的电脑用的GeForce的显卡，就安装了GeForce Experience自动升级） 2.tensorflow安装后使用时如果有no module named "tensorflow"的报错可能是因为安装路径不对，改这个很麻烦，建议卸载重下。 3.能使用tensorflow/pytorch之后可能会有报错“ailed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to…”类似的报错，可能是因为显存不够，建议关闭之前的运行的网络/增加显存/简化网络…
这个文档书写用到的是jupyter notebook，编辑目录等需要下载扩展文件nbextension具体下载方法,目录怎么搞 ps.jupyter notebook运行完一个文件后，在首页点前面的方块shutdowm以免占内存
数据处理方法和相关软件有很多种，并不是越复杂越高端越好，需要根据实际情况进行选择。Excel一般情况下都是超好用的! 在先前发的文章中有提到过SPSS，stata（虽然只是吐槽一下）在这个的最后面，还有SAS啥的对于一般的数据处理，简单的数据分析（计量上的面板数据多元logit,probit回归）都可以handle，而且用stata,spss之类有数据显示页面，能直接看着整个数据操作，而且很好学，而且很多都和excel一样能直接按button操作，python和matlab需要写和csv，excel的接口，暂时不能看到完整的数据状态，如果写相关程序不熟练会耗费更多的精力或者感觉很烦躁。 R没学过，但是听说相关的时序处理的包比较多但是处理的数据量不如python,而且比python慢。And,SQL,去年暑假计划好要学SQL的，但是最后竟然下了好多次没有下下来就鸽了（可能现在科学上个网在官网下会比较快，或者找国内的镜像）。 然后就是这次比赛主要使用的python的pandas包，开始还觉得pandas不好用。。。后来我就真香了！pandas真香！
把比赛用的数据包下载之后整理了一下各个包里的数据格式，提供的数据没有做train-data和test_data的划分，数据的内容主要是下面几种：
density: 数据完整 时间（按小时） 地点（经纬度） 人口流动量 infection:数据完整 时间(按天) 地点（按区域（两个变量：城市&区域）） 新增感染 weather: 有缺失 时间（按小时） 地点（按城市） 温度、湿度（有百分比）、风向：九个方向（加上无风） 风速（<12km/h，16-24km/h,24-34km/h,三档&空白（包括无风和缺失值）） 风力(0,1,2,3,4,❤️,无缺失值) 天气（cloudy moderaterain rain overcast sunny fog lightrain) p.s.风力和天气无缺失值 migration:数据完整 时间（按天） 地点：出发——到达（城市） 城市间迁徙指数 transfer :数据完整 时间（日均小时）地点 ：（城市内:出发经纬度，到达经纬度） 城市中迁移强度 grid_attr: 数据完整 地点：经纬度 属于该城市的哪个区域
下面主要是在这次比赛中用到的，更系统一点的方法看这里 1.观察数据格式类型，了解数据内涵。 2.可视化。 (1)看基本走势，（这个很重要，我们第一次提交就是直接根据infection的走势拟合了一个函数直接预测，有人拟合的好就直接进复赛辽） (2)数据之间的关系 (3)数据情况（描述性统计）（噪声大的考虑分箱等方法降噪，噪声特别大的舍弃这个特征）。 3.缺失值处理。 (1)直接删除一些具体的做法 (2)pandas fillina函数的使用具体看这里 (3)用KNN或者决策树等方法填充 5.异常值处理。 这次没怎么用…主要数据实在（全是噪声ORZ） 4.数据格式转换。 (1)数据的编码与转换，详细见后面的部分。 (2)数据格式转换，主要做CNN等神经网络的时候的输入格式的调整。
这些功能都能在pandas中实现
混着用软件做数据处理属实弟弟行为，但是当时太菜了就没想太多ORZ，还是应该学好一样来做处理（首推pandas!） 因为开始的时候还不太会用pandas就想用其他的软件。开始使用SPSS，但是SPSS没有批量处理多个文件的能力，且无法提取符号和数字混合的变量（例如带%￥） 于是又用了stata，stata在查看数据窗口可以完成字符型变量与数值变量的转换，最妙的是 即使你不知道对应程序怎么写，在窗口上点按钮操作后会自动出现相应的代码，另外stata 支持正则表达式的提取，详见
1.数据类型的转换 声明数值变量的方法:gen variable=. 字符到数值的转换: gen v5_change=. replace v5_change=0 if v5==“Quiet” replace v5_change=1if v5==“East” 在例如logit回归（附一个logistic回归结果回归系数&OR值解读and SPSS二项logistic回归的方法和解释）中需要将分类变量转化为哑变量,避免将分类元的数值作为倍数关系处理。（例如在分类变量：性别中，将男变为0，女变为1）。在python 的pandas库中有更好的处理方法在后面会提到。
2.缺失值处理 关于缺失值，实际上SPSS提供了取总体平均值，中位数，以及缺失值前后非缺失值平均数，中位数，线性估计。但是如果变量是int型，SPSS处理后会变成float。然后有人告诉我了一个神奇偏方（PS:此方法仅供娱乐）:先按照上述方法补全缺失值再取整，SPSS中取整数参考（SPSS中：转换->计算变量->函数组->字符串->Char.substr()）(取整方法:或者调整SPSS总体数据格式)
pandas包除了在数据处理上有很多好用的函数外，值得一提的还有Pandas的数据存储方式 ，相较于使用列表\字典的嵌套更节省空间。
一般来说pandas包和numpy包是配合使用的。官方文档关于pandas包的学习强列推荐:这个里面有教程和习题，同样也可以当成工具书使用。 下面是一些写程序过程中常用的points,写在这里方便以后copy:
(1)读取csv文件加表头(不要学我这样的菜狗路径带中文):
import pandas as pd name=['date','hour','grid','infect','density','w_temp','w_humid','w_toward','w_speed','w_force','w_w','trans_1','trans_2'] data=pd.read_csv(r"C:\Users\10539\Desktop\数据竞赛\数据整理\except_migration.csv",header=None,names=name)#none表示原文件没有表头,header=i表示从第i+1行开始 data.head()#看前5排（加表头） datehourgridinfectdensityw_tempw_humidw_towardw_speedw_forcew_wtrans_1trans_200000.0951.8167601138.27.810010.0987.21676011317.914.120020.0665.5167601138.78.930030.0818.0167601135.77.940040.01797.91676011312.615.6(2)选几排:
a=data[['date','hour']] a.head() datehour000100200300400(3)索引:
#方法1：loc 得到series或者dataframe b=data.loc[3,['date']] b date 0.0 Name: 3, dtype: float64 #方法2：[] 两种方法最后得到的值的形式不同 data['hour'][400]#先列后行 1(4)取值（数据类型不发生改变）:
a=data[['date','hour']].values a array([[ 0, 0], [ 0, 0], [ 0, 0], ..., [44, 23], [44, 23], [44, 23]], dtype=int64) a=data.loc[:,['date','hour']].values a array([[ 0, 0], [ 0, 0], [ 0, 0], ..., [44, 23], [44, 23], [44, 23]], dtype=int64) a=data.loc[:,'date'].values#注意pandas中[]作为索引和表示列表的双重作用 a array([ 0, 0, 0, ..., 44, 44, 44], dtype=int64)(5)变量变换，以标准化为例(注意其中lambda函数的使用):
data[['density','w_temp','w_humid','trans_1','trans_2']]=data[['density','w_temp','w_humid','trans_1','trans_2']].transform(lambda x:(x-x.mean())/x.std())(6)去掉行/列
data=data.drop(['w_humid','w_toward','w_force'],axis=1) data.tail()#看后5排 datehourgridinfectdensityw_tempw_speedw_wtrans_1trans_242335544233876.375000143.47110.50.8423356442338841.08333399.07110.80.9423357442338925.3750000.27110.00.0423358442339029.000000121.37111.01.842335944233914.125000157.77111.11.7(7)增加列:
trans_1=list(range(423360)) data['trans_1']=trans_1#trans data.head() datehourgridinfectdensityw_tempw_speedw_wtrans_1trans_200000.0951.8161307.810010.0987.21613114.120020.0665.5161328.930030.0818.0161337.940040.01797.91613415.6(8)改变行/列名:
#用字典的形式，不改变存储 data=data.rename(columns={'trans_1':1}) data.head() datehourgridinfectdensityw_tempw_speedw_w1trans_200000.0951.8161307.810010.0987.21613114.120020.0665.5161328.930030.0818.0161337.940040.01797.91613415.6(9)按条件索引:
wa=data.loc[lambda x :x['grid']==0] wa.head()#注意新的dataframe每行的index保持原状 datehourgridinfectdensityw_tempw_speedw_w1trans_200000.0951.8161307.83920100.0951.815133928.47840200.0951.814127847.711760300.0951.8141211765.515680400.0951.81403156812.2(10)按行、列遍历:详见
(11)分类函数groupby
#这个函数是真的好用 grid_pre=data.groupby('grid') grid_pre#把data按照相同的grid进行划分 <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000020A6F9DC608> x=grid_pre.get_group(200)#取grid=200的分组 x datehourgridinfectdensityw_tempw_humidw_towardw_speedw_forcew_wtrans_1trans_2200002000.000000252.1159671134.34.3592012000.000000252.1139671134.44.8984022000.000000252.1149771232.52.41376032000.000000252.1159251133.33.01768042000.000000252.1169051134.35.3..........................................4216004419200496.583333375.71671000126.524.64219924420200495.666667375.71371200117.016.94223844421200494.750000375.71371200112.117.24227764422200493.833333375.71171200111.711.34231684423200492.916667375.7137120015.95.41080 rows × 13 columns
需要注意的是groupby后的get_group得到的新dataframe里面数据的Index还是原来的index（200，592，984…）没有重新排
(1)写入读出:
import numpy as np trans=np.load(r'XXXX'); np.save(r'XXXX',trans)(2)看形状:
trans.shape(3)list,array相互转化:
a=[[[1,5],[2,6]],[[3,7],[4,8]]] a=np.array(a) #np.array（a）不改变a的内存 a.shape (2, 2, 2) b=list(a)(4)索引:
a[:,:,0]#抽出的保持原格式 array([[1, 2], [3, 4]]) a[:][1][0][1]=9#冒号和上面的冒号意思不同,可以将[:]看作不存在 a[1][0][1] 9 a[:][1][1] array([4, 8])(5)和list对比 （因为两者之间有区别在进行数据处理的时候，特别是多维度可能出现list里面套array的时候需要格外注意，尽量避免这种情况）
b=[[[1,5],[2,6]],[[3,7],[4,8]]] #b[:,:,0]#报错，无这种索引方式 b[:][1][0]#和array一样 #list没有shape,array不能append [3, 7] b*2#list外面的乘法表示copy [[[1, 5], [2, 6]], [[3, 7], [4, 8]], [[1, 5], [2, 6]], [[3, 7], [4, 8]]] a*2#array表示数乘 array([[[ 2, 10], [ 4, 12]], [[ 6, 18], [ 8, 16]]])(6)reshape&flatten函数(不改变内存)
a.reshape(2,4)#高维到低维是顺着排的，各维度之间的转换需要有整除关系 array([[1, 5, 2, 6], [3, 9, 4, 8]]) a.flatten()#flatten可以排成一维 array([1, 5, 2, 6, 3, 9, 4, 8])(7)合并:
a=[[1,2],[3,4]] b=[[5,6],[7,8]] x=np.concatenate((a,b),axis=0)#按维度 x array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) x=np.concatenate((a,b),axis=1) x array([[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]) y=np.c_[a,b]#按列 y array([[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]])(7)初始化
migration_data = np.zeros((6，6，6), dtype='float')(8)不同维度互换（eg:（2，3，4）矩阵换成（4，3，2））
a=np.array([[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]],[[13,14,15,16],[17,18,19,20],[21,22,23,24]]]) a.shape (2, 3, 4) b= np.transpose(a,(2,1,0))#后面的（2，1，0）表示一个置换，即原来的shape:（2,3,4）中0号位置（'2'）现在在2号位置，1号位置('3')在1号位置 b.shape (4, 3, 2)下面是一个读取csv存入list的例子，在读取后成行放入列表。 需要注意的是假如没有for line in csv_reader:后面的temp=float(x) for x in line,直接存入points时得到的是包含str的List,且其中的逗号分隔符（，）也算在str里面（当然，也可以使用Dictreader按字典形式读取）
import csv points=[] with open(r"C:\Users\10539\Desktop\数据竞赛\train_data\density_filled.csv")as f: csv_reader=csv.reader(f) for line in csv_reader: temp=[float(x) for x in line] points.append(temp)#直接读都是str（1）关于利用list&dict写循环和函数(这段代码没头没尾的仅提供形式)
Cities = ["city_A", "city_B", "city_C", "city_D", "city_E"] CitiesIndex ={'A':0,'B':1,'C':2,'D':3,'E':4}#索引方式: dict[key] def find_place(direction:int) -> int: start = CitiesIndex[direction[0][-1]]#direction是list里面嵌套一个list end = CitiesIndex[direction[1][-1]] return start * 4 + (end if start > end else end-1) count = 0 for city in Cities: with open("train_data/"+city+"/migration.csv") as f:#利用list批量录入csv文件 csv_reader = csv.reader(f,delimiter=',') for line in csv_reader: date = calcu_days(int(line[0])) index = find_place(line[1:3]) for i in range(24): for j in range(grid_num[count]): migration_data[date * 24 + i, sum(grid_num[:count]) + j, index] += float(line[-1]) print(sum(grid_num[:count])) count+=1（2）attention:关于Python中循环嵌套的问题: 在多层循环中建议简单的循环放在里面，复杂的循环放在外面。例如:读取csv文件的循环放在外面，for i in range(5):这样的循环放在里面。 因为python 的for 循环的内层循环是不支持循环读取文件等较复杂循环的。如果
for i in range(5): for city in Cities: csv.DictReaderXXXX ...... #这样外面的for i 循环只会运行一次，但是可能不会报错(3)list的enumerate遍历
point=[13,56,12,44] for index,row in enumerate(point): print(index,row) 0 13 1 56 2 12 3 44(4)zip的用法 zip的用法多样，在上面的enumerate不方便用的时候还可以利用range(len(list_a))和zip构成字典进行循环 在组成字典和元组中都很方便更多zip方法:
#(a)构成元组 a=[1,2,3,4] b=[5,6,7,8] c=zip(a,b)#c:[(1,5),(2,6),(3,7),(4,8)] for (x,y) in c:print(x+y) 6 8 10 12 #(b)构成字典 d=dict(zip(a,b)) d {1: 5, 2: 6, 3: 7, 4: 8}(5)lambda 用法
y=lambda x:2*x+1 y(2) 5（1）画dataframe里的总图
data.plot() #一般来说都没有标准化画出来的总图乱糟糟作用不大 plt.show()(2)分开画
data['infect'].plot()#默认x轴是index #加标题，图例，坐标轴: plt.plot(lista) plt.plot(listb) plt.title('XXX')#一般不支持有中文 plt.xlable('XX') plt.ylable('XXX') plt.legend(['a','b']) plt.show() #plt画图顺序排legend,一般plt画图a,b最后plt.show都呈现在同一张图里 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x18c05fb3908> plt.plot(data['grid'].values,data['infect'].values)#plot(x,y) [<matplotlib.lines.Line2D at 0x2eb218a88c8>](3)散点图:
data.plot.scatter('density','trans_1') <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x18c05593f48>(4)箱形图: 对箱型图的理解看这里
data[['density','trans_1']].boxplot()#数据情况属实不好 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x20a70841cc8>one-hot热编码:将分类变量变成多个0-1变量 关于连续函数离散化，分类指标哑元化详见
pandas的get_dummies函数
dataa=pd.get_dummies(data,columns=['w_w']) dataa.head() datehourgridinfectdensityw_tempw_speed1trans_2w_w_0w_w_1w_w_2w_w_3w_w_4w_w_5w_w_600000.0951.816107.8000100010010.0987.2161114.1000100020020.0665.516128.9000100030030.0818.016137.9000100040040.01797.9161415.60001000pandas里有看这里的后面几个cap，在脉冲神经网络中会对时间有其他的编码方式。
因为这次数据中有很多point to point 的数据，但是我们在操作的过程中处理的不太好（本来想到过用连接矩阵，但是与其它的数据格式不太兼容）。 具体的一些空间编码的方向可以参考这里
开始的时候用了sklearn做天气这些外源变量的回归，还尝试使用了XGBoost做了感染人数的回归，但是总体的回归效果不太好，就没搞sklearn了。 后来用了LSTM长短期记忆做回归，但是效果也不好，最后用了CNN卷积神经网络效果才好一点。
sklearn包可以直接在anaconda prompt里直接下载，里面有线性回归到随机森林的一系列可以直接调用的相关函数。一般单核单线程，关于这个包的学习首推中文文档
KNN和SVM原本是两种分类算法。SVM通过超平面和核做分类划分，KNN则直接计算距离，根据距离远近做划分，具体的内容看上面的文档，网上的大多数博客也写的很清楚。
还可以借助KNN对分类变量做回归:
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier X=data[['date','hour']] X=X.values y=data['w_speed'] y=y.values #y=y.astype(np.int16) neigh =KNeighborsClassifier(n_neighbors=2) neigh.fit(X,y) predict_y= neigh.predict(predict_X)因为KNN是根据距离做的划分，但是不同维度的距离可能内涵不同，或者单位不统一，从而容易导致分类不准确，可以通过改变各维度的比重进行优化具体看这里
SVM里面的SVR可以用来做回归
from sklearn.svm import SVR X=data[['date','hour']] X=X.values y=data['w_temp'] y=y.values model = SVR() model.fit(X,y) predict_y = model.predict(predict_X)主要是下面两个函数，具体看上面的sklearn文档，下面两个函数还可以用在XGBoost上具体的看下面做房价预测的完整代码例子
from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import ShuffleSplit cv_split = ShuffleSplit(n_splits=6, train_size=0.7, test_size=0.2) #参数集写成字典形式 grid_params = dict( max_depth = [4, 5, 6, 7], learning_rate = np.linspace(0.03, 0.3, 10), n_estimators = [100, 200] ) grid = GridSearchCV(model, grid_params, cv=cv_split, scoring='neg_mean_squared_error') grid.fit(X, y) #看结果 print(model.best_params_) print('rmse:', (-grid_model.best_score_) ** 0.5)XGBoost在一般的分类中超好用,主要原理是多个决策树的拼接和权重分配。具体原理看这里 还有做房价预测的完整代码例子
在回归中使用XGBoost中的XGBregressor函数参数含义看这里:
#这里用的是xgboost做回归预测的函数XGBRegressor,方法和一般的回归模型一样 import xgboost model=xgboost.XGBRegressor(objective ='reg:squarederror') X=data[['date','hour']] X=X.values y=data['w_temp'] y=y.values model=model.fit(X,y) pre=model.predict(predict_X)XGBoost还能做特征选取:
from xgboost import plot_importance print(model.feature_importances_)#选择得到的比重大的除了searchCV外的调参策略
关于LSTM和CNN之类原理的强烈建议看这个建议从头开始看 LSTM源自RNN，RNN具体看上面，结构上还是seq2seq结构 LSTM和CNN具体网络结构看这里 网络是用keras搭的，怎么搭看这里强烈推荐keras文档 keras文档是真的良心文档！
在上面的介绍中我们看到网络有隐藏层（比如CNN的卷积核）里面的参数通过训练集的输入与结果的对比不断优化隐藏层的参数，从而得到较好的隐藏层，这时候输入数据通过现有的隐藏层就能得到较好的结果。 ps.看最下面CNN下面的表最后一列param是每层参数的个数，可见网络的参数很多，如果要拟合的很好，需要大量的训练数据！
#一个效果不佳但是能运行的LSTM网络的例子 #这个例子是利用前80个时间的数据（包括感染人数，天气等8个数据）得到下一个时间点的8个数据的值（对下一个时间点的8个数据处于未知状态），也就是前80个预测后面一个 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.layers import Flatten from keras.layers import Dropout model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(80,8),return_sequences=True))#输入80组数据，每组数据8个特征 model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(64,return_sequences=True))#特征变为64个还是80组数据return_sequence这个参数很关键保证了网络output的格式，一般在全连接层前设置为True model.add(LSTM(32,return_sequences=False))#特征变成32个，数据组数减小 model.add(Dense(8))#全连接层得到下一组数据 model.compile(loss='mae', optimizer='adam')#误差mae,优化算法adam model.fit(train_x0, train_y0, epochs=10, batch_size=200) #validation_data=(test_x0, test_y0), verbose=2, shuffle=False)#测试集 predict_y0=model.predict(predict_x0)LSTM同样能做多步多变量预测(具体的网上有)，上面的就是前80组数据预测后面一组数据，要实现对后面10组数据的预测可以通过循环的方式完成，每次把预测到的数据加入之前的80个输入中，把之前80个输入数据组的最开始的数据删除。类似于数据结构队列的亚子。 除此之外如果知道下一组数据的8个特征中的两个，要预测另外6个特征，则可以把model.add(Dense(8))变为model.add(Dense(6))，testX不变，testY从8个数去掉两个已知的变成6个数。如果要预测后面10组数据，则在上面的循环中每次要把预测结果加上两个已知数据，再放入下一次输入的80组数据中。
（先看这个！）CNN的具体原理网上有，指路B站3Blue1Brown 的CNN视频(…B站真的是学习站…要不是因为总喜欢打开B站看别的…我是不会卸载的！)
原理、结构、怎么搭参考上面的LSTM给的网站，里面都有CNN的内容。和LSTM有相似之处。但是数据维度发生了改变，下面的网络也是用keras搭的，具体的看上面LSTM给的keras中文文档网址中搜Conv2D等
#先放个网络 import tensorflow as tf input_shape = (48, 392, 7) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(64, (24,1),activation='relu', input_shape=input_shape),# tf.keras.layers.Conv2D(64, (2,2), padding='same',activation='relu'), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,1),strides=(2,1), activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(.5), tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3),padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(.5), tf.keras.layers.Conv2D(32, (12,1), activation='relu'), tf.keras.layers.Reshape((392,32)), tf.keras.layers.Dropout(.1), tf.keras.layers.Dense(21), tf.keras.layers.Dropout(.1), tf.keras.layers.Dense(14), tf.keras.layers.Dropout(.1), tf.keras.layers.Dense(7) #tf.keras.layers.Reshape((392,7)) ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=[tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()]) model.summary() Model: "sequential_1" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv2d_5 (Conv2D) (None, 25, 392, 64) 10816 _________________________________________________________________ conv2d_6 (Conv2D) (None, 25, 392, 64) 16448 _________________________________________________________________ conv2d_7 (Conv2D) (None, 12, 392, 64) 12352 _________________________________________________________________ dropout_5 (Dropout) (None, 12, 392, 64) 0 _________________________________________________________________ conv2d_8 (Conv2D) (None, 12, 392, 32) 18464 _________________________________________________________________ dropout_6 (Dropout) (None, 12, 392, 32) 0 _________________________________________________________________ conv2d_9 (Conv2D) (None, 1, 392, 32) 12320 _________________________________________________________________ reshape_1 (Reshape) (None, 392, 32) 0 _________________________________________________________________ dropout_7 (Dropout) (None, 392, 32) 0 _________________________________________________________________ dense_3 (Dense) (None, 392, 21) 693 _________________________________________________________________ dropout_8 (Dropout) (None, 392, 21) 0 _________________________________________________________________ dense_4 (Dense) (None, 392, 14) 308 _________________________________________________________________ dropout_9 (Dropout) (None, 392, 14) 0 _________________________________________________________________ dense_5 (Dense) (None, 392, 7) 105 ================================================================= Total params: 71,506 Trainable params: 71,506 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ model.fit(X,Y,batch_size=64,epochs=135) test = model.predict([temp])