python构建bp神经网络_曲线拟合(一个隐藏层)__1.可视化数据

1.将数据写入csv文件,应该可以python代码直接实现数据集的写入,但我对文件读取这块不太熟练,等我成功了再加上,这里我直接手写将数据集写入Excel

python构建bp神经网络_曲线拟合(一个隐藏层)__1.可视化数据

2.然后把后缀改成.csv就可以了,利用pandas读取

import matplotlib.pyplot as plt
file = 'bp_test.csv'
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file, header=None)
x = df.iloc[:,].values
print(x)
读取结果
[[-1.     -0.9602]
[-0.9 -0.577 ]
[-0.8 -0.0729]
[-0.7 0.3771]
[-0.6 0.6405]
[-0.5 0.66 ]
[-0.4 0.4609]
[-0.3 0.1336]
[-0.2 -0.2013]
[-0.1 -0.4344]
[ 0. -0.5 ]
[ 0.1 -0.393 ]
[ 0.2 -0.1647]
[ 0.3 0.0988]
[ 0.4 0.3072]
[ 0.5 0.396 ]
[ 0.6 0.3449]
[ 0.7 0.1816]
[ 0.8 -0.0312]
[ 0.9 -0.2189]
[ 1. -0.3201]]

3.将21个数据可视化

plt.scatter(x[:,0], x[:,1], color='red', marker='x', label='mark')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

运行结果

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