基于线性回归的PM2.5预测系统python源码.rar
基于线性回归的PM2.5预测系统python源码，包含了所有的数据以及代码。可供学习及设计参考。
# import library #
import csv
import numpy as np
from numpy.linalg import inv
import random
import math
import sys
# read data #
data = []
# 每一个维度存储一种污染物的数据,一共有18种污染物
for i in range(18):
data.append([]) # []表示这十八个输入中，每一个输入都是一个列表
n_row = 0 # 初始从第0行开始
# 打开数据文件,文件big5编码为繁体字
text = open('D:/PythonCodes/CNN/train.csv', 'r', encoding='big5')
# 读取名称为text的Excel文件，返回文件行的累加信息,类型为_csv.reader
row = csv.reader(text , delimiter=",")
# r中保存了当前行的所有信息
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[{"title":"（ 19 个子文件 2.14MB ） 基于线性回归的PM2.5预测系统python源码.rar","children":[{"title":"基于线性回归的PM2.5预测系统源码","children":[{"title":"predict.csv <span style='color:#111;'> 4.57KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"QQ截图20181127131014.png <span style='color:#111;'> 22.89KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"arrayy.csv <span style='color:#111;'> 31.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"20171228222805380.png <span style='color:#111;'> 84.42KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"model.npy <span style='color:#111;'> 1.40KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"x_t.csv <span style='color:#111;'> 5.19KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"listx.csv <span style='color:#111;'> 4.89MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ans.csv <span style='color:#111;'> 2.21KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"20171109191242797.png <span style='color:#111;'> 25.42KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"PredictionofPM2.5.py <span style='color:#111;'> 5.15KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"20171109192721426.png <span style='color:#111;'> 29.61KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"sampleSubmission.csv <span style='color:#111;'> 2.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"20171228222742072.png <span style='color:#111;'> 129.11KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"arrayx.csv <span style='color:#111;'> 8.06MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"testdata.csv <span style='color:#111;'> 359.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"s_gra.csv <span style='color:#111;'> 815B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"concatenateX.csv <span style='color:#111;'> 8.11MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.csv <span style='color:#111;'> 454.66KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test.csv <span style='color:#111;'> 188.03KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]
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