《Python數據分析與挖掘實戰》案例--財政收入影響因素分析及預測模型

Python3中運行出現錯誤，故修改其中一小部分代碼使其正常運行：

1、錯誤：KeyError:range(1994,2014)、

原代碼： f = GM11(data[i][range(1994, 2014)].as_matrix())[0]

修改後：f = GM11(data[i][0:-2].as_matrix())[0]

修改理由：（1）切片不能用自定義索引，索引可以用自定義索引（2） python2中的range返回的是一個列表  python3中的range返回的是一個迭代值，若要產生一個列表，需要list（range（））（3）2014與2015兩行爲空值，無法正常運行GM11函數，而且是由1994-2013的數據進行預測

2、原代碼：model.add(Dense( 6，12))                                                                                                                    model.add(Dense(12，1))

修改後：model.add(Dense(input_dim = 6, output_dim = 12))                                                                         model.add(Dense(input_dim = 12, output_dim = 1))

擴展：

1、list2=list1.append('a') 中 list1.append('a') 的返回值爲None，None賦值給予list2 這個list2 的類型不是list，是NoneType。

list1.append（）修改的是list1，不生成新的list

python中 爲什麼list2=list1.append('a')運行後list2=None？ - 知乎

2、None,NaN的比較

python-關於None，NaN , 空字符的比較與處理（1） - CSDN博客

Python修煉之NaN 和 None 的詳細比較 - CSDN博客

3、深度學習框架Keras

深度學習：Keras入門(一)之基礎篇 - lc19861217 - 博客園

Sequential 模型 - CSDN博客

tensorflow學習筆記--深度學習中的epochs，batch_size，iterations詳解 - CSDN博客