导入包：from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler定义归一化对象：scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))#将数据归一到0到1，可以根据数据特点归一到-1到1归一化数据：mydata = scaler.fit_transform(mydata)#归一化经过计算之后，反归一化mydata = scaler

任务需求：爬取一个网址，将网址的数据保存到csv中。爬取网址：https://www.iqiyi.com/ranks1/1/0?vfrm=pcw_home&vfrmblk=&vfrmrst=712211_dianyingbang_rebo_title网址页面：代码实现结果：代码实现：导入包：import requestsimport parselimport csv设置csv文件格

任务目标：使用python调用摄像头，将摄像头得到画面进行图像处理（cv2）。代码实现结果：导入图像处理的包：import cv2摄像头打开：#获取摄像头cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW)#打开摄像头cap.open(0)获取图像，并进行处理：while cap.isOpened():#获取画面flag, frame = cap.read()######

前言：由于原模型只能预测一天，不满足需求，所有在上篇的基础模型上进行修改，使原模型可以预测未来多天结果。修改之后，新模型可以根据多天的数据预测未来多天的结果。应用范围广泛，可以用于，股票预测，汇率预测，安全仓库预测，电力负荷预测等各种实际的应用。可以根据数据集的不同，使用该模型解决各种实际的预测问题。由于项目数据集不公开，本文使用公开数据集，Beijing PM2.5 Data Set进行仿真实验