1.获取数据

1.1 三种常见的类型

列表(List)：Python中最基本的数据结构，列表的数据项通过逗号分隔，可以为不同的数据类型，例如：list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]。

ndarray：Numpy提供了N 维数组对象，用来存储单一数据类型的多维数组。

DataFrame: Pandas提供的一种二维数据结构，数据以行(index)和列(columns)的表格方式排列，类似与excel的表结构

1.2 excel操作

读取excel（1）

import 

读取excel（2）

import 

将数据存入excel

out 

批量处理excel

import 

1.3 csv操作

f 

2.几种算法

2.1 聚类分析

from 

2.2 灰色预测

import 

2.3 神经网络预测

背景：适用于时间序列因素的预测，比如，短时交通流量预测，即用前十二个时间段的交通流量预测下一个时刻的交通流量

#加载数据，生成训练集和预测序列

3.数据可视化

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81006952

以上述神经网络算法为例

import