Numpy Keras：输出数组被弄乱了

我用Keras做预测。我使用两个数字数组来训练它，对于每个输入数字X，使用Y1和Y2

我想预测a Y1和a Y2，但我不知道怎么做

可视化显示什么都没有。这是有道理的。检查后，predicition数组似乎为空

将numpy作为np导入 进口大熊猫 输入数学 随机输入 从keras.models导入顺序、模型 从keras.layers导入输入，密集 从keras.wrappers.scikit_了解导入keras回归器 从sklearn.model_选择导入交叉值_分数 从sklearn.model_选择导入KFold 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler 从sklearn.pipeline导入管道 进口graphviz 导入pydot 将matplotlib.pyplot作为plt导入 X=np.array[] Y_int=np.array[] Y1=np.数组[] Y2=np.array[] 计数=-1 当计数小于1时： 计数+=0.001 X+=np.数组[计数] i=数学 Y_int+=np.array[i] 如果i>1或i<-1： o=1 u=1/i 其他： o=i u=1 Y1+=np.数组[o] Y2+=np.数组[u] 长度=lenX 定义基本模型 def基线_型号： 创建模型 模型=顺序 输入=输入1， x=Dense100，内核初始化器='lecun'u normal'，激活='tanh'inp out1=Dense1，kernel\u initializer='lecun\u normal'x out2=Dense1，kernel\u initializer='lecun\u normal'x model=Modelinp[out1，out2] 编译模型 model.compileloss='mean_squared_error'，optimizer='adam' 回归模型 估计器=基线_模型； estimator.fitX[Y1，Y2]，批量大小=20，历元数=1，详细度=0 plt.轴[-1,1，-1,1] plt离子 尽管如此： estimator.fitX[Y1，Y2]，批量大小=20，历元数=1，详细度=0 预测=估计器.predictX plt.clf plt.plotX，Y_int plt.plotX，预测 plt.pause0.001 +=不是附加numpy数组的正确方法我假定这是您的目的；以下是第一个while循环的结果：

计数=-1 当计数小于1时： 计数+=0.001 X+=np.数组[计数] i=数学 Y_int+=np.array[i] 如果i>1或i<-1： o=1 u=1/i 其他： o=i u=1 Y1+=np.数组[o] Y2+=np.数组[u] 长度=lenX 长 0 X 数组[]，dtype=float64 Y1 数组[]，dtype=float64 Y2 数组[]，dtype=float64 i、 你所有的数组仍然是空的

如果附加数组确实是您的目的，请使用以下方法：

计数=-1 当计数小于1时： 计数+=0.001 X=np.appendX，np.array[count] i=数学 Y_int=np.appendY_int，np.array[i] 如果i>1或i<-1： o=1 u=1/i 其他： o=i u=1 Y1=np.appendY1，np.array[o] Y2=np.appendY2，np.array[u] 长度=lenX 长 2000 lenY1，lenY2，lenY_int 2000, 2000, 2000 此外，您应该从模型定义中删除model=Sequential行，因为您显然正在使用Keras