一、添加模板文件

latex模板文件中对应添加下列内容

\documentclass{article}
\usepackage{listings}
\usepackage{xcolor}\definecolor{codegreen}{rgb}{0,0.6,0}
\definecolor{codegray}{rgb}{0.5,0.5,0.5}
\definecolor{codepurple}{rgb}{0.58,0,0.82}
\definecolor{backcolour}{rgb}{0.95,0.95,0.92}\lstdefinestyle{mystyle}{backgroundcolor=\color{backcolour},   commentstyle=\color{codegreen},keywordstyle=\color{magenta},numberstyle=\tiny\color{codegray},stringstyle=\color{codepurple},basicstyle=\ttfamily\footnotesize,breakatwhitespace=false,         breaklines=true,                 captionpos=b,                    keepspaces=true,                 numbers=left,                    numbersep=5pt,                  showspaces=false,                showstringspaces=false,showtabs=false,                  tabsize=2
}\lstset{style=mystyle}\begin{document}%% 下面为具体代码\begin{lstlisting}[language=Python, caption= DataGen]def gen_datas(train, test):"""生成数据参数:train: 原始训练数据集test: 原始验证数据集返回:X_train_r: 处理后训练数据集y_train: 处理后训练标签X_test_r: 处理后验证数据集y_test: 处理后验证标签"""label_encoder_train = LabelEncoder().fit(train.Result)labels_train = label_encoder_train.transform(train.Result)label_encoder_test = LabelEncoder().fit(test.Result)labels_test = label_encoder_test.transform(test.Result)    classes = list(label_encoder_train.classes_)# classes_test = list(label_encoder_test.classes_)train = train.drop('Result', axis=1)test = test.drop('Result', axis=1)# 标签的种类 = NB_CLASSnumb_class = len(classes)# 数据的归一化处理scaled_train = data_scaler(train)# 同一文件内数据集：10%作为测试集，90%作为训练集# random_state：随机数种子，和random中的seed种子一样，保证每次抽样到的数据一样，便于调试sss = StratifiedShuffleSplit(test_size=0.1, random_state=23)for train_index, test_index in sss.split(scaled_train, labels_train):X_train, X_test = scaled_train[train_index], scaled_train[test_index]y_train, y_test = labels_train[train_index], labels_train[test_index]# 不同文件作为训练集和验证集# y_train = labels_train# X_train = data_scaler(train)# y_test = labels_test# X_test = data_scaler(test)# reshape train data # reshape 30*1# 也可以reshape 10*3X_train_r = np.zeros((len(X_train), NB_FEATURES, 1))X_train_r[:, :, 0] = X_train[:, :NB_FEATURES]# X_train_r[:, :, 1] = X_train[:, NB_PER_LAYER: NB_PER_LAYER * 2]# X_train_r[:, :, 2] = X_train[:, NB_PER_LAYER * 2:]# reshape test dataX_test_r = np.zeros((len(X_test), NB_FEATURES, 1))X_test_r[:, :, 0] = X_test[:, :NB_FEATURES]# X_test_r[:, :, 1] = X_test[:, NB_PER_LAYER: NB_PER_LAYER * 2]# X_test_r[:, :, 2] = X_test[:, NB_PER_LAYER * 2:]y_train = np_utils.to_categorical(y_train, NB_CLASS)y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASS)return X_train_r, y_train, X_test_r, y_test\end{lstlisting}
%%
\end{document}

二、显示效果

具体效果

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