python处理数据集详细过程本文是基于博客PyTorch学习之路（level1）——训练一个图像分类模型并结合所查资料及自己的理解整理出来的，目的是作为python基础知识备忘，侵删。torchvision.transforms的功能为：PIL.image/numpy.ndarray与Tensor相互转化Tensor归一化对PIL.image裁剪、缩放等通常，在使用torchvision.tra
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2023-09-10 22:24:36
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API是应用程序的开发接口，在开发程序的时候，我们有些功能可能不需要从到到位去研发，我们可以拿现有的开发出来的功能模块来使用，而这个功能模块，就叫做库(libary)。比如说：要实现数据传输的安全，这就要使用加密技术，使用加密技术就要用到加密算法，而加密算法，已经有好心人，帮我们开发出来了加密算法库，你直接就可以调用，不需要再开发算法。&nbs
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2023-10-03 18:13:04
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Kaggle API使用教程 https://www.kaggle.com 的官方 API ，可使用 Python 3 中实现的命令行工具访问。 Beta 版 - Kaggle 保留修改当前提供的 API 功能的权利。 重要提示：使用 1.5.0 之前的 API 版本提交的比赛可能无法正常工作。如果
原创
2021-10-29 10:00:26
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Kaggle API使用教程https://www.kaggle.com 的官方 API ，可使用 Python 3 中实现的命令行工具访问。Beta 版 - Kaggle 保留修改当前提供的 API 功能的权利。重要提示：使用 1.5.0 之前的 API 版本提交的比赛可能无法正常工作。如果您在提交竞赛时遇到困难，请使用 来检查您的版本kaggle --version。如果低于
原创
2022-03-29 17:21:34
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我们当前有如下目录结构的图像数据集（用于图像分类）：
1. imageDatastore
imageDatastore：imds = imageDatastore('./images', 'IncludeSubfolders', true, 'labelsource', 'foldernames') 第一个参数./images表示文件所在的路径；
后续参数都是键值对（key-va
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2017-05-09 11:31:00
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我们当前有如下目录结构的图像数据集（用于图像分类）：
1. imageDatastore
imageDatastore：imds = imageDatastore('./images', 'IncludeSubfolders', true, 'labelsource', 'foldernames') 第一个参数./images表示文件所在的路径；
后续参数都是键值对（key-va
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2017-05-09 11:31:00
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1.1 什么是Hadoop- Hadoop的概念:Apache™ Hadoop® 是一个开源的, 可靠的(reliable), 可扩展的(scalable)分布式计算框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集可扩展: 从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储可靠的: 不依靠硬件来提供高可用性(high-availability)，而是在应用层检测和处理故障，从
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2023-09-14 13:42:16
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一、数据来源本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport
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2023-10-12 23:53:35
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01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tita
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2023-07-03 19:25:38
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大家好，今天我来给大家介绍一款用于做EDA(探索性数据分析)的利器，并且可以自动生成代码，帮助大家极大节省工作时间与提升工作效率的利器。这款神器就是 Bamboolib，可以将其理解为Pandas的GUI扩展工具，喜欢记得关注、收藏、点赞。【注】完整版代码、数据、技术交流文末获取。它具备如下功能：查看DataFrame数据集与Series数据集过滤数据数据的统计分析绘制交互式图表文本数据的操作数据
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2023-09-15 11:47:50
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python自带的数据集波士顿房价数据，回归from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()iris （鸢尾花）数据集，分类from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()糖尿病数据集，回归from skearn import datasets
diabetes
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2023-06-09 09:46:52
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目录sklearn中文文档 1.17. 神经网络模型（有监督） - sklearnhttps://www.scikitlearn.com.cn/0.21.3/18/#sklearn%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%C2%A01.17.%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%
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2024-04-28 15:06:51
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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无论是训练机器学习或是深度学习，第一步当然是先划分数据集啦，今天小白整理了一些划分数据集的方法，希望大佬们多多指教啊，嘻嘻~首先看一下数据集的样子，flower_data文件夹下有四个文件夹，每个文件夹表示一种花的类别 划分数据集的主要步骤：1. 定义一个空字典，用来存放各个类别的训练集、测试集和验证集，字典的key是类别，value也是一个字典，存放
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2023-05-19 11:28:16
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本节选用的是 Python 的第三方库 seaborn 自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中 total_bill 为消费总金额、tip 为小费金额、sex 为顾客性别、smoker 为顾客是否吸烟、day 为消费的星期、time 为聚餐的时间段、size 为聚餐人数。import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
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2024-08-23 13:59:32
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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查看更多的专业文章、课程信息、产品信息，请移步至：作者：monitor1379正文共948个字（不含代码），2张图，预计阅读时间15分钟。前言最近在学习Keras，要使用到LeCun大神的MNIST手写数字数据集，直接从官网上下载了4个压缩包：MNIST数据集解压后发现里面每个压缩包里有一个idx-ubyte文件，没有图片文件在里面。回去仔细看了一下官网后发现原来这是IDX文件格式，是一种用来存储
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2024-08-27 20:10:51
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
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2023-09-25 22:41:58
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JavaSE APIhttp://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/ 1. JavaEE5 API(含JSF API)http://java.sun.com/javaee/5/docs/api/ 2. Hibernate API Documentation (3.2
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精选
2014-05-14 10:04:31
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鸢尾花卉数据集（Iris data）。此样本数据是机器学习和统计分析最经典的数据集，包含山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾各自的花萼和花瓣的长度和宽度。总共有150个数据集，每类有50个样本。用Python加载样本数据集时，可以使用Scikit Learn的数据集函数，使用方式如下:from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
pri
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2023-10-31 21:03:12
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