程序目录1.说明1.1 数据集放置格式说明1.2 函数引用说明1.3 加载数据集程序中函数的使用方法说明2.配置库文件（开始）3.主函数4.从路径提取图片，并进行归一化处理5.对图片进行数据增强的函数6.显示9张图片，可以用来看数据增强后图片效果 1.说明1.1 数据集放置格式说明数据集文件夹下的不同类别图片需要先进行整理，放在不同的子文件夹，放置格式如图所示： 这里只有2类，当然多个分类也行，
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2023-06-08 20:30:53
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baseline_main.py封装过后经过封装后，在baseline_main.py中只有一行train_dataset, test_dataset, _ = get_dataset(args)util.py逐步展开传参也就是把args这个从命令行中获取的参数传入函数中，args.dataset选择数据集。args：一个包含各种设置和参数的对象。这里包括选择的数据集类型（如 'cifar' 或
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2024-08-26 08:11:07
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入门机器学习时，一些测试数据是网络上的csv文件。这里总结了两种加载csv文件的方式： 1 通过numpy、urllib2加载import numpy as np
import urllib2
url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indian
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2023-05-29 14:16:07
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## Python导入数据集及相关操作
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要导入数据集来进行各种分析和建模工作。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了许多库和工具，可以帮助我们轻松地导入和处理数据集。本文将介绍如何使用Python导入数据集，并展示一些常见的数据处理操作。
### 导入数据集
Python有许多库可以用来导入数据集，其中最常用的是pandas库。Pandas
原创
2024-03-13 07:05:28
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1 importnumpy as np2 importrandom3 from matplotlib importpyplot as plt4
5 classK_means(object):6 def __init__(self,X,k,maxIter):7 self.X = X#数据集 是一个矩阵
8 self.k = k#所需要分的类的数
9 self.maxIter = maxIter#所允
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2023-07-07 20:13:08
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刚开始学习Python基本语法时内心的万马奔腾依旧历历在目。现在再回头看看这些基本语法，就算不去刻意记住但是也能自然而然地写出来了。跟学习英语是一样的，先学习语法的大框架，细枝末节在后续的学习中会变得越来越熟练。
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2023-08-01 11:37:57
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前言CSMAR(国泰安)数据库是经济金融相关的科研工作者用到的最多的数据库之一。它提供了丰富全面的上市公司财务及金融数据，以及一些行业宏观层面的数据。但是，它并没有像WRDS(沃顿研究数据服务)等数据库提供丰富接口(如SAS，R等)供下载，只能在网页上下载好数据然后导入到相应的分析软件进行分析。我在最近使用该数据库时发现，虽然CSMAR(国泰安)数据库可以提供CSV格式下载，但限制每次只能有300
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2024-08-22 13:54:00
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上一篇博客主要介绍了决策树的原理，这篇主要介绍他的实现，代码环境python 3.4，实现的是ID3算法，首先为了后面matplotlib的绘图方便，我把原来的中文数据集变成了英文。原始数据集：变化后的数据集在程序代码中体现，这就不截图了构建决策树的代码如下：#coding :utf-8
'''
2017.6.25 author :Erin
function: "decesion tree" ID
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2024-08-26 15:08:40
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# Python如何导入数据集
在数据分析和机器学习的实践中，我们通常需要导入数据集进行模型训练和分析。Python提供了许多库和工具来导入各种类型的数据集，包括CSV文件、Excel文件、数据库以及其他常见的数据格式。本文将介绍一些常用的方法和代码示例，以帮助您快速导入数据集并开始分析。
## 1. 导入CSV文件
CSV（逗号分隔值）是一种常见的数据格式，它以纯文本形式存储表格数据。在P
原创
2023-08-26 07:41:07
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# 将数据集导入Python：从数据分析的起步
在数据分析的世界里，数据集是我们探索、洞察和得出结论的基础。Python作为一门强大的编程语言，因其丰富的库和框架而被广泛应用于数据科学。在本文中，我们将介绍如何将数据集导入Python，帮助你迈出数据分析的第一步。
## 1. 准备工作
在正式开始之前，请确保你的计算机上已安装Python和Jupyter Notebook（或其他Python
## 用Python导入UCI数据集
UCI数据集是机器学习和数据挖掘领域中常用的数据集之一。它收集了各种类型的数据集，可以用于各种机器学习算法的训练和测试。Python提供了一些库和工具，可以方便地导入和使用UCI数据集。在本文中，我们将介绍如何使用Python导入UCI数据集，并提供一些代码示例。
### 安装所需的库
在开始之前，我们需要安装一些Python库，以便导入和处理UCI数据
原创
2023-08-01 04:08:35
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Python from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载数据集，是一个字典类似Java中的map
lris_df = datasets.load_iris()
# 挑选出前两个维度作为x轴和y轴，你也可以选
# Python本地导入数据集
## 流程概览
下面是实现Python本地导入数据集的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 设置数据集的路径 |
| 3 | 加载数据集 |
| 4 | 探索数据集 |
| 5 | 使用数据集进行机器学习或数据分析 |
现在让我们逐步详细介绍每个步骤。
## 导入所需的库
在开始之前
原创
2024-01-13 04:36:24
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# 使用 Python 导入 MATLAB 数据集的指南
随着数据科学的迅速发展，许多领域的研究和应用都需要利用 MATLAB 和 Python 这两种强大的工具来处理数据。许多研究者可能会遇到这样的问题：如何将 MATLAB 数据集导入 Python 中进行进一步分析？接下来，我将为您提供一个详细的步骤指南。
## 整体流程
以下是将 MATLAB 数据集导入 Python 的总体流程：
在数据分析和机器学习中，ARFF（Attribute-Relation File Format）文件是用来描述数据集的重要格式。然而，如何在Python中导入这些数据集，往往是遇到的一个挑战。本文将详细展示Python导入ARFF数据集的整个过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和监控告警。
### 备份策略
在数据导入之前，确保有良好的数据备份策略，是任何数据处理工作的
## 导入MNIST数据集
在机器学习和深度学习中，经典的MNIST数据集是一个非常流行的基准数据集，用于图像分类任务。本文将介绍如何使用Python导入MNIST数据集，并提供相应的代码示例。
### 什么是MNIST数据集？
MNIST数据集是一个手写数字图像数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，表示了一个手写的数字0-9。M
原创
2023-09-24 18:56:37
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# MNIST数据集：用Python导入和使用
## 简介
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）是一个广泛使用的手写数字数据集，其中包含了6万个训练样本和1万个测试样本。该数据集被广泛用于机器学习领域，特别是图像分类任务。本文将介绍如何使用Python导入MNIST数据集，并展示如何使用这些
原创
2023-07-22 08:27:59
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在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport os
import subprocess
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import Decis
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2024-01-06 18:49:22
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最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建，一个数据集里面很多个数据，不能一次喂入，所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理，做了简单的例子，过程很简单，就像把大象装进冰箱里一共需要几步？第一步：打开冰箱门。我们要创建torch能够识别的数据集类型（pytorch中也有很多现成的数据集类型，以后再说）。首先我们建立两个向量
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2023-10-13 21:43:44
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一般的开发过程中，我们需要使用pycharm来连接数据库，从而来进行对数据库的操作，这里主要连接的是mysql数据库，另外加了使用pandas模块读取数据库的操作，基本的操作如下所示：直接连接数据库import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,db='joker',user='root',password='ro
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2023-05-26 21:06:54
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