# Python自带图像数据集
## 介绍
图像数据集是机器学习中常用的数据集之一，它包含了大量的图片数据，用于训练图像识别模型和图像处理算法。Python自带的图像数据集是一个方便的工具，它提供了一系列预定义的数据集，可以直接在代码中使用，无需额外下载和处理。
本文将介绍Python自带的图像数据集，并演示如何使用这些数据集进行图像分类任务。
## Python自带的图像数据集
Pyt
原创
2023-12-28 04:40:05
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前言：from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.transforms as transforms1、Dataset 在 torch.utils.data 无论是加载文本还是图像数据集，
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2023-08-17 13:23:01
258阅读
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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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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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_可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm
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2023-07-10 14:39:29
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为了学习python3特地的开了一个专栏，这个专栏也是为了边学习边总结，所以如果发现有问题请多多指教。python3有四种数据集，分别是列表、元组、字典和集合，四种数据集各有特点，由于很多地方对于python基础有很详细的介绍比如，菜鸟教程，这里就不详细的说，只写我觉得比较特别的一、列表(list)python中一个列表可包含不同类型的数据list = ['Google', 'Runoob', 1
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2023-06-27 20:49:50
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# Python自带DEM数据集的科普与应用
数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是一种用来表示地表高程的三维模型，广泛应用于地理信息系统（GIS）、环境科学、城市规划等领域。Python作为一门强大的编程语言，为处理和分析DEM数据提供了丰富的库和工具。在本文中，我们将探讨Python自带的DEM数据集，并通过代码示例展示如何处理和可视化这些数据。
##
# Python库自带数据集的探索
Python是数据科学和机器学习领域非常受欢迎的编程语言之一。它除了强大的计算和绘图能力外，还提供了许多自带数据集，这使得我们能够更方便地进行数据分析和模型训练。本文将介绍一些常见的Python库自带数据集，并用具体的代码示例进行演示，帮助大家更好地理解这些数据集的使用方法。
## 常见的Python库自带数据集
1. **Scikit-learn**:
## 实现Python自带数据集包的步骤
为了实现"python自带数据集包"，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 查找和选择适合你的项目的数据集包。
2. 安装所选数据集包。
3. 导入所需的数据集。
4. 使用数据集进行数据分析或机器学习等其他操作。
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
### 1. 查找和选择数据集包
首先，你需要查找和选择适合你的项目
原创
2024-01-10 11:25:05
71阅读
python下关于读取照片的库一 OpenCV: cv2.imreadOpenCV可以说是最强大的读取照片的函数库图片读取操作import cv2
import numpy as np
#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('sr
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2024-02-27 13:09:02
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在这篇博客中，作者介绍了九个数据集，其中一些是推荐系统中常用到的标准数据集，也有一些是非传统意义上的数据集(non-traditional datasets)，作者相信，这些非传统数据集更接近真实场景的数据。首先，先说明下推荐系统数据中的几个类别：Item： 即我们要推荐的东西，如产品、电影、网页或者一条信息片段User：对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人Rating：用户对item
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2023-10-04 14:34:03
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sh说明：本pandas非卧龙的pandas,而是Python众多科学计算包中的pandas。本次Pandas的简洁介绍，针对的是此包的新手，但已假设你已懂得Python语言的基本语法，以及安装了Pandas包。如需了解更多Pandas包的高级用法，请移步此链接： Cookbook - pandas 0.25.3 documentationpandas.pydata.org
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2024-05-01 22:07:29
46阅读
ContentMNIST数据集基本介绍下载MNIST数据集到本地解析MNIST数据集显示MNIST数据集中训练集的前9张图片和标签 随着图像处理、计算机视觉、机器学习，甚至深度学习的蓬勃发展，一个良好的数据集作为学习和测试相关算法非常重要。MNIST数据集对于想要学习和测试相关算法，同时又不想花费大量的时间收集和整理数据集的人们来说，这是一个很好的数据库。MNIST数据集官方地址为：http:/
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2023-08-07 20:03:04
200阅读
如何使用Python自带的分类数据集
在Python中，我们可以使用一些自带的分类数据集来进行机器学习和数据分析任务。这些数据集已经被整理好并且可以直接使用，省去了我们自己收集和处理数据的麻烦。在本文中，我将教会你如何使用Python自带的分类数据集。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和数据集 |
| 步骤2 | 查看数据集
原创
2024-01-25 14:39:56
97阅读
# Python 调用自带 Iris 数据集的科普文章
## 引言
在数据科学与机器学习的世界中，数据集的使用至关重要。Iris 数据集是一个经典和常用的初学者数据集，广泛用于机器学习模型的训练与测试。本文将带您了解如何在 Python 中调用自带的 Iris 数据集，并进行基本的数据探索和可视化，最后还会生成一个饼状图以展示数据分布。
## Iris 数据集概述
Iris 数据集包含15
# Python自带的数据集
在数据科学和机器学习领域，数据集的选择常常是决定模型效果的关键因素。幸运的是，Python的多个数据科学库中自带了一些非常方便的数据集，可以用作各种实验。本文将介绍如何使用这些数据集，并通过代码示例帮助你快速上手。
## 1. 常用数据集
Python中较常用的数据科学库如`sklearn`、`seaborn`和`statsmodels`等都自带了一些经典的数据
原创
2024-10-27 03:48:24
286阅读
基于Python处理ERA5数据1 ERA5数据简介2 数据集处理准备工作：xarray库安装2.1 基于小时尺度数据获取日尺度数据-降水+温度日尺度降水日尺度温度参考 1 ERA5数据简介ERA5是ECMWF（欧洲中期天气预报中心）对1950年1月至今全球气候的第五代大气再分析数据集。包含了四个基本变量(日平均温度、降水、比湿度和距离地表2米的气压)，这些变量在每日时间尺度上覆盖全球，从而可以
# Python库自带的数据集
在数据科学和机器学习领域，数据集是进行研究和实验的重要基础。为了帮助开发者更高效地上手以及进行快速原型开发，许多Python库自带了一些经典的数据集。本文将介绍如何利用Python库加载并使用这些数据集，展示一些基本的数据处理方式，并以可视化的形式展示结果，进一步帮助大家理解数据分析的过程。
## 常用的Python库与数据集
Python中有多个库提供自带的
原创
2024-08-04 05:03:08
160阅读
在动手操作一个算法的时候，可能需要自己生成数据集。Python sklearn给我们提供了一些有用的数据生成器和数据加载工具，所以就不需要我们写代码来生成数据啦。下面介绍几个大家都比较常用的数据集：数据加载工具 这个工具下面一共有24个数据集，只要直接导入就可以使用，就像导入一个csv文件一样。1.datasets.load_iris()这个数据集应该是最常见的了，经常看见网
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2023-07-07 16:33:13
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摘要本文以R语言为基础，利用数据预览，探索式数据分析，缺失值的填补，增加新特征以及去除相关特征等方法，并通过构建随机森林模型，参数调优的方式对kaggle上的泰坦尼克项目进行了生存预测，结果是得分为0.81818，前4%。一、项目介绍泰坦尼克生存预测是Kaggle上参赛人数较多的竞赛之一，对于数据爱好者来说是初入机器学习领域相对比较容易的比赛，属于入门级比赛项目。比赛的目的其实很简单
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2023-08-13 22:17:01
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