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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# 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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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
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
样本集取自本人在大创项目中用到的360张岩心照片。由于识别岩心是最基本的地质学工作，但这个过程往往是冗杂的，需要耗费大量时间与精力。如果用机器来划分岩心类型则会大大削减工作量！注意： 如何更改图像尺寸在这篇文章中，修改完之后你就可以把你自己的数据集应用到网络。如果你的训练集与测试集也分别为30和5，并且样本类别也为3
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2023-08-07 12:03:17
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前言最近在学TensorFlow，第一个比较完整的程序就是对MNIST数据集进行识别。一、MNIST数据集简介MNIST是一个简单的计算机视觉数据集，它包含手写数字的图像集： 数据集：每张图像是28 * 28像素：我们的任务是使用CNN训练一个能够进行识别的模型。二、模型构建1.加载数据我们先要下载需要的数据集保存到程序所在目录，下载地址：http://yann.lecun.com/ex
编者语：我们在用python进行数据分析，尤其是进行机器学习的学习时，会经常性的加载很多数据集，一般我们加载某些数据集，都是先从UCI数据集上找到某个数据集，然后下载，下载完成之后再用python加载。在我进行机器学习的初期，我用过这种方法几次，但这种方法真的是很麻烦，会浪费我们大量的时间。后来我发现，python有一些简单的库（或者称之为包）的东西，使之我们加载一些机器学习的数据集的时候方便、快
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2023-06-09 00:44:27
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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
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
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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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 osimport subprocessimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionT
## 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
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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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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一、概述__len__()和__getitem__ 使用Pytoch封装的DataLoader有以下好处： ①可以自动实现多进程加载 &nb
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2023-09-27 21:37:17
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往 Core Data 应用中导入大数据集是个很常见的问题。鉴于数据的特点你可以采用以下几种方法：从 web 服务器上下载数据 (例如 JSON 数据)，然后插入到 Core Data 中。 从 web 服务器上下载预先生成的 Core Data SQLite 数据库文件。 把一个预先生成好的 Core Data SQLite 数据库文件传到应用程序包中。 对某些应用场景后两
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
文章目录一、安装及使用Anaconda1、安装Anaconda2、管理环境3、关于Anaconda命令总结4、连接PyCharm5、使用Conda二、配置PyTorch环境1、检查显卡2、安装CUDA3、测试是否安装成功三、在pycharm中使用pytorch 一、安装及使用Anaconda1、安装Anaconda官网下载：https://www.anaconda.com/products/di
## 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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## 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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