于是尝试用类似于torchvision中的ImageFolder方式读取数据,看能不能处理大数据集。 0x01 数据处理 我的原始数据是mRNA ONT纳米孔测序电流数据,分为两类m6A修饰的和没修饰的。数据格式为csv,每一行是一条数据,用逗号分隔,一个文件大约是500G,共两个文件。 先划分训练集和测试集,在它们下面分别建立两个文件mod和un...
本文以Kaggle上最近的Riiid竞赛为例,介绍几种大数据集的读取技巧,因为在大数据面前,常规的pd.read_csv 很容易就会爆内存了。 不同的库有不同的读取方式,这里主要介绍以下几种: pandas Dask Datatable Rapids 除了能从csv文件中读取数据,还有一种常见的作法是将数据集转换成另外的格式,使得数据集占用硬盘更少,读...
Pandas-datareader 是基于 Python 的专门从一系列的公开在线数据库获取数据的工具库,可以实时地从网络中提取想要的数据并将其组装成一个 Pandas DataFrame。该接口在 urllib3 库基础上实现了以客户端身份访问在线数据库的各类金融财经股票数据,包括从Yahoo Finance 获取金融市场数据,从世界银行获取全球发展数据,从圣路易斯...
复制代码 使用pandas库来读取各种格式的数据集,如CSV、Excel、SQL等: import pandas as pd data = pd.read_csv('dataset.csv') 复制代码 使用numpy库来读取二进制数据集: import numpy as np data = np.fromfile('dataset.bin', dtype=np.float32) 复制代码 使用第三方库如h5py来读取HDF5文件: import...
在Python中,读取数据集有多种方法,具体取决于数据集的格式和大小。以下是一些常用的方法:1. 使用内置的open函数读取文本文件:```pythonwith open('data.txt'...
数据集 DataSet: 在数据库IMDB的基础上,提供对数据的单例或切片访问方法。 换言之,就是定义数据库中对象的索引机制,如何实现单例索引或切片索引。 简言之,DataSet,通过__getitem__定义了数据集DataSet是一个可索引对象,An Indexerable Object。 即传入一个给定的索引Index之后,如何按此索引进行单例或切片访问,单...
如何读取数据集 一、官方数据集读取 mnist 数据集模块 二、如何自己制作数据集 对于自定义的数据集,我们需要将其封装成paddle的数据读取器reader,我们先举一个简单的例子进行说明reader数据读取器的功能: 以下这个例子是将一个线性回归的数据集处理成适合paddle框架的批处理数据: 以下例子是一个读取数据集文件的例子,...
2.2.0 头文件 import os import pandas as pd import torch 2.2.1 读取数据集 # 下面一段代码的作用是创建一个人工数据集,并存储在CSV文件中 # 在上一级目录下创建一个data文件夹,exist_ok为false表示如果该文件夹已经存在就报错,为
datasets.MNIST是Pytorch的内置函数torchvision.datasets.MNIST,通过这个可以导入数据集。 train=True 代表我们读入的数据作为训练集(如果为true则从training.pt创建数据集,否则从test.pt创建数据集) transform则是读入我们自己定义的数据预处理操作 download=True则是当我们的根目录(root)下没有数据集时,便自动下载。
Pytorch中数据集读取 在机器学习中,有很多形式的数据,我们就以最常用的几种来看: 在Pytorch中,他自带了很多数据集,比如MNIST、CIFAR10等,这些自带的数据集获得和读取十分简便: import torch import torch.nn as nn import torch.ut