以下是一个简单的类图示例,表示数据加载和可视化的基本结构: usesDataLoader+load_data(file_path: str) : DataFrameDataVisualizer+plot_line_chart(data: DataFrame) : void 在上面的类图中,我们定义了两个类:DataLoader用于加载数据,DataVisualizer用于执行可视化操作。 结论 通过本次大作业,我们展现了如何在 PyChar...
#@save 定义load_data_voc函数来下载并读取Pascal VOC2012语义分割数据集。 返回训练集和测试集的数据迭代器 def load_data_voc(batch_size, crop_size): """加载VOC语义分割数据集""" voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', os.path.join( 'VOCdevkit', 'VOC2012')) num_workers = d2l.get_data...
这会产生一个输入错误, from util.util import load_dataset,proportionate_sample ImportError: No module named 'util.util'; 'util' is not a package 但是,在完全相同的项目中,在另一个名为 data 的目录(与 util 相同级别)中,我有一个文件 data/data_prep.py 也从中导入函数 util/util.py 使用类似的...
data = sns.load_dataset('iris') 绘制箱线图 sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=data) plt.title('Iris Sepal Length by Species') plt.show() Seaborn的代码简洁且功能强大,用户可以轻松创建复杂且美观的图表。其内置的数据集和默认主题极大地提升了用户的体验。 五、整合数据可视化与Fin...
第一步、请求参数(字典的数据格式)进行排序 第二步、将他转换为kry=value&key=value的格式 第三步、进行md5的加密 import hashlibfromurllib import parse # urllib:做网络爬虫 import time def sign(): dict1={'name':'xl','age':18,'time':time.time()} ...
tips = sns.load_dataset('tips') 绘制箱线图 sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips) 设置标题 plt.title('Boxplot of Total Bill by Day') 显示图表 plt.show() Plotly示例代码: import plotly.express as px 准备数据 df = px.data.iris() ...
batch_size =256train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) num_inputs =784num_outputs =10W = torch.normal(0,0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True) b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True) ...
#将样本从整数转换为浮点数(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0# 将模型的各层堆叠起来,以搭建 tf.keras.Sequential 模型model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),tf.keras.layers.Dense(128,acti...
def train_net(network_model, epoch_size, data_path, repeat_size, ckpoint_cb, sink_mode): """Define the training method.""" print("=== Starting Training ===") # load training dataset ds_train = create_dataset(os.path.join(data_path, "train"), 32, repeat_size) network_model.trai...
data=load_iris()X=data.data y=data.target # 数据分割 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 数据标准化 scaler=StandardScaler()X_train=scaler.fit_transform(X_train)X_test=scaler.transform(X_test)# 训练逻辑回归模型 ...