build_local_table(filename=None, msg_flag=True):读取UCI ML网站并使用名称,大小,ML任务,数据类型等信息构建本地表。 filename :用户可以选择的文件名。如果未选择,则选择默认名称('UCI table.csv') msg_flag:控制信息复杂度(verbosity) build_dataset_list():抓取UCI ML数据集页面的信息,并构建包含所有数据...
describe_all_dataset(msg_flag=False):调用build_dataset_dictionary函数并显示所有数据集的描述。 print_all_datasets_names(msg_flag=False):调用build_dataset_dictionary函数并显示所有数据集的名称。 extract_url_dataset(dataset,msg_flag=False):给定数据集标...
AI代码解释 defbuild_dataset(words,n_words):"""Process raw inputs into a dataset."""count=[['UNK',-1]]count.extend(collections.Counter(words).most_common(n_words-1))dictionary=dict()forword,_incount:dictionary[word]=len(dictionary)data=list()unk_count=0for wordinwords:ifwordindictionary...
System.Data.DataSet MyDataSet = new System.Data.DataSet(); MyDataAdapter.Fill(MyDataSet,"admin"); //通过OleDbDataAdapte对象的SelectCommand属性填充MyDataSetOleDbCommandBuilder MyCommandBuild = new OleDbCommandBuilder(MyDataAdapter);//关联DataSet和数据库的操作的,必不可少 foreach(DataRow dr in MyDataSet....
pkl_file.close()defbuild_dataset(source_folder):#第一步:将数据的路径进行添加,对于训练集和验证集的数据其标签使用label+ 来表示,对于测试集的数据使用相同和不同人脸数据集进行表示label = 1train_dataset, valid_dataset, test_dataset=[], [], [] ...
self.train_path = dataset_dir + '/data/train.txt' # 训练集 self.dev_path = dataset_dir + '/data/dev.txt' # 验证集 self.test_path = dataset_dir + '/data/test.txt' # 测试集 self.class_list = [x.strip() for x in open( ...
def build_dataset(words, n_words):"""Process raw inputs into a dataset.""" count = [['UNK', -1]] count.extend(collections.Counter(words).most_common(n_words - 1)) dictionary = dict()for word, _ in count: dictionary[word] = len(dictionary) ...
dataset : 是数组集合(文件) group:是数组集合所属的分组(文件夹) hdf5文件的内部构造基本和文件夹和文件的关系差不多,进行相互参考。当然此文件在深度学习数据的载入也是非常高效的胜过npz,pickle等。基本框架如下图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
dataset:在数据库中存储字典,支持 SQLite,MySQL 和 PostgreSQL。 orator:Orator ORM,提供了一个简单而美观的 ActiveRecord 实现。 orm:一个异步的 ORM。 peewee:一个小但是很有表现力的 ORM。 pony:提供面向生成器的SQL接口的ORM。 pydal:纯 Python 数据库抽象接口层。 NoSQL 数据库 django-mongodb-engine:Djang...
dataY.append(dataset[i + time_step, 0]) return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY) Python中的create_dataset函数,它接受一个二维数据集和一个time_step参数,用于时间序列预测中的数据预处理。它将数据集转换为两个数组,dataX dataY,其中dataX包含time_step连续值的序列,dataY保存数据集中每个序列之...