section 预处理数据 Preprocess_data --> Create_dataset section 创建dataset Create_dataset --> End 步骤 为了创建一个dataset,我们需要按照以下步骤来进行操作: 1. 获取数据 首先,我们需要获取数据集。可以使用pandas库中的read_csv()函数来读取csv文件中的数据。 ```python import pandas as pd#读取csv文件中...
X_train, y_train = create_dataset(train_data, time_step) X_test, ytest = create_dataset(test_data, time_step) 此代码将名为 time_step 的变量设置为值 100,使用函数 create_dataset 来处理 train_data test_data 以及 time_step。结果存储在 X_train、y_train、X_test、y_test 中,用作训练测试...
# 保存NumPy数组 f.create_dataset('dataset1', data=data1) f.create_dataset('dataset2', data=data2) # 保存字符串数据,需要先转换为bytes f.create_dataset('dataset3', data=np.string_(data3).encode('utf-8')) # 在另一个脚本或模块中读取数据 with h5py.File('processed_data.hdf5', 'r')...
先来点开胃菜,在上面的代码中,我们导入了两个模块,一个是科学计算包numpy,一个是运算符模块,在后面都会用到,在createDataSet函数中,我们初始化了group,labels,我们将做这样一件事,[1.0,1.1]和[1.0,1.0] 对应属于labels中 A 分类,[0,0]和[0,0.1]对应属于labels中的B分类,我们想输入一个新的二维坐标,根据...
本章目录1 Dataset基类1.1 继承该基类时需要实现的基本方法2 Data类:一个Data对象如何存储多个图3 Dataloader和Batch3.1 调用方式3.2 实现原理3.3 原理的实现方法3.3.1 节点属性情况:`__inc__()`3.3.2 图级别属性:`__cat_dim__` 问题:数据集Dataset规模超级大,内存无法完全存下所有数据Data。 解决:继承一个...
根据上面的表格,我们可以定义一个createDataSet函数。 参考代码如下: def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']] labels = ['no surfacing','flippers'] ...
函数说明:创建决策树 Parameters: dataSet - 训练数据集 labels - 分类属性标签 featLabels - 存储选择的最优特征标签 Returns: myTree - 决策树 """ def createTree(dataSet, labels, featLabels): classList = [example[-1] for example in dataSet] #取分类标签(是否放贷:yes or no) ...
根据上面的表格,我们可以定义一个createDataSet函数 参考代码如下 1defcreateDataSet():2dataSet = [[1, 1,'yes'],3[1, 1,'yes'],4[1, 0,'no'],5[0, 1,'no'],6[0, 1,'no']]7labels = ['no surfacing','flippers']8#change to discrete values9returndataSet, labels ...
myDat,labels=createDataSet() myDat labels calcShannonEnt(myDat) #熵越高,则混合的数据也越多,我们可以在数据集中添加更多的分类,观察熵是如何变化的。 #这里我们增加第三个名为maybe的分类,测试熵的变化 myDat[0][-1]='maybe' myDat calcShannonEnt(myDat) ...