reftest = pd.concat([sc_testdf, testcat], axis=1) reftest['attack_class'] = reftest['attack_class'].astype(np.float64) reftest['protocol_type'] = reftest['protocol_type'].astype(np.float64) reftest['flag'] = reftest['flag'].astype(np.float64) reftest['service'] = reftest['service'].astype(np.float64) res_df.shape reftest.shape from collections import defaultdict classdict = defaultdict(list)这段代码是什么意思
时间: 2023-06-09 07:08:41 浏览: 53
这段代码的作用是将数据框 sc_testdf 和 testcat 沿着列方向进行连接,并在连接后的数据框 reftest 中将攻击类别、协议类型、标志以及服务类型这些列的数据类型转换为浮点数类型。同时,该代码还创建了一个名为 classdict 的 defaultdict,用于存储键值对,其中键是攻击类别,值是该攻击类别对应的数据行。最后,该代码输出了变量 res_df 和 reftest 的形状。
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if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据,其他不做大修改
要将代码修改为使用MNIST数据集而不是txt文件,你需要进行以下修改:
1. 导入所需的库和模块:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_openml
```
2. 加载MNIST数据集:
```python
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)
```
3. 将图像矩阵和标签分别存储为numpy数组:
```python
X = mnist.data
y = mnist.target
```
4. 创建一个包含所有数据的Pandas数据框:
```python
df = pd.DataFrame(X)
df['label'] = y
```
5. 将数据框保存为CSV文件:
```python
df.to_csv(args.save, index=False)
```
注意,这里我们使用了`args.save`作为保存文件名,这是根据你之前的代码中的`--save`命令行参数来决定的。
除了以上修改,你还需要删除以下代码块,因为MNIST数据集已经包含了图像数据和标签,不需要再读取其他文件:
```python
# read train subjects
train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject'])
# read test subjects
test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject'])
# concat
subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0)
# read train labels
train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label'])
# read train labels
test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label'])
# labels
labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0)
final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1)
data = []
for name in COLUMNS:
final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1)
```
这些修改后的代码将直接将MNIST数据集转换为CSV文件,并保存到指定的路径中。
y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.numpy() y_test=y_test.numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')
这个代码段的作用是将机器学习模型对测试集的预测结果和真实结果进行比较,并将比较结果以 CSV 文件的形式保存下来。具体来说,代码首先用训练好的模型对测试集进行预测,然后将预测结果从 Tensor 类型转换为 Numpy 数组类型,接着将预测结果和测试集的真实结果分别转换为 Pandas DataFrame 类型,并将它们进行列方向上的拼接。最后,将拼接后的 DataFrame 保存为 CSV 文件。
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