def OP(x): x.drop(x[x["he"]!=x['he'].max()].index,inplace=True) x.drop(x[x['sales_num']!=x['sales_num'].max()].index,inplace=True) return x chipo=chipo.groupby('title').apply(OP)这几行代码的含义

时间: 2024-04-07 16:28:12 浏览: 112
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Python3.x中自定义比较函数

这几行代码的含义是：首先，定义了一个函数 OP(x)，其中 x 是一个 DataFrame。函数的作用是删除 DataFrame x 中 "he" 列不等于 "he" 列最大值的行和 "sales_num" 列不等于 "sales_num" 列最大值的行。然后，使用 groupby 函数将 chipo DataFrame 按 "title" 列进行分组，并对每组应用 OP 函数。最后，返回处理后的 DataFrame。
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Python 2.x 和 Python 3.x 是两种不同的Python版本，它们之间存在显著的差异，这些差异主要体现在语言特性、性能、编码规范以及库兼容性等方面。以下是对这些区别的详细阐述： 1. 性能： - 在Python 3.x发布初期，...

下列程序的结果为： def func10: .... x =50 .... return x func10 print ( x )

正确的函数定义应该是 def func10():，即函数名后面需要加上一对括号。同时，函数内部的变量 x 只在函数内部有效，函数外部无法访问到这个变量。因此，如果要输出 x 的值，应该在函数调用之后，使用函数返回的结果来...

def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) x = self.drop(x) return x

- x = self.drop(x)：将非线性变换的结果 x 传递给 Dropout 层 self.drop，在训练过程中随机丢弃一部分神经元。 - x = self.fc2(x)：将经过 Dropout 的结果 x 传递给第二个全连接层 self.fc2，进行线性...

def fun4(X): O=np.max(np.abs(X)) return O

def fun4(X): O = np.max(np.abs(X)) return O The function uses the NumPy library to compute the maximum absolute value of X. The np.abs() function returns the absolute value of X, and the np....

def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))

这是 softmax 函数，它是一种常用的多分类激活函数，将任意实数向量映射为概率分布向量。softmax 函数的定义是将向量中每个元素取指数，然后归一化，使得所有元素之和为 1。在神经网络中，softmax 函数常被用于输出...

python中直接使用x.max()是否可行？

在Python中，使用x.max()是否可行取决于x的数据类型。对于不同的数据类型，Python有不同的内置方法来处理最大值。 1. 如果x是一个数字序列，如列表（list）或元组（tuple），并且包含的是数值类型（如整数或...

def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

- x = self.maxpool(x)：使用最大池化层进行下采样； - x = self.layer1(x)：使用 ResNet 模型中的第一个残差块进行特征提取； - x = self.layer2(x)：使用 ResNet 模型中的第二个残差块进行特征提取； - x = self....

解释def relu(X): a = torch.zeros_like(X) return torch.max(X, a)

函数中先创建一个与输入X形状相同的零张量a，然后使用torch.max函数将X与a逐元素比较，结果保留X和0中的较大值。这样，当X中的元素大于0时，该函数返回X值；当X中的元素小于等于0时，返回0。所以relu函数常常被用来...

解释一下这段代码def forward(self, x): assert x.shape[1] == self.channels return self.op(x)

这段代码是一个神经网络模型中的前向传播函数，输入参数 x 是一个张量，要求 x 的第二个维度与模型中设定的通道数相等。函数中使用了 assert 语句来进行断言，如果 x 的通道数不符合要求，程序会抛出异常。最后，...

def init(self,Tm,Tn,X): self.Tm=Tm self.Tn=Tn self.X1=X[0:10] self.X2=X[10:16] def hbf_T(self): Tm = self.Tm Tn = self.Tn A=self.X1[0:4] C=self.X1[4:8]如何定义X为复数列表

def __init__(self, Tm, Tn, X): self.Tm = Tm self.Tn = Tn self.X1 = X[0:10] self.X2 = X[10:16] self.X = [complex(x) for x in X] 这将创建一个名为X的复数列表，其中包含X1和X2中的所有元素。注意，...

class Mlp(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) x = self.drop(x) return x

这是一个 PyTorch 中定义的简单多层感知机（MLP）模型。...- x = self.drop(x)：dropout。 - x = self.fc2(x)：输入特征经过第二个全连接层。 - x = self.drop(x)：dropout。 - return x：返回最终的输出特征。

# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

这是一个包含各种常用神经网络函数的 Python 代码。其中 identity_function 表示恒等函数，step_function 表示阶跃函数，sigmoid 和 sigmoid_grad 表示 sigmoid 函数及其导数，relu 和 relu_grad 表示 ReLU 函数及其...

def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.targets[index]

# This method is used to retrieve a single item from the dataset. # Parameters: # - index: the index of the ... def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.targets[index] return x, y

import random import time import pygame from pygame.constants import * from pygame.image import load as addimage class Base(object): def __init__(self, image, x, y, screen): self.x = x self.y = y self.image = image self.screen = screen self.speedx= 0 self.speedy = 0 def draw(self): self.screen.blit(self.image, (self.x, self.y)) def changespeed(self, x, y): self.speedx = x self.speedy = y def changespeedx(self, x): self.speedx = x def changespeedy(self, y): self.speedy = y def move(self): self.x += self.speedx self.y += self.speedy class Background(): def __init__(self): pygame.display.set_caption("Plane War Game") self.image1 = Base(addimage('./images/bg1.png'), 0, -1200) self.image2 = Base(addimage('./images/bg2.png'), 0, -600) self.image3 = Base(addimage('./images/bg3.png'), 0, 0) self.bgs = [] self.bgs.append(self.image1) self.bgs.append(self.image2) self.bgs.append(self.image3) self.speedy = 3 for bg in self.bgs: bg.changespeedy(self.speedy) def show(self): for bg in self.bgs: bg.move() bg.draw() if bg.y > 1200: bg.y = -600 def main(): maxsize = (800, 600) screen = pygame.display.set_mode(maxsize) a = pygame.image.load("./images/bg2.png") while True: a.show() time.sleep(0.03) if __name__ == '__main__': main()

if abs(self.speedx + x) < self.max_speed: # 控制速度不超过最大速度 self.speedx += x if abs(self.speedy + y) < self.max_speed: self.speedy += y def changespeedx(self, x): if abs(self.speedx + x...

def accuracy(self, x, t): y = self.predict(x) y = np.argmax(y, axis=1) if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) accuracy = np.sum(y == t) / float(x.shape[0]) return accuracy

这段代码定义了一个accuracy函数，用于计算模型在给定输入x上的预测准确率。 首先，通过调用self.predict(x)来获取模型在输入x上的预测结果y。然后，使用np.argmax(y, axis=1)来获取每个样本的预测类别，即返回每行...

class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(): def __init__(self,p1,p2): self.p1 = p1 self.p2 = p2 from math import sqrt def length(self): return sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2 + (self.p1,y-self.p2.y)**2)) def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: return (self.p1.y - self.p2.y)/(self.p1.x - self.p2.x) def __repr__(self): return ((self.p1.x,self.p2.y),(self.p2.x,self.p2.y)) line = Point((2,3),(5,9)) line.length() line.slope()

def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(): def __init__(self,p1,p2): self.p1 = p1 self.p2 = p2 from math import sqrt def length(self): return sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2 + ...

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM，迭代器使用arpack

def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min...

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x，使最后输出为[16,1,50,50,]。

x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) ...

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