og = np.ogrid[:size, :size]是什么意思

这行代码创建了一个两维的网格，大小为`size x size`。`np.ogrid`是NumPy中的一个函数，它用于创建一个多维网格，可以用于生成坐标点或者进行插值操作。`:`表示从0开始到`size-1`结束，这样就创建了一个从0到`size-1`的一维数组，而`np.ogrid`将这个一维数组在两个维度上分别复制，得到一个大小为`size x size`的网格，其中第一个维度对应行，第二个维度对应列。

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def _make_bilinear_weights(self, size, num_channels): factor = (size + 1) // 2 # 向下取整 if size % 2 == 1: center = factor - 1 else: center = factor - 0.5 og = np.ogrid[:size, :size] # 建立网格？ filt = (1 - abs(og[0] - center) / factor) * (1 - abs(og[1] - center) / factor) filt = torch.from_numpy(filt) w = torch.zeros(num_channels, num_channels, size, size) w.requires_grad = False for i in range(num_channels): for j in range(num_channels): if i == j: w[i, j] = filt return w

这段代码用于生成双线性插值的权重矩阵，其中size是插值的尺寸（通常为2或3），num_channels是输入图像的通道数。factor是计算出来的一个系数，用于计算权重矩阵的每个元素的值。具体的计算方法可以参考双线性插值的算法原理。

将这些代码转换为伪代码 # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left") # 输出预处理后的数据集 print(data.head())

以下是转换为伪代码后的代码：

# 确定目标变量和特征变量
target_col = ["Outcome"]
cat_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选小于12的特征
cat_cols = [x for x in cat_cols]

# 数值型特征
num_cols = [x for x in 数据集的列名 if x not in cat_cols + target_col]

# 二分类特征
bin_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选等于2的特征

# 多分类特征
multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols]

# Label encoding 二分类特征
le = LabelEncoder()
for i in bin_cols:
    对二分类特征进行标签编码

# 独热编码 多分类特征
data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols)

# 标准化 数值型特征
std = StandardScaler()
scaled = std.fit_transform(data[num_cols])
scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols)

# 合并特征
df_data_og = data.copy()
data = data.drop(columns=num_cols, axis=1)
data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

# 输出预处理后的数据集
print(data.head())

以上伪代码是对原 Python 代码的简化和抽象，将其转化为了一系列的操作和方法调用。