fill_value=-1

如果将 `fill_value` 的值设为 -1，那么 `torch.full` 函数将创建一个张量，并用数值 -1 填充整个张量。例如，下面的代码创建了一个形状为 (3, 4) 的张量，并用数值 -1 填充整个张量：

import torch

x = torch.full((3, 4), -1)
print(x)

输出结果为：

tensor([[-1, -1, -1, -1],
        [-1, -1, -1, -1],
        [-1, -1, -1, -1]])

相关问题

在Python中df1.add（df2,fill_value=0）

在Python中，`df1.add(df2, fill_value=0)`是用于将两个DataFrame对象相加的方法。它将df2的值添加到df1的值中，并返回一个新的DataFrame对象，其中缺失的值由fill_value参数填充，默认为0。如果两个DataFrame中有相同的索引，则它们将按行和列进行对齐，以便执行逐元素的加法操作。以下是一个简单的示例，说明如何使用此方法：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20], 'B': [40, 50], 'D': [70, 80]})

# 将df2添加到df1中
df3 = df1.add(df2, fill_value=0)

print(df3)

输出：

      A    B    C     D
0  11.0  44.0  7.0  70.0
1  22.0  55.0  8.0  80.0
2  23.0  66.0  9.0   0.0

在此示例中，df1和df2包含不同的列和行，因此在执行加法操作时，新的DataFrame对象中包含所有列和行。由于df2中没有列'C'，因此在新的DataFrame对象中，该列由fill_value参数填充为0。同样，由于df2中没有行2，因此在新的DataFrame对象中，该行也被填充为0。

将下面的缺失值填充处理代码优化并写出代码过程 update_value = [] for key in ['pm10', '温度', '湿度', '风速', '风向']: # 插值填充缺失数据 col = e[key].copy() bool_na = col.isna().copy() for (idx, na) in enumerate(bool_na.to_list()): if na: pre_value = post_value = None pre_index = post_index = idx while pre_value is None and idx > 0: pre_index -= 1 if pre_index == 0: break if not bool_na.iloc[pre_index]: pre_value = col.iloc[pre_index] while post_value is None and idx < (len(col) - 1): post_index += 1 if post_index == len(col): break if not bool_na.iloc[post_index]: post_value = col.iloc[post_index] if pre_value is not None and post_value is not None: col.iloc[idx] = (pre_value + post_value) / 2 bool_na.iloc[idx] = False update_value.append((idx, key, col.iloc[idx])) for (idx, key, v) in update_value: e.loc[idx, key] = v

这段代码可以进行如下优化：

1. 使用 pandas 内置的插值函数进行填充，可以使用 interpolate() 函数或 bfill() 和 ffill() 函数进行填充，可以根据数据的特性选择不同的插值方法。

2. 可以使用 apply() 函数对列进行操作，避免使用循环。

下面是代码优化后的过程：

1. 导入 pandas 库并读取数据

import pandas as pd

e = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用 interpolate() 函数进行填充

e.interpolate(inplace=True)

3. 使用 apply() 函数对列进行操作

update_value = []

def fill_na(col):
    bool_na = col.isna().copy()
    for (idx, na) in enumerate(bool_na.to_list()):
        if na:
            pre_value = post_value = None
            pre_index = post_index = idx
            while pre_value is None and idx > 0:
                pre_index -= 1
                if pre_index == 0:
                    break
                if not bool_na.iloc[pre_index]:
                    pre_value = col.iloc[pre_index]
            while post_value is None and idx < (len(col) - 1):
                post_index += 1
                if post_index == len(col):
                    break
                if not bool_na.iloc[post_index]:
                    post_value = col.iloc[post_index]
            if pre_value is not None and post_value is not None:
                col.iloc[idx] = (pre_value + post_value) / 2
                bool_na.iloc[idx] = False
                update_value.append((idx, col.name, col.iloc[idx]))
    
for key in ['pm10', '温度', '湿度', '风速', '风向']:
    e[key].apply(fill_na)
    
for (idx, key, v) in update_value:
    e.loc[idx, key] = v