for set_ in (strat_train_set, strat_test_set): set_.drop("income_cat", axis=1, inplace=True)

时间: 2024-01-27 11:05:00 浏览: 44
这行代码是在删除数据集中的一个名为 "income_cat" 的列，它是在对数据集进行分层抽样时添加的一个临时列。由于在实际使用中不需要这一列，因此可以将其删除，以免影响后续的数据分析和建模过程。该代码通过inplace=True参数实现就地修改原始数据集。同时，该代码也使用了一个for循环，对训练集和测试集都执行了相同的操作。
相关问题

strat_train_set = data.loc[train_index]是什么意思

这是一行代码，其作用是从一个名为 "data" 的数据集中选取索引值为 "train_index" 的行，然后将其赋值给名为 "start_train_set" 的变量。具体实现方式可能需要看上下文的完整代码。

for train_index, test_index in split.split(data, data["label"]): strat_train_set = data.loc[train_index] strat_test_set = data.loc中strat_test_set = data.loc是什么意思

？回答：strat_test_set = data.loc 是一行代码，它的作用是基于索引位置从数据集中选择测试数据集。通过.loc方法，我们可以根据布尔索引选择行和列。在这个例子中，它是选择测试数据集的行。

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for i, (x, label) in enumerate(self.train_loader): x = x.to(self.device) label = label.to(self.device) outputs = self.net(x)#得到新模型的输出 target_curr = label pre_ce = outputs.clone() pre_ce = pre_ce[:, self.strat_num:self.end_num] loss = torch.nn.functional.cross_entropy(pre_ce, target_curr)#新模型和目标结果的交叉熵 loss_distill = 0 if self.distillation: with torch.no_grad(): outputs_old = self.old_model(x) t_one_hot = outputs_old[:0:self.strat_num] loss_distill = F.binary_cross_entropy(F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0, dim=1), F.softmax(t_one_hot, dim=1)) loss = loss + 10 * loss_distill逐行解释

- for i, (x, label) in enumerate(self.train_loader): - 对训练数据进行迭代，x是输入数据，label是对应的标签。 - x = x.to(self.device) - 将输入数据移动到指定的设备上（如GPU）。 - label = label...

F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0是什么意思

具体来说，它将模型输出的前 strat_num 个元素除以 2.0，然后对其进行 softmax 计算，得到的结果是一个概率分布。其中除以 2.0 的操作可以看作是对模型输出的缩放，缩小输出值的范围，使得 softmax 输出的概率更加...

class Trainer(object): def __init__(self, net, per_num=20, start_num=0, end_num=10, save_path="./model/Lwf", epoch=50, lr=0.0005, batch_size=128): self.lr = lr self.epoch = epoch self.batch_size = batch_size self.strat_num = start_num self.end_num = end_num self.class_num = end_num - start_num self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.save_path = save_path self.main_net_path = save_path + "/LwF_" + str(start_num) + ".pth" transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) trainset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=True, transform=transform_train) testset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) test_all = Cifar100Split(start_num=0, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) self.train_loader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) self.test_loader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) self.test_loader_all = DataLoader(test_all, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

这段代码是一个PyTorch中的类Trainer的初始化函数。...此外，该类还定义了一些图像预处理的操作，包括随机裁剪、随机翻转、随机旋转等，并对训练集和测试集进行了划分和加载。该类的作用是训练深度神经网络模型以实现对...

import pygame from game_items import * from game_hud import * from game_music import * class Game(object): """游戏类""" def __init__(self): self.main_window=pygame.display.set_mode(SCREEN_RECT.size) pygame.display.set_caption("Aircraft battle") self.is_game_over=False self.is_pause=False self.all_group = pygame.sprite.Group() self.enemies_group = pygame.sprite.Group() self.supplies_group = pygame.sprite.Group() GameSprite("background.png", 1, self.all_group) hero = GameSprite("mel.png", 0, self.all_group) hero.rect.center = SCREEN_RECT.center self.main_window = pygame.display.set_mode(SCREEN_RECT.size) pygame.display.set_caption("Aircraft battle") self.all_group.add(Background(False), Background(True)) def reset_game(self): """game restarts""" self.is_game_over=False self.is_pause=False def envent_handler(self): """如果监听到推出事件，返还Ture,否则返还False""" for event in pygame.event.get(): if event.type==pygame.QUIT: return True elif event.type==pygame.KEYDOWN and event.key==pygame.K_SPACE: if self.is_game_over: self.reset_game() else: self.is_pause=not self.is_pause def start(self): """strat game""" clock=pygame.time.Clock() while True: if self.envent_handler(): return if self.is_game_over: print("游戏已经结束，请按空格键继续游戏。**********") elif self.is_pause: print("游戏已经暂停，请按空格键继续游戏，**********") else: self.all_group.update() self.all_group.draw(self.main_window) pygame.display.update() clock.tick(60) if __name__ =='__main__': pygame.init() Game().start() pygame.quit()

代码看起来没有明显的语法错误。根据你提供的错误信息，可能是由于图片文件无法加载导致的问题。请确保你提供的图片路径是正确的，并且图片文件存在于指定路径中。 另外，你在构造函数__init__中创建了一个...

strat_shuff_split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=2504, random_state=42) # Get the index values from the generator train_idx, test_idx = next(strat_shuff_split.split(df[feature_cols], df['Attrition_Flag'])) # Create the data sets x_train = df.loc[train_idx, feature_cols] y_train = df.loc[train_idx, 'Attrition_Flag'] x_test = df.loc[test_idx, feature_cols] y_test = df.loc[test_idx, 'Attrition_Flag'] x_train 这段代码是要做什么

这段代码是为了将数据集进行分割和划分成...- train_idx 和 test_idx 分别是训练集和测试集的索引。 - x_train 和 y_train 分别是训练集的特征和标签。 - x_test 和 y_test 分别是测试集的特征和标签。

#include "dht11.h" void Delay_us(uint16_t delay) { __HAL_TIM_DISABLE(&htim3); __HAL_TIM_SET_COUNTER(&htim3,0); __HAL_TIM_ENABLE(&htim3); uint16_t curCnt=0; while(1) { curCnt=__HAL_TIM_GET_COUNTER(&htim3); if(curCnt>=delay) break; } __HAL_TIM_DISABLE(&htim3); } void DHT11_OUT(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0}; GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_8; GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP; GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_PULLUP; GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_HIGH; HAL_GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStruct); } void DHT11_IN(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0}; GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_8; GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_INPUT; GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL; GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_HIGH; HAL_GPIO_Init(GPIOB, &GPIO_InitStruct); } void DHT11_Strat(void) { DHT11_OUT(); HAL_GPIO_WritePin(GPIOB,GPIO_PIN_8,GPIO_PIN_RESET); HAL_Delay(20); HAL_GPIO_WritePin(GPIOB,GPIO_PIN_8,GPIO_PIN_SET); Delay_us(30); } uint8_t DHT11_Check(void) { uint8_t retry = 0 ; DHT11_IN(); while(GPIO_PIN_SET == HAL_GPIO_ReadPin(GPIOB,GPIO_PIN_8) && retry <100) { retry++; Delay_us(1);//1us } if(retry>=100) {return 1;} else retry = 0 ; while(GPIO_PIN_RESET == HAL_GPIO_ReadPin(GPIOB,GPIO_PIN_8) && retry<100) { retry++; Delay_us(1);//1us } if(retry>=100) {return 1;} return 0 ; } uint8_t DHT11_Read_Bit(void) { uint8_t retry = 0 ; while(GPIO_PIN_SET==HAL_GPIO_ReadPin(GPIOB, GPIO_PIN_8) && retry <100) { retry++; Delay_us(1); } retry = 0 ; while(GPIO_PIN_RESET==HAL_GPIO_ReadPin(GPIOB, GPIO_PIN_8) && retry<100) { retry++; Delay_us(1); } Delay_us(40); if(GPIO_PIN_SET==HAL_GPIO_ReadPin(GPIOB, GPIO_PIN_8)) return 1; else return 0 ; } uint8_t DHT11_Read_Byte(void) { uint8_t i , dat ; dat = 0 ; for(i=0; i<8; i++) { dat <<= 1; dat |= DHT11_Read_Bit(); } return dat ; } uint8_t DHT11_Read_Data(uint8_t* temp , uint8_t* humi) { uint8_t buf[5]; uint8_t i; DHT11_Strat(); if(DHT11_Check() == 0) { for(i=0; i<5; i++) { buf[i] = DHT11_Read_Byte(); } if(buf[0]+buf[1]+buf[2]+buf[3] == buf[4]) { *humi = buf[0]; *temp = buf[2]; } }else return 1; return 0 ; } void func_1() { uint8_t temperature = 1 ; uint8_t humidity = 1; uint8_t aTXbuf[32] ; while(1){ DHT11_Read_Data(&temperature , &humidity); sprintf((char*)aTXbuf,"%d , %d %% \r\n" ,temperature ,humidity); HAL_UART_Transmit(&huart1, aTXbuf, strlen((const char*)aTXbuf), 200); HAL_Delay(5000); } } int temperature_humidity_device_control(protocol_package_t *pk) { printf("temperature_humidity_device_control\r\n"); if(pk->function == 0x16 && pk->data[0] == 0x00) { printf("temperature_humidity_device_control success\r\n"); uint8_t temperature = 1 ; uint8_t humidity = 1; uint8_t aTXbuf[32] ; //DHT11_Read_Data(&temperature , &humidity); pk->data[0] = 0x35; } return 0; }改错

curCnt=__HAL_TIM_GET_COUNTER(&htim3); if(curCnt>=delay) break; } __HAL_TIM_DISABLE(&htim3); } void DHT11_OUT(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0}; GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_8; ...

#include "hcsr04.h" #include "delay.h" #include "usart.h" #include "lcd.h" float Distance; //距离 cm void HCSR04_Init(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitSture; EXTI_InitTypeDef EXTI_InitSture; NVIC_InitTypeDef NVIC_InitSture; //如果外部中断的话则一定使能AFIO复用功能 RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_AFIO | RCC_APB2Periph_GPIOE,ENABLE); //配置IO端口 GPIO_InitSture.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_PP; //推挽输出模式 GPIO_InitSture.GPIO_Pin = HCSR04_Trig; //将PE4于Trig相连 GPIO_InitSture.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOE, &GPIO_InitSture); GPIO_InitSture.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IPD; //下拉输入模式 GPIO_InitSture.GPIO_Pin = HCSR04_Echo; //将PE6于Echo相连 GPIO_InitSture.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOE, &GPIO_InitSture); //中断和6端口映射一起 GPIO_EXTILineConfig(GPIO_PortSourceGPIOE,GPIO_PinSource6); //外部中断配置 EXTI_InitSture.EXTI_Line=EXTI_Line6; EXTI_InitSture.EXTI_LineCmd=ENABLE; EXTI_InitSture.EXTI_Mode=EXTI_Mode_Interrupt; EXTI_InitSture.EXTI_Trigger=EXTI_Trigger_Rising; EXTI_Init(&EXTI_InitSture); //中断优先级管理 NVIC_InitSture.NVIC_IRQChannel=EXTI9_5_IRQn; NVIC_InitSture.NVIC_IRQChannelCmd=ENABLE; NVIC_InitSture.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority=2; NVIC_InitSture.NVIC_IRQChannelSubPriority=2; NVIC_Init(&NVIC_InitSture); } void EXTI9_5_IRQHandler(void) { delay_us(10); if(EXTI_GetITStatus(EXTI_Line6)!=RESET) { TIM_SetCounter(TIM3,0); //开始计数 TIM_Cmd(TIM3,ENABLE); //使能 while(ECHO_DQ_IN); //等待低电平GPIO_ReadInputDataBit(GPIOE, HCSR04_Echo) TIM_Cmd(TIM3,DISABLE); //关闭 Distance=TIM_GetCounter(TIM3)*340/200.0; if(Distance>0) { //printf("Distance:%f cm\r\n",Distance); LCD_ShowNum(30+40,120,Distance,3,16); } EXTI_ClearITPendingBit(EXTI_Line6); } } void HCSR04_Strat(void) { GPIO_SetBits(GPIOE, HCSR04_Trig); //将Trig设置为高电平 delay_us(20); //持续大于10us触发，触发超声波模块工作 GPIO_ResetBits(GPIOE, HCSR04_Trig); }

这段代码是用于初始化和操作一个超声波传感器模块HCSR04的。具体来讲，它通过GPIO控制HCSR04的Trig引脚发送超声波信号，然后通过中断和计时器来测量超声波信号从发送到接收所需要的时间，从而计算出距离，并在LCD上...

def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2) plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()请问这段代码什么意思请逐行解释这段代码

3. for key in y_dic.keys():：遍历字典 y_dic 中的所有键。 4. if key in agg_df.index:：如果当前键在 agg_df 的索引中存在，执行下一步。 5. tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class)：将 agg...

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) 为什么strat_scores是str型的而不是tensor型的

1. 检查模型是否成功加载：确保通过 BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) 成功加载了预训练模型。如果模型加载失败，可能会导致输出结果不正确。 2. 检查模型输入：确保将输入正确传递给模型。...

Error in Design(data, formula, specials = c("strat", "strata")) : dataset dd not found for options(datadist=)

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uint8_t DHT11_Read_Data(uint8_t* temp , uint8_t* humi) { uint8_t buf[5]; uint8_t i; DHT11_Strat(); if(DHT11_Check() == 0) { for(i=0; i<5; i++) { buf[i] = DHT11_Read_Byte(); } if(buf[0]+buf[1]+buf[2]+buf[3] == buf[4]) { *humi = buf[0]; *temp = buf[2]; } }else return 1; return 0 ; }

6. DHT11_Strat(): 一个函数调用，用于启动DHT11传感器。 7. DHT11_Check(): 一个函数调用，用于检查从DHT11传感器返回的响应信号是否正确。 8. buf[i] = DHT11_Read_Byte(): 一个函数调用，用于从DHT11传感器读取...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩