tensor 删除一列

在 Python 中，可以使用 NumPy 或 PyTorch 中的 tensor 对象来删除 tensor 中的一列。以下是使用 PyTorch 的示例代码：

import torch

# 创建一个 3x3 的 tensor
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 删除第二列
new_tensor = torch.cat((tensor[:,:1], tensor[:,2:]), dim=1)

print(new_tensor)

输出：

tensor([[1, 3],
        [4, 6],
        [7, 9]])

在上面的代码中，我们使用了 PyTorch 中的 `torch.cat()` 函数来连接两个 tensor。我们将第一列和第三列连接起来，从而删除了第二列。

相关问题

读取new_training_set、new_test_set和new_pred_set中的数据并删除时间列，转换为pytorch张量，将时间列添加回第一列

假设数据集是以csv格式存储的，可以使用pandas库来读取和操作数据。以下是读取数据集、删除时间列、转换为PyTorch张量、并添加时间列的代码：

import pandas as pd
import torch

# 读取训练集、测试集和预测集
train_df = pd.read_csv('new_training_set.csv')
test_df = pd.read_csv('new_test_set.csv')
pred_df = pd.read_csv('new_pred_set.csv')

# 删除时间列
train_df = train_df.drop(columns=['时间'])
test_df = test_df.drop(columns=['时间'])
pred_df = pred_df.drop(columns=['时间'])

# 将数据转换为PyTorch张量
train_tensor = torch.tensor(train_df.values).float()
test_tensor = torch.tensor(test_df.values).float()
pred_tensor = torch.tensor(pred_df.values).float()

# 添加时间列
train_tensor = torch.cat([torch.arange(train_tensor.shape[0]).unsqueeze(1), train_tensor], dim=1)
test_tensor = torch.cat([torch.arange(test_tensor.shape[0]).unsqueeze(1), test_tensor], dim=1)
pred_tensor = torch.cat([torch.arange(pred_tensor.shape[0]).unsqueeze(1), pred_tensor], dim=1)

这里假设时间列的名称为"时间"，可以根据实际情况进行修改。经过以上步骤，训练集、测试集和预测集都被转换为了PyTorch张量，且时间列被添加回了第一列。

def random_shift_events(event_tensor, max_shift=20, resolution=(224, 224)): H, W = resolution x_shift, y_shift = np.random.randint(-max_shift, max_shift + 1, size=(2,)) event_tensor[:, 0] += x_shift event_tensor[:, 1] += y_shift valid_events = (event_tensor[:, 0] >= 0) & (event_tensor[:, 0] < W) & (event_tensor[:, 1] >= 0) & (event_tensor[:, 1] < H) event_tensor = event_tensor[valid_events] return event_tensor这个函数什么意思

这个函数是用来对一个事件张量进行随机平移的操作。事件张量是一种描述事件发生位置、时间和类型的数据结构。在这个函数中，事件张量的前两列分别表示事件发生的x和y坐标，后面的列表示事件的时间和类型。函数中的max_shift参数控制了平移的最大距离，resolution参数表示事件发生的分辨率。函数首先随机生成一个x和y方向的平移距离，然后将事件张量中的x和y坐标分别加上这个随机平移距离。最后，该函数返回经过平移后的事件张量，其中不合法的事件（即超出了分辨率范围的事件）被删除。