inplace = true 什么意思

时间: 2024-04-17 20:29:28 浏览: 84
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对python pandas中 inplace 参数的理解

`inplace=True` 是一种参数选项，它用于指示一些函数或方法在原地修改数据，而不是返回修改后的副本。通常，这意味着原始数据本身将被更改，而不是创建一个新的对象来保存修改后的结果。如果 `inplace=False` 或者没有指定该参数，默认情况下，函数或方法将返回一个新的对象，而原始数据将不会被更改。需要注意的是，使用 `inplace=True` 可能会更加高效，因为它避免了创建新的对象，但也可能会导致意外的结果和数据丢失，因此需要谨慎使用。
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inplace = True 什么意思

inplace=True 是一种参数选项，它用于指示一些函数或方法在原地修改数据，而不是返回修改后的副本。通常，这意味着原始数据本身将被更改，而不是创建一个新的对象来保存修改后的结果。如果 inplace=False 或者...

dfn.replace(0, np.nan, inplace=True) dfn.replace(0.0, np.nan, inplace=True) dfn.replace('0', np.nan, inplace=True) dfn.replace('0.0', np.nan, inplace=True) dfn.fillna(method='ffill', inplace=True) dfn.fillna(method='bfill', inplace=True)优化

$', value=np.nan, regex=True, inplace=True) 这个正则表达式可以匹配所有以 "0" 或 "0.0" 开头的字符串，将它们替换为 NaN。 2. 使用链式调用： dfn = dfn.replace(0, np.nan).replace('0', np.nan)....

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参数drop=True表示删除重复行或列，而参数inplace=True表示在原始DataFrame或Series上进行修改，而不是创建一个新的DataFrame或Series。 例如，如果在一个名为df的DataFrame上调用df.drop_duplicates(inplace...

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这是一个pandas的DataFrame方法。它的作用是重置DataFrame的索引，使其从0开始连续编号，并且将这个重置后的DataFrame直接替换...drop=True表示不保留原来的索引，inplace=True表示直接在原来的DataFrame上进行修改。

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data.sort_values(by=['日期'], inplace=True)表示按照"日期"列的值对数据进行升序排序。inplace=True表示在原地修改数据，即将排序后的结果直接应用到data中。 data.set_index(keys=['日期'], inplace=True...

portfolio.sort_index(inplace=True) 什么意思

这段代码是在Python中使用pandas库对数据框进行排序的操作。...因此，portfolio.sort_index(inplace=True)的含义是对名为portfolio的数据框按照行或列的索引进行排序，并直接修改原始数据框，使其变为排序后的结果。

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1. data.dropna(inplace=True)：它将从数据集中删除包含缺失值的行。通过设置inplace=True，它会直接在原始数据集上进行修改，而不是返回一个新的数据集。 2. data.drop('Rank', axis=1, inplace=True)：它将...

act(inplace=True)是什么意思

act(inplace=True)是一种常见的函数调用方式，通常用于表示函数在原地修改输入参数，而不创建新的副本。当设置inplace=True时，函数会直接在原始对象上进行操作，并返回None。这意味着原始对象的值会被修改，而不...

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看起来应该是在类VGG16的__init__函数中定义self的时候出错了，可能是因为super(VGG16, self).__init__()前面多了一个空格，应该是super(VGG16,self).__init__()，应该把空格去掉就可以了。

dfn.replace(0, pd.np.nan, inplace=True)可以改为dfn.replace(0, np.nan, inplace=True)吗

可以，只要在代码开头导入了 NumPy 库，就可以直接使用 np.nan 替代 pd....这样就可以使用 np.nan 来替换 DataFrame 中的所有 0 值，并将替换后的结果保存到原 DataFrame 中（由于 inplace=True 参数的指定）。

pretrained_dict = torch.load('E:/fin/models/gen.pth') print(pretrained_dict.keys())上述语句打印出的键值dict_keys(['iteration', 'generator']) 怎么和下列生成器对齐：class ContextEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(ContextEncoder, self).__init__() # 编码器 self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), ) # 解码器 self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(64, 3, kernel_size=4, stride=2, padding=1), nn.Sigmoid(), ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x

在你提供的代码中，包含了一个名为ContextEncoder的类，该类包含了一个编码器和一个解码器。编码器使用了一个Sequential容器，其中包含了一系列卷积层、批量归一化层和LeakyReLU激活函数。解码器同样使用了一个...

描述这段代码 class VGGTest(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True, numClasses=10): super(VGGTest, self).__init__() # conv1 1/2 self.conv1_1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.relu1_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1_2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.relu1_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv2 1/4 self.conv2_1 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.relu2_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2_2 = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.relu2_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv3 1/8 self.conv3_1 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv4 1/16 self.conv4_1 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv5 1/32 self.conv5_1 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

这段代码定义了一个名为VGGTest的神经网络模型，该模型使用了VGG网络的结构。它包含了5个卷积层和5个最大池化层，每个卷积层后面都跟着一个ReLU激活函数。其中第一个卷积层输入通道数为3，输出通道数为64，卷积核...

inplace=True

inplace=True 是 pandas 中一些函数的参数，它表示对数据进行修改时是否直接在原始数据上进行修改。如果 inplace=True，则表示直接在原始数据上进行修改，而不是创建一个新的副本。例如，如果执行以下代码： df...

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inplace=True是一种参数选项，它通常用于表示在进行某个操作时是否允许改变原始数据而不需要创建新的对象。如果将inplace设置为True，则会直接在原始对象上进行修改。否则，将创建一个新的对象来存储修改后的结果。...

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