feature = pd.DataFrame(Parallel(n_jobs=1, backend="multiprocessing")(delayed(processing_feature)(f) for f in tqdm(all_ids)))feature = pd.DataFrame(Parallel(n_jobs=1, backend="multiprocessing")(delayed(processing_feature)(f) for f in tqdm(all_ids))) feature = pd.DataFrame(Parallel(n_jobs=1, backend="multiprocessing")(delayed(processing_feature)(f) for f in tqdm(all_ids)))这段代码什么
时间: 2023-10-19 17:07:32 浏览: 40
这段代码是使用Python的pandas库创建一个名为"feature"的DataFrame对象。它使用了并行处理的方式,使用了multiprocessing模块,并且通过将processing_feature函数应用于all_ids列表中的每个元素来生成DataFrame的内容。tqdm函数用于显示进度条。
相关问题
仿照feature = pd.DataFrame( Parallel(n_jobs=16, backend="multiprocessing")(delayed(processing_feature)(f) for f in tqdm(all_ids)))的方法,使用Parallel和delayed优化下面的代码:mse_weights, ce_weights, soft_weights = nn.fit( train_feature, train_target_lb, gamma, batch_num)
你可以使用`Parallel`和`delayed`来优化下面的代码:
```python
from joblib import Parallel, delayed
def fit_wrapper(train_feature, train_target_lb, gamma, batch_num):
nn = YourNeuralNetwork() # 替换为你的神经网络类
mse_weights, ce_weights, soft_weights = nn.fit(train_feature, train_target_lb, gamma, batch_num)
return mse_weights, ce_weights, soft_weights
results = Parallel(n_jobs=16, backend="multiprocessing")(
delayed(fit_wrapper)(train_feature, train_target_lb, gamma, batch_num)
for _ in tqdm(range(len(all_ids)))
)
mse_weights_list, ce_weights_list, soft_weights_list = zip(*results)
mse_weights = np.concatenate(mse_weights_list)
ce_weights = np.concatenate(ce_weights_list)
soft_weights = np.concatenate(soft_weights_list)
```
这里,我们首先定义了一个包装函数`fit_wrapper`,它调用你的神经网络类并返回相应的权重。然后,我们使用`Parallel`和`delayed`来并行化调用`fit_wrapper`函数,这样每个任务可以在不同的CPU核心上同时运行。最后,我们提取各个任务的结果,并将它们连接起来得到最终的权重结果。
df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel一个sheet
如果你想将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的同一个 sheet 中,可以先将两个 DataFrame 合并成一个 DataFrame,再将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件中。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)
# 合并 df1 和 df2 为一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])
# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
在上述代码中,我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2,然后使用 pd.concat() 方法将两个 DataFrame 合并为一个 DataFrame,并将合并后的 DataFrame 赋值给 df。接着,我们使用 to_excel() 方法将 df 对象写入到 Excel 文件中,其中 index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入到 Excel 文件中。需要注意的是,这里的括号中需要填写 Excel 文件的路径和名称。
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