用python语言描述下面代码：library(ROSE) data.rose=ROSE(y~ ., data =intact, seed = 1)$data table(data.rose$y) str(data.rose) > table(data.rose$y)

时间: 2024-03-31 11:31:51 浏览: 40
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python绘制玫瑰的实现代码

star3星 · 编辑精心推荐
很抱歉，您提供的是R语言的代码，不是Python语言。下面是对您提供的R语言代码的简单解释： 1. `library(ROSE)`：加载ROSE包，该包提供了一种用于处理不平衡数据集的方法，可以通过随机过采样来平衡正负样本数量。 2. `data.rose=ROSE(y~ ., data =intact, seed = 1)$data`：使用ROSE函数进行随机过采样，其中y为目标变量，"."表示使用所有其他变量进行建模，data为数据集，seed为随机数种子，$data表示只提取数据集。 3. `table(data.rose$y)`：对过采样后的数据集进行y变量的计数，输出正负样本数量。 4. `str(data.rose)`：查看过采样后的数据集的结构信息。 由于您的代码是R语言的，上述解释可能并不能完全满足您的需求，如果您需要Python的相应代码，可以提供更详细的问题描述，我会尽力为您解答。
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用python语言重写下面代码：library(ROSE) data.rose=ROSE(y~ ., data =intact, seed = 1)$data table(data.rose$y) str(data.rose) > table(data.rose$y)

好的，下面是使用Python语言重写的代码： python from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler ros = RandomOverSampler(random_state=1) X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(intact.drop...

class Partial_conv3(nn.Module): def init(self, dim, n_div, forward): super().init() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.global_pool(x1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x这段代码有什么错误

这段代码并没有明显的语法错误，但是存在一些潜在的问题和需要改进的地方： 1. 类名应该以大写字母开头，应该将 Partial_conv3 改为 PartialConv3。 2. super().init() 应该改为 super().__init__()。 3....

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.global_pool(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

你可以在forward_slicing和forward_split_cat的输出结果之前加入一个全局平均池化层进行通道增强，代码如下： class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__...

帮我分析以下代码：class PConv(nn.Module): def __init__(self, dim, ouc, n_div=4, forward='split_cat'): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.conv = Conv(dim, ouc, k=1) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x): # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) x = self.conv(x) return x def forward_split_cat(self, x): # for training/inference x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) x = self.conv(x) return x

这段代码定义了一个名为 PConv 的类，该类继承自 nn.Module 类。该类的初始化函数接受三个参数：dim，ouc 和 n_div。其中，dim 表示输入特征图的通道数，ouc 表示输出特征图的通道数，n_div 表示将输入特征图的通道...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) self.global_pool = GlobalAvgPool2d() if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x1 = self.global_pool(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x

这段代码是关于使用PyTorch实现的Partial Convolution的模块，主要是针对图像分割任务中，输入图像中存在一部分区域是未知的（通常是黑色区域）的情况下，如何进行卷积计算，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。...

class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) if forward == 'slicing': self.forward = self.forward_slicing elif forward == 'split_cat': self.forward = self.forward_split_cat else: raise NotImplementedError def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor: # only for inference x = x.clone() # !!! Keep the original input intact for the residual connection later x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) return x def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor: x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) x1 = self.partial_conv3(x1) x = torch.cat((x1, x2), 1) return x 在这段代码中插入全局平均池化做通道增强的模块

修改后的代码如下： class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div, forward): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 self....

详细逐步解释下列代码：import os.path import re import yaml import csv from tasly import builder_utils ############################ # IntAct - MutationDs # ############################ def parser(databases_directory, download=True): relationships = set() # 加载yml文件 with open('./yml/mutationDsConfig.yml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) header = config['header'] output_file_name = "mutation_curated_affects_interaction_with.csv" regex = r":(\w+)\(" url = config['mutations_url'] directory = os.path.join(databases_directory, "MutationDs") builder_utils.checkDirectory(directory) file_name = os.path.join(directory, url.split('/')[-1]) if download: builder_utils.downloadDB(url, directory) with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as mf: first = True for line in mf: if first: first = False continue data = line.rstrip("\r\n").split("\t") if len(data) > 12: internal_id = data[0] pvariant= '_'.join(data[1].split(':')) effect = data[5] organism = data[10] interaction = data[11] evidence = data[12] if organism.startswith("9606"): matches = re.finditer(regex, interaction) for matchNum, match in enumerate(matches, start=1): interactor = match.group(1) relationships.add((pvariant, interactor, "CURATED_AFFECTS_INTERACTION_WITH", effect, interaction, evidence, internal_id, "Intact-MutationDs")) # builder_utils.remove_directory(directory) return (relationships, header, output_file_name) if __name__ == '__main__': databases_directory = './databases' relationships, header, output_file_name = parser(databases_directory, download=True) # 新建CSV文件并写入表头 with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) for item in relationships: writer.writerow(item) print("Data saved to {} successfully!".format('entities.csv'))

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