dataset = file["data"]

时间: 2023-08-20 19:55:34 浏览: 76
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tf.data.Dataset.map与tf.data.Dataset.interleave

在示例代码中，`dataset = file["data"]`这行代码用于获取H5文件中名为"data"的数据集。您可以根据实际情况修改此代码以适应您的数据集名称。 如果您的H5文件中的数据集名称不是"data"，您可以将上述代码行修改为与您的数据集名称匹配的名称。例如，如果您的数据集名称是"my_dataset"，则可以将代码修改为`dataset = file["my_dataset"]`。 确保在更改代码时使用与实际数据集名称一致的字符串。这样，您就可以正确地从H5文件中获取相应的数据集进行归一化操作。
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最后，它打印出data的形状，并使用np.save函数将data保存为名为'X_test.npy'的文件。 这段代码的作用是加载ARFF文件中的多维时间序列数据，并将其保存为numpy数组，以便进行后续的数据处理和分析。

如何解决Jupyter中lyft_dataset = LyftDataset(data_path='./dataset/', json_path='./dataset/train_data')的[Errno 2] No such file or directory: 'dataset\train_data\category.json'问题

lyft_dataset = LyftDataset(data_path='/home/user/dataset/', json_path='/home/user/dataset/train_data') 这样可以确保代码在任何位置都可以找到数据集。 希望这些方法能够帮助你解决问题。

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import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

data = tif_dataset.ReadAsArray() # 读取TIFF文件中的像素数据 # 计算裁剪后的左上角坐标 x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) ...

dataset = ImageFolder('D:/pythonProject/data/' + file.namelist()[0])什么意思

假设file是一个zip文件对象，file.namelist()返回该zip文件中所有文件的文件名列表，file.namelist()[0]则表示该zip文件中的第一个文件。代码中将该文件的路径与文件名拼接成一个完整的文件路径，并作为参数传递给...

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [37], in <cell line: 57>() 52 return num_correct / len(test_loader.dataset) 56 # 转换数据格式 ---> 57 train_dataset = TensorDataset(train_norm_vec, y_train) 58 val_dataset = TensorDataset(valid_norm_vec, y_valid) 59 test_dataset = TensorDataset(test_norm_vec, y_test) File ~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\utils\data\dataset.py:189, in TensorDataset.__init__(self, *tensors) 188 def __init__(self, *tensors: Tensor) -> None: --> 189 assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors), "Size mismatch between tensors" 190 self.tensors = tensors File ~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\utils\data\dataset.py:189, in <genexpr>(.0) 188 def __init__(self, *tensors: Tensor) -> None: --> 189 assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors), "Size mismatch between tensors" 190 self.tensors = tensors TypeError: 'int' object is not callable

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) num_correct += (predicted == labels).sum().item() return num_correct / len(test_loader.dataset) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=16, ...

File "/Users/liudianhewen/Desktop/气象局实践/ganomaly-master/lib/data.py", line 354, in load_data dataloader = {x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset[x], File "/Users/liudianhewen/Desktop/气象局实践/ganomaly-master/lib/data.py", line 354, in <dictcomp> dataloader = {x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset[x], File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 277, in __init__ sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator) # type: ignore[arg-type] File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 96, in __init__ if not isinstance(self.num_samples, int) or self.num_samples <= 0: File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 104, in num_samples return len(self.data_source) TypeError: object of type 'Dataset' has no len()

from torch.utils.data import Dataset class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, index): return self.data[index] def __len__(self): return len...

dataset = ImageFolder('C:/Users/HASEE/Desktop/实验/pythonProject/data/Experiment5/' + file.namelist()[0]) IndexError: list index out of range

这个错误通常是由于file.namelist()返回一个空列表导致的，而在下一行代码中使用了该列表的第一个元素，导致了IndexError: list index out of range错误。 file.namelist()是ZipFile对象的一个方法，用于返回...

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def init(self, data): self.data = data def getitem(self, item): return self.data[item] def len(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这写代码分别是什么意思

- load_data(file_name)函数：读取CSV文件并返回一个DataFrame对象，然后填充缺失值为平均值。 - MyDataset(Dataset)类：定义一个自定义数据集，包含__init__、__getitem__和__len__方法，用于返回数据集中的单个...

dataset = gdal.Open(imgPath, gdal.GA_ReadOnly)

This line of code opens the image ... The variable dataset is assigned the dataset object returned by the gdal.Open() function, which can be used to read the image data and its associated metadata.

import numpy as np def replacezeroes(data): min_nonzero = np.min(data[np.nonzero(data)]) data[data == 0] = min_nonzero return data # Change the line below, based on U file # Foundation users set it to 20, ESI users set it to 21 LINE = 20 def read_scalar(filename): # Read file file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') field = np.asarray(lines_1).astype('double').reshape(num_cells_internal, 1) field = replacezeroes(field) return field def read_vector(filename): # Only x,y components file = open(filename, 'r') lines_1 = file.readlines() file.close() num_cells_internal = int(lines_1[LINE].strip('\n')) lines_1 = lines_1[LINE + 2:LINE + 2 + num_cells_internal] for i in range(len(lines_1)): lines_1[i] = lines_1[i].strip('\n') lines_1[i] = lines_1[i].strip('(') lines_1[i] = lines_1[i].strip(')') lines_1[i] = lines_1[i].split() field = np.asarray(lines_1).astype('double')[:, :2] return field if __name__ == '__main__': print('Velocity reader file') heights = [2.0, 1.5, 0.5, 0.75, 1.75, 1.25] total_dataset = [] # Read Cases for i, h in enumerate(heights, start=1): U = read_vector(f'U_{i}') nut = read_scalar(f'nut_{i}') cx = read_scalar(f'cx_{i}') cy = read_scalar(f'cy_{i}') h = np.ones(shape=(np.shape(U)[0], 1), dtype='double') * h temp_dataset = np.concatenate((U, cx, cy, h, nut), axis=-1) total_dataset.append(temp_dataset) total_dataset = np.reshape(total_dataset, (-1, 6)) print(total_dataset.shape) # Save data np.save('Total_dataset.npy', total_dataset) # Save the statistics of the data means = np.mean(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) stds = np.std(total_dataset, axis=0).reshape(1, np.shape(total_dataset)[1]) # Concatenate op_data = np.concatenate((means, stds), axis=0) np.savetxt('means', op_data, delimiter=' ') # Need to write out in OpenFOAM rectangular matrix format print('Means:') print(means) print('Stds:') print(stds)解析python代码，说明读取的数据文件格式

它包含了两个函数：read_scalar(filename) 和 read_vector(filename)，并使用了 replacezeroes(data) 函数来替换数组中的零值。脚本读取名为 U_1, U_2, ..., U_6 的文件，并根据文件中的数据生成一个...

DATASET_PATH = 'data/mini_speech_commands' data_dir = pathlib.Path(DATASET_PATH) if not data_dir.exists(): tf.keras.utils.get_file( 'mini_speech_commands.zip', origin="http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/mini_speech_commands.zip", extract=True, cache_dir='.', cache_subdir='data')

首先，DATASET_PATH 变量指定了数据集的存储路径。然后，data_dir 变量用于创建一个 Path 对象，指向数据集的目录。 接下来的条件判断语句检查数据集目录是否存在。如果目录不存在，就通过 tf.keras.utils....

dataset_type = 'VideoDataset' data_root = 'data/kinetics400/train_256' data_root_val = 'data/kinetics400/val_256' ann_file_train = 'data/kinetics400/train_video_list.txt' ann_file_val = 'data/kinetics400/val_video_list.txt' ann_file_test = 'data/kinetics400/val_video_list.txt' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_bgr=False) train_pipeline = [ dict(type='DecordInit'), dict(type='SampleFrames', clip_len=32, frame_interval=2, num_clips=1), dict(type='DecordDecode'), dict(type='Resize', scale=(-1, 256)), dict(type='RandomResizedCrop'), dict(type='Resize', scale=(224, 224), keep_ratio=False), dict(type='Flip', flip_ratio=0.5), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'), dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]), dict(type='ToTensor', keys=['imgs', 'label']) ]

这是一个视频数据集的配置信息，使用的是Kinetics400数据集。其中train_pipeline是训练数据集的预处理操作，包括DecordInit（初始化）、SampleFrames（采样帧）、DecordDecode（解码）、Resize（缩放）、...

dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=80) ，并将dataset以NumPy 数组格式保存

X = lfw_dataset.data # Save the NumPy arrays to file np.save('lfw_dataset.npy', X) 此代码使用 fetch_lfw_people 函数从 LFW 数据集中获取人脸图像数据，并设置 min_faces_per_person=80 表示至少有...

Traceback (most recent call last): File "D:\DBNet.pytorch-master\tools\train.py", line 78, in <module> main(config) File "D:\DBNet.pytorch-master\tools\train.py", line 38, in main train_loader = get_dataloader(config['dataset']['train'], config['distributed']) File "D:\DBNet.pytorch-master\data_loader\__init__.py", line 84, in get_dataloader _dataset = get_dataset(data_path=data_path, module_name=dataset_name, transform=img_transfroms, dataset_args=dataset_args) File "D:\DBNet.pytorch-master\data_loader\__init__.py", line 24, in get_dataset **dataset_args) File "D:\DBNet.pytorch-master\data_loader\dataset.py", line 17, in __init__ super().__init__(data_path, img_mode, pre_processes, filter_keys, ignore_tags, transform) File "D:\DBNet.pytorch-master\base\base_dataset.py", line 18, in __init__ assert item in self.data_list[0], 'data_list from load_data must contains {}'.format(item_keys) IndexError: list index out of range

具体来说，在你的代码中，第17行的__init__方法中的data_list是一个空列表，而你尝试访问它的第一个元素时发生了索引超出范围的错误。 要解决这个问题，你需要确保在使用data_list之前，它已经被正确地填充了...

import spark.implicits._ // 对 DtaFrame 中的数据进行筛选与处理, 并最后转化为一个新的 DataFram val dataPre = file.select("lowprice", "minprice", "topprice") .map(row => (row.getAsString.toDouble, row.getAsString.toDouble, row.getAsString.toDouble)) val data: DataFrame = dataPre.toDF("lowprice", "minprice", "topprice") data.show() // VectorAssembler 是一个转换器 val assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(Array("lowprice", "minprice", "topprice")) .setOutputCol("features") val dataset = assembler.transform(data) dataset.show() //拆分成训练集和测试集 val Array(train, test) = dataset.randomSplit(Array(0.9,0.1),1234L)

这段代码中使用了 Spark 的 DataFrame API，对一个名为 "file" 的 DataFrame 进行了数据处理和转换。首先，使用 select 函数选取了 "lowprice"、"minprice"、"topprice" 这三列数据，然后使用 map 函数将每一行数据...

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