dataset的where

dataset的where是指在数据集中筛选出符合特定条件的数据。通常用于数据预处理和数据分析中。

例如，对于一个包含学生信息的数据集，我们可以使用where筛选出所有年龄大于18岁的学生信息。

在Python中，可以使用pandas库中的DataFrame对象的query方法来实现where操作。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('students.csv')

# 筛选出年龄大于18岁的学生信息
result = data.query('age > 18')

# 输出结果
print(result)

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This function creates a dataset where each element is a tuple `(inputs, targets)`. `inputs` is a Tensor of shape `(batch_size, input_sequence_length, num_routes, 1)` containing the `input_sequence_length` past values of the timeseries for each node. `targets` is a Tensor of shape `(batch_size, forecast_horizon, num_routes)` containing the `forecast_horizon` future values of the timeseries for each node.

这个函数创建一个数据集，其中每个元素都是一个元组`(inputs, targets)`。`inputs`是一个张量，形状为`(batch_size, input_sequence_length, num_routes, 1)`，其中包含每个节点的`input_sequence_length`个过去时间序列值。`targets`是一个张量，形状为`(batch_size, forecast_horizon, num_routes)`，其中包含每个节点的`forecast_horizon`个未来时间序列值。

class CIFAR10(Dataset): """`CIFAR10 <https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>`_ Dataset. Args: root (string): Root directory of dataset where directory ``cifar-10-batches-py`` exists or will be saved to if download is set to True. train (bool, optional): If True, creates dataset from training set, otherwise creates from test set. transform (callable, optional): A function/transform that takes in an PIL image and returns a transformed version. E.g, ``transforms.RandomCrop`` download (bool, optional): If true, downloads the dataset from the internet and puts it in root directory. If dataset is already downloaded, it is not downloaded again. """ base_folder = 'cifar-10-batches-py' url = "https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz" filename = "cifar-10-python.tar.gz" tgz_md5 = 'c58f30108f718f92721af3b95e74349a' train_list = [ ['data_batch_1', 'c99cafc152244af753f735de768cd75f'], ['data_batch_2', 'd4bba439e000b95fd0a9bffe97cbabec'], ['data_batch_3', '54ebc095f3ab1f0389bbae665268c751'], ['data_batch_4', '634d18415352ddfa80567beed471001a'], ['data_batch_5', '482c414d41f54cd18b22e5b47cb7c3cb'], ['test_batch', '40351d587109b95175f43aff81a1287e'], ] test_list = [ ['test_batch', '40351d587109b95175f43aff81a1287e'], ] meta = { 'filename': 'batches.meta', 'key': 'label_names', 'md5': '5ff9c542aee3614f3951f8cda6e48888', }

这段代码定义了一个名为CIFAR10的数据集类，继承自PyTorch中的Dataset类。CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，包含10个类别的60000张32x32彩色图像。

在类的定义中，有以下几个重要的属性和方法：

- `base_folder`：CIFAR-10数据集的基础文件夹名称。
- `url`：CIFAR-10数据集的下载链接。
- `filename`：CIFAR-10数据集压缩文件的名称。
- `tgz_md5`：CIFAR-10数据集压缩文件的MD5校验值。
- `train_list`和`test_list`：训练集和测试集文件的名称及其对应的MD5校验值。
- `meta`：元数据文件的相关信息。

该类还有一个构造函数(`__init__`)，接收以下参数：

- `root`：数据集的根目录，其中包含或将保存名为`cifar-10-batches-py`的目录。
- `train`：如果为True，从训练集创建数据集；否则从测试集创建数据集。
- `transform`：可选的图像转换函数/变换，接收一个PIL图像并返回一个转换后的版本。
- `download`：如果为True，则从互联网下载数据集并将其放入根目录。如果数据集已经下载，不会重复下载。

该类用于加载CIFAR-10数据集，并提供了一些方便的方法和属性来访问和操作数据集中的图像和标签。