top_name = ".".join(in_file.split('/')[-1].split(".")[:-1])

时间: 2024-04-19 15:30:07 浏览: 37

人工智能笔记_V1.3.docx

根据提供的文档信息，我们可以整理出以下相关的人工智能与机器学习知识点： ### 一、惰性对象及其使用 - **惰性对象**：惰性对象指的是在被明确调用之前不会执行计算的对象，如 `enumerate()` 和 `itertuples()` 方法生成的对象。 - **惰性对象的查看方式**：可以通过 `[*V]` 的方式查看惰性对象的内容。 ### 二、数据类型的查看 - **使用 `type(V)`**：通过此命令可以查看变量 `V` 的类型。 ### 三、NumPy 库中的数组操作 #### 1. 查看数据 - **`np.unique(y)`**：用于查看数组 `y` 中的所有唯一元素及它们出现的次数。 #### 2. 数组的维度变换 - **降维** - `V.ravel()`：将多维数组转换为一维数组。 - `V.reshape(np.prod(V.shape))`：通过计算当前数组的元素总数，将数组重塑为一维。 - **区别**：`ravel` 是在几何维度上的降维，而 `reshape` 是在数据维度上的降维。 - **升维** - 使用 `V.reshape()` 方法可以改变数组的形状，例如： - 将一维数组 `V1 = array([1,2,3,1,2,2,3,1])` 转换为三维数组： - `V2 = V1.reshape(2,2,2)`，得到的 `V2` 是三维数组 `[[[1,2],[3,1]], [[2,2],[3,1]]]`。 #### 3. 数组的分合 - **拆分**：通常使用 `numpy` 的函数来实现。 - **合并** - `np.concatenate()`：沿着指定轴连接两个数组。 - 示例：`np.concatenate((V1, V2), axis=0)` 表示垂直连接两个数组。 - 示例：`np.concatenate((V1, V2), axis=1)` 表示水平连接两个数组。 - `np.append()`：向现有数组追加值。 - `np.vstack()`：垂直堆叠数组。 - 示例：`V = np.vstack(([1,1,2], [2,3,4]))` 结果为 `array([[1,1,2], [2,3,4]])`。 #### 4. 生成网格坐标矩阵 - **`np.meshgrid()`**：生成网格坐标矩阵。 ### 四、数据构造 #### 1. 随机序列构造 - 使用 `numpy.random` 模块中的函数生成随机数据。 #### 2. 不随机序列构造 - **`np.linspace()`**：创建一个等差数列。 - 示例：`np.linspace(1, 10, 5)` 创建从 1 到 10 之间的 5 个等间距数。 - **`np.arange()`**：创建等差数列。 - 示例：`np.arange(10)` 生成从 0 到 9 的整数数组。 - 示例：`np.arange(10, 20, 2)` 生成从 10 到 20 的偶数数组。 #### 3. 矩阵构造 - **单位矩阵**：`np.eye(n)` 生成 n×n 的单位矩阵。 - **特定值填充的矩阵** - `np.zeros((m, n))`：生成 m 行 n 列的零矩阵。 - `np.ones((m, n))`：生成 m 行 n 列的全一矩阵。 - `np.full((m, n), value)`：使用特定值 `value` 填充的 m 行 n 列矩阵。 ### 五、Pandas 库中的数据处理 #### 1. 数据读取 - 使用 `pd.read_csv()` 或 `pd.read_excel()` 读取 CSV 或 Excel 文件。 - 示例：`pd.read_csv('path/to/file.csv')` #### 2. 数据分割（截取） - 使用 `.loc` 和 `.iloc` 对 DataFrame 进行行和列的截取。 - 示例：`data.loc[:, 'column_name']` 表示选取所有行的某列数据。 - 示例：`data.iloc[1:5, 0:3]` 表示选取第 2 行至第 5 行，第 1 列至第 3 列的数据。 #### 3. 数据合并 - 使用 `.join()` 方法合并 DataFrame。 #### 4. 数据删除 - 使用 `.drop()` 方法删除 DataFrame 中的行或列。 #### 5. 数据分组与聚合 - 使用 `.groupby()` 方法对数据进行分组，并使用 `.agg()` 方法进行聚合操作。 ### 六、Scikit-learn 库的应用 #### 1. 训练集与测试集划分 - 使用 `train_test_split()` 函数进行数据集的划分。 #### 2. 交叉验证 - 使用 `cross_val_score()` 函数进行交叉验证。以上是根据给定的文档信息整理出的主要知识点，这些知识点涵盖了机器学习中数据预处理的基础，对于初学者来说是非常实用的内容。

这段代码的作用是从文件路径中提取出文件名（不带后缀），并将多个部分用点号连接起来。在这段代码中，`in_file`是一个文件路径的字符串。首先，通过`split('/')`将路径字符串按照斜杠进行分割，得到一个列表。然后，取列表中最后一个元素（即文件名）并再次进行分割，使用点号来分割文件名和后缀部分。最后，使用`join`方法将分割后的文件名部分连接起来，形成一个新的字符串，并赋值给`top_name`变量。

阅读全文

top_name = ".".join(in_file.split('/')[-1].split(".")[:-1])

相关推荐

Python对文件和目录进行操作的方法(file对象/os/os.path/shutil 模块)

jsj_Php_教程.pdf

cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1]) self.data_path = os.path.join(cur_dir, 'data/medical.json')

label_name = os.path.join(self.args.label_save_path + self.args.weight_path.split('run/')[1], IndexError: list index out of range

cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1]) self.data_path= os.path.join(cur_dir, 'Radar_level_instrument.csv')

label_file = osp.join(self.root, name.split()[1])

最新推荐

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页

PyMySQL-1.1.0rc1.tar.gz

StarModAPI: StarMade 模组开发的Java API工具包

管理建模和仿真的文件

R语言数据清洗术：Poisson分布下的异常值检测法

设计一个简易的Python问答程序

PHP疫情上报管理系统开发与数据库实现详解

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

R语言统计推断：掌握Poisson分布假设检验

NX C++二次开发高亮颜色设置的方法

cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(file).split('/')[:-1]) self.data_path = os.path.join(cur_dir, 'data/medical.json')

cur_dir = '/'.join(os.path.abspath(file).split('/')[:-1]) self.data_path= os.path.join(cur_dir, 'Radar_level_instrument.csv')