def data_deal(number): if (number.find('万元')) != -1: # 找到带有万元的,取出数字,去掉逗号,转成float,*10000 number_new = float(number[:number.find('万元')].replace(',', '')) * 10000 else: # 找到带有元的,删除元,删除逗号,转成float number_new = float(number.replace('元', '').replace(',', '')) return number_new 什么意思

这是一个Python函数，函数名为`data_deal`。该函数的作用是将字符串类型的金额数据进行处理，将其转换为浮点型数据。具体的处理方式如下：

1. 判断金额数值中是否包含“万元”，如果包含则将其转换为以“元”为单位的金额数值，并将其乘以10000，即将单位从万元转换为元。该步骤的具体操作是：

* 使用字符串的`find`方法查找字符串中是否包含“万元”，如果包含返回其在字符串中的索引位置，否则返回-1。
* 如果找到了“万元”，则使用字符串切片的方式取出数字部分，并使用`replace`方法将其中的逗号删除。然后将该数字转换为浮点型数据，并将其乘以10000，得到新的金额数值。
* 如果没有找到“万元”，则直接使用`replace`方法将字符串中的“元”和逗号删除，并将其转换为浮点型数据，得到新的金额数值。

2. 将处理后的金额数值作为函数的返回值。

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def weights_init_kaiming(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: init.kaiming_normal_(m.weight.data, a=0, mode='fan_in') elif classname.find('Linear') != -1: init.kaiming_normal_(m.weight.data, a=0, mode='fan_in') elif classname.find('BatchNorm') != -1: init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) init.constant_(m.bias.data, 0.0)

这是一个权重初始化函数，使用了Kaiming正态分布初始化方法。它根据输入的网络模块类型来初始化权重。当模块是卷积层或线性层时，使用Kaiming正态分布初始化权重；当模块是批归一化层时，使用正态分布初始化权重，并将偏置项初始化为0。

这个函数的目的是为了在深度学习模型中进行权重初始化，以帮助模型更好地学习数据的特征。权重初始化是深度学习中的一项重要技术，可以影响模型的收敛速度和性能。Kaiming正态分布初始化方法是一种常用的权重初始化方法，适用于使用ReLU激活函数的网络。

def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

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