num_features = all_data.select_dtypes(include=['int64','float64','int32']).copy() num_features.drop(['SalePrice'],axis=1,inplace=True) # 去掉目标值房价列 num_feature_names = list(num_features.columns) num_features_data = pd.melt(all_data, value_vars=num_feature_names) g = sns.FacetGrid(num_features_data, col="variable", col_wrap=5, sharex=False, sharey=False) g = g.map(sns.distplot, "value") plt.show()

时间: 2023-06-12 17:07:46 浏览: 61
这段代码主要是使用 seaborn 库来可视化数据集中所有数值型特征的分布情况,其中包括 int64、float64 和 int32 类型的特征。首先,将所有数值型特征列选出来,并去掉目标值列 SalePrice。然后,将所有数值型特征列进行 melt 操作,将其转化为长格式,即将所有列转化为两列,一列为变量名,一列为变量对应的数值。接着,使用 FacetGrid 函数创建一个多子图网格,每个子图对应一个变量,使用 distplot 函数绘制每个变量对应的数值分布直方图。最后,使用 plt.show() 函数展示图形。
相关问题

怎么加快这段代码的运行速度num_samples = x_data.shape[0] features = tf.Variable(initial_value=tf.zeros((1, 0)), dtype=tf.float32) batch_size = 32 for i in range(0, num_samples, batch_size): batch = x_data[i:i + batch_size] batch = tf.expand_dims(batch, axis=0) if i + batch_size > num_samples: batch_num = num_samples - i if batch_num == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num) features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size) features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1) print(features.shape)

这段代码的运行速度可以通过以下几种方式进行优化: 1. 使用更快的模型:如果模型的计算速度较慢,可以尝试使用更快的模型,例如MobileNet、EfficientNet等。 2. 使用GPU加速:如果你的电脑有GPU,可以使用GPU加速模型的计算。可以使用`tf.config.experimental.set_memory_growth()`方法来设置GPU内存分配策略,以避免内存溢出问题。 3. 使用TensorFlow Dataset:TensorFlow Dataset是一种高效的数据输入管道,可以帮助提高训练速度。可以使用`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`方法来创建一个Dataset对象,然后使用`batch()`方法和`prefetch()`方法来设置批量大小和预取数据。 4. 使用更大的批量大小:如果你的电脑有足够的内存,可以尝试使用更大的批量大小,以提高训练速度。但是需要注意,批量大小过大可能会导致内存溢出问题。 5. 使用多线程预处理数据:如果你的电脑有多个CPU核心,可以使用多线程预处理数据,以加快数据处理速度。可以使用`tf.data.Dataset.map()`方法来定义一个数据预处理函数,并使用`num_parallel_calls`参数来设置线程数。 根据你的代码,可以使用方法1、2和4来进行优化,具体代码如下: ```python # 方法1:使用更快的模型 from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2 model = MobileNetV2(input_shape=input_shape, include_top=False, weights='imagenet') # 方法2:使用GPU加速 gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) except RuntimeError as e: print(e) # 方法4:使用更大的批量大小 batch_size = 64 # 修改后的代码 features = tf.Variable(initial_value=tf.zeros((1, 0)), dtype=tf.float32) for i in range(0, num_samples, batch_size): batch = x_data[i:i + batch_size] batch = tf.expand_dims(batch, axis=0) if i + batch_size > num_samples: batch_num = num_samples - i if batch_num == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num) features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size) features = tf.concat([features, feature_batch], axis=1) print(features.shape) ``` 希望这些方法能够帮助你加快代码的运行速度!

class LogisticRegression(): def __init__(self, num_feature: int, learning_rate: float) -> None: ''' Constructor Parameters: num_features is the number of features. learning_rate is the learning rate. Return: there is no return value. ''' self.num_feature = num_feature self.w = np.random.randn(num_feature + 1) self.learning_rate = learning_rate这段是什么意思

这是一个 Logistic 回归模型的 Python 类的初始化方法。在初始化方法中: - `num_feature` 表示特征的数量; - `learning_rate` 表示学习率。 在初始化方法中,首先将特征的数量 `num_feature` 和学习率 `learning_rate` 存储到类的属性中。然后,使用 `np.random.randn` 方法初始化权重向量 `self.w`,其中 `num_feature + 1` 表示权重向量的长度,因为还需要添加一个偏置项。最后,将学习率也存储到类的属性中。

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