解释这段代码for labelVal = 1:N
时间: 2023-05-21 22:04:58 浏览: 61
这段代码是一个 for 循环,其中 N 是一个确定的数字。循环变量 labelVal 从 1 开始,每次递增 1,直到达到 N 为止。在每次循环中,可以执行一些操作,例如对某些数据进行处理或者输出一些信息。
相关问题
def get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file): df = TransformCoordonates(raster_file,reference_file) array_folder_list = sorted(os.listdir(array_folder)) array_files = [] array_file_name = [] for n,arr_file in enumerate(array_folder_list): if arr_file.endswith('.npy'): array_files.append(np.load(array_folder+'/'+arr_file,allow_pickle=True)) array_file_name.append(arr_file[:-4]) else: print(arr_file, 'Not Supported') for j,class_ in enumerate(array_files): class_ = np.array(class_, dtype =float) array_val = [] for i in df['position']: try: val = class_[i[0], i[1]] array_val.append(val) except: val = np.nan array_val.append(val) df[array_file_name[j]] = array_val label_list = df['label'].unique() label_class = [] for i in range(0,len(label_list)): label_class.append(i) df['type'] = df['label'].replace(label_list, label_class) df_train = df.drop(['longitude','latitude','label','coordinates','position','row','col'], axis = 1) return df_train, [array_files, array_file_name]
这段代码看起来像是一个函数,函数名为 get_data_eval,有三个参数:array_folder,raster_file,和 reference_file。函数的作用看起来是从一个文件夹中读取Numpy数组数据,然后利用TransformCoordonates函数对这些数组进行坐标变换,并且根据坐标变换后的位置信息从数组中提取对应的值,最终将这些值和相应的标签信息整理成一个DataFrame对象,并返回该对象和原始的数组数据。具体实现过程中,函数使用了os模块对文件夹中的文件进行遍历和筛选,使用了numpy模块对数组数据进行读取和处理,使用了pandas模块对数据进行整合和组织。
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
这段代码主要是数据处理部分,包括读取数据、分割数据集、归一化、构建数据集和构建数据加载器等。具体解释如下:
- 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样本和样本数量。
- nn_seq_us(B)函数:主要用于数据处理,包括将数据集分成训练集、验证集和测试集,对数据进行归一化处理,构建数据集和数据加载器。其中,process(data, batch_size)函数用于将数据集转换为模型可以使用的格式,即将前24个数据作为输入序列,第25个数据作为输出标签,最后将处理后的数据集封装为PyTorch的DataLoader对象返回。最后返回训练集、验证集和测试集的DataLoader对象、数据集最大值和最小值。
- Dtr、Val、Dte:分别表示训练集、验证集和测试集的DataLoader对象。
- m、n:表示数据集的最大值和最小值。
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