# Read data into numpy arrays with open(path, 'r') as fp: data = list(csv.reader(fp)) data = np.array(data[1:])[:, 1:].astype(float) #去掉表头行和id列 if not target_only: feats = list(range(93))#target_only 默认是false, 所以用的是全量特征,如果要用自己选择特征,则实例化这个类的时候,设置成True else: # TODO: Using 40 states & 4 tested_positive features (indices = 57 & 75) feats = list(range(40)) + feats_selected # feats_selected是我们选择特征, 40代表是states特征 if mode == 'test': # Testing data # data: 893 x 93 (40 states + day 1 (18) + day 2 (18) + day 3 (17)) data = data[:, feats] self.data = torch.FloatTensor(data) else: # Training data (train/dev sets) # data: 2700 x 94 (40 states + day 1 (18) + day 2 (18) + day 3 (18)) target = data[:, -1] data = data[:, feats]
时间: 2024-02-14 22:32:01 浏览: 43
这段代码读取了数据文件,并将其存储为numpy数组。首先,它打开文件并使用csv.reader读取数据。然后,它将数据转换为numpy数组,并移除第一行(表头行)和第一列(id列)。
接下来,根据参数target_only的值,选择要使用的特征。如果target_only为False,则使用所有的特征(93个)。如果target_only为True,则使用40个states特征加上自定义选择的特征(feats_selected)。
如果mode为'test',表示正在处理测试数据,将根据选择的特征对数据进行切片,并将其转换为torch的FloatTensor类型。
否则,表示正在处理训练数据或开发集数据,将目标变量(最后一列)和选择的特征切片出来,并将它们转换为torch的FloatTensor类型。
相关问题
解释这段代码import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r'D:\桌面\train.csv') data
这段代码使用 Pandas 库读取指定路径下的名为 "train.csv" 的 CSV 文件,并将其存储在名为 "data" 的 Pandas DataFrame 中。其中,"pd" 是 Pandas 库的别名,"np" 是 NumPy 库的别名。
具体解释如下:
- `import pandas as pd`:导入 Pandas 库,并给它起一个别名 "pd",方便后面调用 Pandas 库中的函数和方法。
- `import numpy as np`:导入 NumPy 库,并给它起一个别名 "np",方便后面调用 NumPy 库中的函数和方法。
- `data = pd.read_csv(r'D:\桌面\train.csv')`:使用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取名为 "train.csv" 的 CSV 文件,并将其存储在名为 "data" 的 Pandas DataFrame 中。r'D:\桌面\train.csv' 是文件的绝对路径,前面的 "r" 表示将字符串按照“原始字符串”的方式进行解析,避免特殊字符的转义。
- 最后一行代码没有任何作用,可能是作者在复制粘贴时多余的。
import jieba import numpy from PIL import Image import csv from wordcloud import WordCloud with open('liur.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) data =[] for row in reader: try: data.append(row[1]) except IndexError: pass text = ''.join(row) words = jieba.lcut(text) print(words) bgImg=numpy.array(Image.open("nanhai.jpg")) cloud=WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate(text) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")
在你的代码中,使用了 `row` 变量来拼接文本,这个变量应该写在 `for` 循环的内部,以保证能够正确拼接文本。同时,在使用 `WordCloud` 类生成词云时,也需要将变量名 `text` 传递给 `generate()` 方法,以保证能够正确生成词频。下面是修改后的代码:
```python
import jieba
import numpy
from PIL import Image
import csv
from wordcloud import WordCloud
with open('liur.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.reader(f)
data = []
for row in reader:
try:
data.append(row[1])
except IndexError:
pass
text = ''.join(data)
words = jieba.lcut(text)
print(words)
bgImg = numpy.array(Image.open("nanhai.jpg"))
cloud = WordCloud(
font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc",
background_color="white",
mask=bgImg
).generate(text)
cloud.to_file("词云.png")
print("词云绘制成功")
```
这样,你应该能够成功生成词云了。
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