\ndata = pd.read_csv(\"D:\\\\Iris_flower_dataset.csv\")

时间: 2023-06-29 19:19:47 浏览: 108
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Android之内置和外置sdcard路径显示并且写入数据的方法

这行代码的作用是将一个名为 "Iris_flower_dataset.csv" 的 CSV 格式文件从本地磁盘中加载到一个名为 "data" 的 pandas DataFrame 对象中。注意，路径中的双反斜杠 "\\" 是用来转义单个反斜杠的，因为反斜杠在 Python 中被用来表示转义字符。 具体来说，这行代码使用了 pandas 库中的 "read_csv()" 函数，它接收一个文件路径作为参数，并返回一个 DataFrame 对象。在这个例子中，文件路径为 "D:\Iris_flower_dataset.csv"，其中的反斜杠被转义成了双反斜杠。 以下是完整的代码示例： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv("D:\\Iris_flower_dataset.csv") ``` 这样，你就可以使用 "data" 变量来访问和操作 CSV 文件中的数据了。
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此外，NDATA和3EH地址未在给出的部分中明确其用途。 中断处理是系统功能的重要组成部分。有计价中断（入口地址0003H）和切换按键中断（入口地址0013H）。中断服务子程序NEWCIRCLE和BUTTON分别处理这两个中断事件。...

def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['h'] = feat g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) # g.update_all(self.message_func2, fn.mean(msg='m', out='h')) node_rep = g.ndata['h'] if self.layer_norm: node_rep = self.layer_norm_weight(node_rep) if self.bias: node_rep = node_rep + self.h_bias if self.self_loop: h = self.node_ME(feat, feat) node_rep = node_rep + h if self.activation: node_rep = self.activation(node_rep) node_rep = self.dropout(node_rep) return node_rep

然后，将输入特征 feat 存储在图 g 的节点特征字典 ndata 中的键 'h' 下。 接下来，使用 g.update_all(self.message_func1, fn.mean(msg='m', out='h')) 对图 g 中的所有边进行消息传递，并使用 mean...

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误是因为在创建特征向量时使用了numpy中的float64类型，而在将特征向量添加到图中时使用了torch中的float32类型。你可以在生成特征向量时将其转换为float32类型，如下所示： python feat = np.random.rand...

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']= False data=pd.read_csv('data.csv') #print(data.head) data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) data['单价']=data['单价'].map(lambda d:d.replace('元/平米','')) data['单价']=data['单价'].astype(float) data['总价']=data['总价'].map(lambda e:e.replace('万','')) data['总价']=data['总价'].astype(float) data['建筑面积']=data['建筑面积'].map(lambda p:p.replace('平米','')) data['建筑面积']=data['建筑面积'].astype(float) copy_d=data.copy() copy_d[['室','厅','卫']]=copy_d['户型'].str.extract('(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫') copy_d['室']=copy_d['室'].astype(float) new_data=data[['总价','建筑面积']] new_data['室']=copy_d['室'] new_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) print(new_data) new_data.loc[2583]=[None,180.00,4] data_train=new_data.loc[0:2582] x_list=['建筑面积','室'] ndata_mean=data_train.mean() ndata_std=data_train.std() data_train=(data_train-ndata_mean)/ndata_std x_train=data_train[x_list].values y_train=data_train['总价'].values svr=LinearRegression() svr.fit(x_train,y_train) x_test=((new_data[x_list]-ndata_mean[x_list])/ndata_std[x_list]).values y_test=((new_data['总价']-ndata_mean['总价'])/ndata_std).values print(y_test) y_pred=svr.predict(x_test) new_data['y_pred']=y_test*ndata_std['总价']+ndata_mean['总价'] print(new_data[['总价','y_pred']]) svr_acc=svr.score(x_test,y_test)*100 svr_mae=mean_absolute_error(x_test,y_pred) print(svr_mae)

具体来说，代码首先读取了一个 csv 文件，并进行了一些数据清洗，然后对数据进行了特征工程，提取出了室、厅、卫等特征，并将其转化为数值类型。接着将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对线性回归模型进行训练...

class GraphPooling(nn.Module): def __init__(self, pool_type): super(GraphPooling, self).__init__() self.pool_type = pool_type if pool_type == 'mean': self.reduce_func = fn.mean(msg='m', out='h') elif pool_type == 'max': self.reduce_func = fn.max(msg='m', out='h') elif pool_type == 'min': self.reduce_func = fn.min(msg='m', out='h') def forward(self, g, feat): with g.local_scope(): g.ndata['x'] = feat g.update_all(fn.copy_u('x', 'm'), self.reduce_func) return g.ndata['h']

这段代码定义了一个名为GraphPooling的神经网络模块，用于对图进行池化操作。 在初始化方法__init__中，通过传入参数pool_type来指定池化操作的类型。如果pool_type为'mean'，则使用fn.mean函数进行平均池化；...

def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思

这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数，输入参数是一个批量的图数据，其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征，然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。...

def forward(self, inputs, edges="__ALL__", skip=0): self.loss = 0 # prepare h = self.feat_drop(inputs) # NxD 特征丢弃操作，前面定义的 ft = self.fc(h).reshape((h.shape[0], self.num_heads, -1)) # NxHxD' N是批次大小，H是头数，D‘是头的特征维度 a1 = (ft * self.attn_l).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 计算左边和右边的注意力系数 a2 = (ft * self.attn_r).sum(dim=-1).unsqueeze(-1) # N x H x 1 self.g.ndata.update({'ft' : ft, 'a1' : a1, 'a2' : a2})

最后，通过调用self.g.ndata.update()方法来更新图中节点的特征。这个方法接收一个字典作为参数，键为特征名称（例如'ft'、'a1'、'a2'），值为对应的特征张量（例如ft、a1、a2）。这样，在后续的图神经网络...

g.ndata['h'] = torch.from_numpy(node_feature)

具体来说，g是一个DGL库中的图对象，ndata表示节点数据，'h'表示节点的特征名称，torch.from_numpy(node_feature)则将numpy数组node_feature转换为PyTorch张量，并将其赋值给所有节点的'h'属性。这样做是为了方便...

] 在创建文件对象时，必须指明文件的名字，以及文件的存储位置，下面的描述中正确的是（____）。 "d:\\ndata.txt" r"d:\ndata.txt" "d:\ndata.txt" "d:/ndata.txt"

r"d:\ndata.txt"。 在创建文件对象时，必须指明文件的名字，以及文件的存储位置。在 Windows 操作系统中，文件路径使用反斜杠（\）分隔目录，而在 Python 中，反斜杠是一个特殊字符，用于表示转义序列。因此，我们...

1.2.14\AirtestIDE\airtest\core\android\static\adb\windows\adb.exe -P 5037 -s f19e7fbe shell ls [21:51:10][ERROR]<airtest.core.api> Traceback (most recent call last): File "airtest\core\android\adb.py", line 374, in shell File "airtest\core\android\adb.py", line 332, in raw_shell File "airtest\core\android\adb.py", line 197, in cmd airtest.core.error.AdbError: stdout[b'acct\r\napex\r\nbin\r\nbugreports\r\ncache\r\ncharger\r\nconfig\r\ncust\r\nd\r\ndata\r\ndebug_ramdisk\r\ndefault.prop\r\ndev\r\netc\r\nlost+found\r\nmnt\r\nodm\r\noem\r\nproc\r\nproduct\r\nproduct_services\r\nres\r\nsbin\r\nsdcard\r\nstorage\r\nsys\r\nsystem\r\nvendor\r\n'] stderr[b'ls: ./init.zygote64_32.rc: Permission denied\r\nls: ./init.rc: Permission denied\r\nls: ./init.usb.rc: Permission denied\r\nls: ./ueventd.rc: Permission denied\r\nls: ./init.zygote32.rc: Permission denied\r\nls: ./init.recovery.hardware.rc: Permission denied\r\nls: ./init: Permission denied\r\nls: ./init.miui.google_revenue_share_v2.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.cust.rc: Permission denied\r\nls: ./init.environ.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.post_boot.sh: Permission denied\r\nls: ./init.miui.qadaemon.rc: Permission denied\r\nls: ./verity_key: Permission denied\r\nls: ./init.recovery.qcom.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.rc: Permission denied\r\nls: ./init.usb.configfs.rc: Permission denied\r\nls: ./init.exaid.hardware.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.google_revenue_share.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.nativedebug.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.early_boot.sh: Permission denied\r\nls: ./metadata: Permission denied\r\n'] During handling of the above exception, another exception occurred:

根据提供的引用内容，这是一个关于AirtestIDE的问题。根据引用\[1\]，如果遇到旧版本使用没问题，但更新后出现问题的情况，需要提供详细的信息来进行问题解答。具体需要提供旧版本信息（IDE版本，是否使用本地python...

def train(device, model, opt, loss_fn, train_loader): model.train() epoch_loss = 0 f1 = [] for g in train_loader: g = g.to(device) feat = g.ndata['feat'] label = g.ndata['label'] logits = model(g, feat) loss = loss_fn(logits, label) f1.append(get_f1(logits.detach().cpu().numpy(), label.detach().cpu().numpy())) epoch_loss += loss.data.item() opt.zero_grad() loss.backward() opt.step() return epoch_loss / len(train_loader), np.mean(f1)，写一个train_loader以调用该函数

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class GraphDataset(Dataset): def __init__(self, graphs, targets): self.graphs = graphs self.targets = targets def __len__(self): return len...

from sklearn.datasets import load_iris def datasets_demo(): """ sk_learn数据集使用 :return: """ # 获取数据集 iris = load_iris() print(type(iris)) print("鸢尾花数据集：\n",iris) return None if __name__ =="__maim__": # 代码：sk_learn数据集使用 datasets_demo()这段代码运行结果为

2], dtype=int32), 'target_names': array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='), 'DESCR': 'Iris Plants Database\n====================\n\nNotes\n-----\nData Set Characteristics:\n :Number of ...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 22, in <module> g.ndata['label'] = torch.from_numpy([labels]) TypeError: expected np.ndarray (got list)

这个错误是因为你传递给torch.from_numpy()函数的参数是一个列表，而不是一个NumPy数组。你需要先将列表转换为NumPy数组，...g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels_array) 这样就不会出现上述错误了。

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/getCSV.py", line 114, in <module> getData(CSVPATH,OUTPATH) File "E:/403/myworld/VGAE/getCSV.py", line 79, in getData graph.ndata["node_features"] = new_node_feat File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\view.py", line 99, in __setitem__ self._graph._set_n_repr(self._ntid, self._nodes, {key: val}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 4346, in _set_n_repr if F.context(val) != self.device: File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\backend\pytorch\tensor.py", line 99, in context return input.device AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device'

这个错误提示也是 PyTorch 的错误，可能是因为你将 numpy.ndarray 转换为 PyTorch 的 Tensor 时没有指定使用 CPU 进行操作，而在之后使用时调用了 GPU 相关的函数，导致出现错误。 你可以将 numpy.ndarray 转换为 ...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 59, in <module> loss = criterion(z.view(-1).to(torch.float32), g.ndata['node_features'].view(-1)) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3098, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

例如，将 z 和 g.ndata['node_features'] 的数据类型都转换为 Float，代码如下所示： python z = z.to(torch.float32) node_features = g.ndata['node_features'].to(torch.float32) loss = criterion(z....

(Graph(num_nodes=1767, num_edges=34085, ndata_schemes={'_ID': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64), 'feat': Scheme(shape=(50,), dtype=torch.float32), 'label': Scheme(shape=(121,), dtype=torch.float32)} edata_schemes={'_ID': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64)}), tensor([[-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], ..., [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481], [-0.0855, -0.0884, -0.1128, ..., -0.1399, -0.1494, -0.1481]]), tensor([[1., 0., 0., ..., 1., 1., 0.], [1., 0., 0., ..., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., ..., 0., 0., 0.], ..., [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]))解释一下这个输出

其中 ndata_schemes 表示节点数据的属性，包括 '_ID'、'feat' 和 'label' 三个属性，其分别表示节点的 ID、节点的特征和节点的标签。edata_schemes 表示边数据的属性，这里只包含一个 '_ID' 属性，表示边的 ID。 第...

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 14, in <module> g.ndata['feat'] = feat File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\view.py", line 99, in __setitem__ self._graph._set_n_repr(self._ntid, self._nodes, {key: val}) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\heterograph.py", line 4346, in _set_n_repr if F.context(val) != self.device: File "D:\code\myworld\lib\site-packages\dgl\backend\pytorch\tensor.py", line 99, in context return input.device AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'device' 进程已结束,退出代码1

这个错误发生在使用 DGL 库设置节点属性时，因为传入的特征值是 Numpy 数组，而...g.ndata['feat'] = feat_tensor 这里我们将 Numpy 数组 feat 转换为 PyTorch 张量 feat_tensor，然后将其设置为节点特征。

plt.figure()\ndata1 = data.loc[[0, 1, 20, 21]]\npd.plotting.parallel_coordinates(data1, \"No\")\nplt.title(\"轮廓图\")\nplt.show()\n

这段代码使用了matplotlib库中的plt.figure()函数创建一个新的图形窗口，然后通过传入数据集data1到pandas库中的plotting.parallel_coordinates()函数绘制出一张轮廓图。最后使用plt.title()函数设置图像标题，然后...

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在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换
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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩