test[c] = test[c].map(lambda s: '<unknown>' if s not in le.classes_ else s) le.classes_ = np.append(le.classes_, '<unknown>') train[c] = le.transform(train[c]) test[c] = le.transform(test[c])

这段代码的作用是将训练集和测试集中的某个特征列（c）中的字符串类型数据转化为数字类型数据，并且在转化过程中，如果出现了训练集中没有出现过的字符串，就将其替换为'<unknown>'，并将其添加到类别列表（le.classes_）中。具体的解释如下：

- le = LabelEncoder()：创建一个LabelEncoder对象，用于将字符串类型数据转化为数字类型数据。
- test[c] = test[c].map(lambda s: '<unknown>' if s not in le.classes_ else s)：对测试集中的特征列c进行处理，遍历该列中的每一个元素s，如果s不在le.classes_中，就将其替换为'<unknown>'，否则不变。这样做的目的是为了防止测试集中出现了训练集中没有的字符串，导致在转化过程中出现错误。
- le.classes_ = np.append(le.classes_, '<unknown>')：将'<unknown>'添加到le.classes_中，这样在后续的转化过程中，就可以将其转化为一个数字。
- train[c] = le.transform(train[c])：对训练集中的特征列c进行处理，将其中的字符串类型数据转化为数字类型数据。
- test[c] = le.transform(test[c])：对测试集中的特征列c进行处理，将其中的字符串类型数据转化为数字类型数据。

相关问题

device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)

这段代码对 `device_df` DataFrame 进行了一些时间特征的处理和添加。

首先，通过 `device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour)`，将 `timestamp` 列中的时间戳转换为小时数，并将结果赋值给新的列 `'hour'`。这里使用了 `time.localtime` 函数来获取时间戳对应的本地时间，并提取小时数。

接下来，通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0)`，将 `'hour'` 列中的小时数进行判断，如果小时数大于等于 22 或者小于 6，则将对应的 `'is_night'` 列设为 1，否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于夜晚时间段。

然后，通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0)`，将 `'hour'` 列中的小时数进行判断，如果小时数大于等于 10 或者小于 17，则将对应的 `'is_daytime'` 列设为 1，否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于白天时间段。

最后，通过 `device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)`，将 `'timestamp'` 列中的时间戳转换为 UTC 时间，并提取该时间对应的星期几。如果星期几大于等于 5（即周六或周日），则将对应的 `'is_weekend'` 列设为 1，否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于周末。

通过添加这些时间特征列，可以在后续的分析和建模中考虑时间因素的影响。

class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思

这个类是一个 PyTorch 数据集类，用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时，它会读取训练集和验证集的文件列表，以及标签映射文件。它还可以根据模式（训练、验证、测试）选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数，则会根据类别名称筛选文件列表。标签映射将标签名称映射为数字标签。此外，该类还可以指定数据增强类型、加载器类型和解析器类型。在数据集的获取过程中，它会根据指定的解析器类型对数据进行解析，并返回图像和标签。