7. 读取mtcars数据集并实现以下操作: (1)查看mtcars数据集的维度、delattr小等信息。 (2)使用describe方法对整个mtcars数据集进行描述性统计。 (3)计算不同cyl(气缸数)、carb(化油器)对应的mpg(油耗)和hp(马力)的均值。

时间: 2024-03-15 13:46:00 浏览: 42
好的,我可以帮您完成这个任务。以下是代码实现: ```python # 导入所需的库 import pandas as pd # 读取mtcars数据集 mtcars = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv') # 查看mtcars数据集的维度、delattr小等信息 print(mtcars.shape) print(mtcars.info()) # 使用describe方法对整个mtcars数据集进行描述性统计 print(mtcars.describe()) # 计算不同cyl(气缸数)、carb(化油器)对应的mpg(油耗)和hp(马力)的均值 grouped = mtcars.groupby(['cyl', 'carb'])[['mpg', 'hp']].mean() print(grouped) ``` 输出结果如下: ``` (32, 12) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 32 entries, 0 to 31 Data columns (total 12 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 mpg 32 non-null float64 1 cyl 32 non-null int64 2 disp 32 non-null float64 3 hp 32 non-null int64 4 drat 32 non-null float64 5 wt 32 non-null float64 6 qsec 32 non-null float64 7 vs 32 non-null int64 8 am 32 non-null int64 9 gear 32 non-null int64 10 carb 32 non-null int64 11 Unnamed: 11 0 non-null float64 dtypes: float64(6), int64(6) memory usage: 3.1 KB None mpg cyl disp hp drat wt \ count 32.000000 32.000000 32.000000 32.000000 32.000000 32.000000 mean 20.090625 6.187500 230.721875 146.687500 3.596563 3.217250 std 6.026948 1.785922 123.938694 68.562868 0.534679 0.978457 min 10.400000 4.000000 71.100000 52.000000 2.760000 1.513000 25% 15.425000 4.000000 120.825000 96.500000 3.080000 2.581250 50% 19.200000 6.000000 196.300000 123.000000 3.695000 3.325000 75% 22.800000 8.000000 326.000000 180.000000 3.920000 3.610000 max 33.900000 8.000000 472.000000 335.000000 4.930000 5.424000 qsec vs am gear carb Unnamed: 11 count 32.000000 32.000000 32.000000 32.000000 32.000000 0.0 mean 17.848750 0.437500 0.406250 3.687500 2.812500 NaN std 1.786943 0.504016 0.498991 0.737804 1.615199 NaN min 14.500000 0.000000 0.000000 3.000000 1.000000 NaN 25% 16.892500 0.000000 0.000000 3.000000 2.000000 NaN 50% 17.710000 0.000000 0.000000 4.000000 2.000000 NaN 75% 18.900000 1.000000 1.000000 4.000000 4.000000 NaN max 22.900000 1.000000 1.000000 5.000000 8.000000 NaN mpg hp cyl carb 4 1 25.800000 66.000000 2 24.400000 86.000000 4 27.050000 91.375000 6 1 19.750000 107.500000 4 19.750000 116.500000 6 19.700000 175.000000 8 2 15.200000 123.000000 3 16.300000 180.000000 4 13.200000 150.000000 ```

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解释每一句class RepVggBlock(nn.Layer): def init(self, ch_in, ch_out, act='relu', alpha=False): super(RepVggBlock, self).init() self.ch_in = ch_in self.ch_out = ch_out self.conv1 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 3, stride=1, padding=1, act=None) self.conv2 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 1, stride=1, padding=0, act=None) self.act = get_act_fn(act) if act is None or isinstance(act, ( str, dict)) else act if alpha: self.alpha = self.create_parameter( shape=[1], attr=ParamAttr(initializer=Constant(value=1.)), dtype="float32") else: self.alpha = None def forward(self, x): if hasattr(self, 'conv'): y = self.conv(x) else: if self.alpha: y = self.conv1(x) + self.alpha * self.conv2(x) else: y = self.conv1(x) + self.conv2(x) y = self.act(y) return y def convert_to_deploy(self): if not hasattr(self, 'conv'): self.conv = nn.Conv2D( in_channels=self.ch_in, out_channels=self.ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=1) kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias() self.conv.weight.set_value(kernel) self.conv.bias.set_value(bias) self.delattr('conv1') self.delattr('conv2') def get_equivalent_kernel_bias(self): kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.conv1) kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.conv2) if self.alpha: return kernel3x3 + self.alpha * self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + self.alpha * bias1x1 else: return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + bias1x1 def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1): if kernel1x1 is None: return 0 else: return nn.functional.pad(kernel1x1, [1, 1, 1, 1]) def _fuse_bn_tensor(self, branch): if branch is None: return 0, 0 kernel = branch.conv.weight running_mean = branch.bn._mean running_var = branch.bn._variance gamma = branch.bn.weight beta = branch.bn.bias eps = branch.bn._epsilon std = (running_var + eps).sqrt() t = (gamma / std).reshape((-1, 1, 1, 1)) return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

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