x = x.apply(lambda x: ((x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))))

这行代码是对 Pandas DataFrame 或 Series 中的每个元素进行归一化处理，使得它们的取值范围在 0 到 1 之间。其中，np.min(x) 和 np.max(x) 分别是 x 中的最小值和最大值。这行代码使用了 Pandas 中的 apply 方法，将 lambda 函数应用到每个元素上。

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import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点

可以使用pandas的isin()方法来判断a中的点是否出现在d中，然后使用~运算符将不包含在d中的点筛选出来。具体实现代码如下：

import numpy as np 
import pandas as pd  

def localmin(points, pixel_size): 
    x_min = np.min(points[:, 0]) 
    y_min = np.min(points[:, 1]) 
    x_max = np.max(points[:, 0]) 
    y_max = np.max(points[:, 1]) 
    w = x_max - x_min 
    h = y_max - y_min 
    wn = w // pixel_size + 1 
    hn = h // pixel_size + 1 
    x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) 
    y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) 
    df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) 
    df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) 
    df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) 
    result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] 
    return result 

a = np.random.random([100,3]) 
b = np.random.random([100, 1])//0.5 
c = np.arange(1000).reshape([100,1]) 
a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) 
d = localmin(a,0.2)

# 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a
a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)]

其中，isin()方法用于判断一个DataFrame或Series对象中的值是否在另一个DataFrame或Series对象中出现过。在这里我们用isin()方法来判断a中的前两列（即x和y坐标）是否出现在d中，然后使用any()方法将结果沿着列方向合并，得到一个长度为100的布尔型数组，表示a中每个点是否在d中出现过。最后使用~运算符对数组进行取反，得到不包含在d中的点的布尔型数组，然后使用该数组对a进行筛选即可。

详细分析代码“global n_words # 处理词汇 learn = tf.contrib.learn vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(MAX_DOCUMENT_LENGTH ,min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data))) x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data))) n_words=len(vocab_processor.vocabulary_) print('Total words:%d'%n_words) cate_dic={'like':1,'nlike':0} y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , train_target) y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , test_target)”每一句代码的含义，具体作用，使用什么函数的什么参数，具体什么作用，并添加详细注释

# 定义全局变量n_words，表示处理后的词汇数目
global n_words 

# 导入TensorFlow.contrib.learn模块
import tensorflow.contrib.learn as learn

# 定义VocabularyProcessor对象，用于将文本数据转换为数字序列
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(
    MAX_DOCUMENT_LENGTH,  # 文本序列最大长度
    min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE)  # 最小单词出现频率

# 将训练集数据转换为数字序列，并转换为numpy数组
x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data)))

# 将测试集数据转换为数字序列，并转换为numpy数组
x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data)))

# 获取处理后的词汇数目
n_words = len(vocab_processor.vocabulary_)

# 输出处理后的总词汇数目
print('Total words:%d'%n_words)

# 定义分类字典，用于将标签转换为0或1
cate_dic={'like':1,'nlike':0}

# 将训练集标签转换为0或1，并转换为pandas Series对象
y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x])

# 将测试集标签转换为0或1，并转换为pandas Series对象
y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x])

代码实现了文本数据预处理的过程，包括：

1. 使用TensorFlow.contrib.learn中的VocabularyProcessor类将原始的文本数据转换为数字序列。
2. 根据转换后的数字序列获取词汇表大小。
3. 将标签转换为0或1。

具体步骤如下：

1. 首先通过导入TensorFlow.contrib.learn模块，创建一个VocabularyProcessor对象vocab_processor，用于将原始的文本数据转换为数字序列。其中MAX_DOCUMENT_LENGTH表示文本序列的最大长度，min_frequency表示最小单词出现频率。这里使用fit_transform()方法将训练集数据转换为数字序列，并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。然后使用transform()方法将测试集数据转换为数字序列，并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。

2. 通过获取处理后的词汇表vocab_processor.vocabulary_，得到词汇表大小n_words。

3. 定义分类字典cate_dic，用于将标签转换为0或1。通过apply()方法将训练集标签和测试集标签分别转换为0或1，并转换为pandas Series对象。