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我这有个数据集，向取出每天每个国家确诊数量前30的数据，使用Pandas如何实现？

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果： 先取值，最后转成字典嵌套列表的，...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【此类生物】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。

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TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

一个执行帧中执行的任何操作都有一个唯一的迭代 ID，这使得我们能够唯一地识别迭代计算中同一操作的不同调用（比如 hile 操作之中，某一个 op 可能会多次执行）。...例如，一个循环体可以调用另一个 while_loop，它将被递归地翻译成一个嵌套的子图。该翻译确保每个循环被静态地分配一个唯一的框架名称。 4. 实现 TensorFlow 运行时负责数据流图的执行。...为了在多个设备上运行，TensorFlow 会自动将操作分配到设备集上。TensorFlow 基于设备的具体放置来自动将数据流图分割成一组子图，每个设备一个子图。...解决方案是重写数据流图，在每个分区添加一个控制循环状态机（如下图设备 B 的右下角所示）。控制循环 Enter 节点是一个标量 0。...对于每个这样的前向值 x，我们自动引入一个堆栈，并在前向循环中添加节点，以便在每次迭代时将其值保存到堆栈中。反向传播循环以相反的顺序使用堆栈中的值。

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面向纯新手的TensorFlow.js速成课程

向Web应用程序添加机器学习功能 什么是TensorFlow.js TensorFlow.js是一个JavaScript库，它可以将机器学习功能添加到任何Web应用程序中。...甚至，你可以使用TensorFlow.js用自己的数据再训练预先存在的机器学习模型，这些其中包括浏览器中客户端可用的数据。例如，你可以使用网络摄像头中的图像数据。...每个模型都由一个或多个层构成。TensorFlow支持不同类型的层。对于不同的机器学习任务，你需要使用并组合不同类型的层。...如果绘制点（X，Y），你将得到一条直线，如下所示： ? 我们想要在下面实现的机器学习练习将使用来自该函数的输入数据（X，Y）并使用这些数字对训练模型。...在稠密层中，层中的每个节点都连接到前一层中的每个节点。对于我们的示例，只需向神经网络添加一个具有一个输入和输出形状的密集层就足够了。 在下一步中，我们需要为模型指定损失函数和优化函数。

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nlp-with-transformers系列-02-从头构建文本分类器

一种方法是将每个名称映射到一个唯一的 ID，如下所示： categorical_df = pd.DataFrame( {"Name": ["Bumblebee", "Optimus Prime"...现在，看看我们的 input_ids，我们有一个类似的问题：元素创建了一个序数比例。 这意味着添加或减去两个 ID 是无意义的操作，因为结果是代表另一个随机令牌的新 ID。...在大多数情况下，您只需在类中添加“TF”前缀，您将获得等效的 TensorFlow 2.0 类。...正如预期的那样，应用 +extract_​hid⁠den_​states()+ 函数已向我们的数据集添加了一个新的 hidden_state 列： emotions_hidden["train"].column_names...本练习的目标是检测以下情况之一： 错误标签:: 每个向数据添加标签的过程都可能存在缺陷。 注释者可能会犯错误或不同意，而从其他特征推断出的标签可能是错误的。

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使用Keras构建具有自定义结构和层次图卷积神经网络(GCNN)

: 0.22.2.post1 在本教程中，我们将使用CORA数据集:(https://relational.fit.cvut.cz/dataset/CORA) Cora数据集由2708份科学出版物组成，...数据集中的每个发布都由值为0/1的词向量描述，该词向量表示字典中对应词的出现或消失。这部词典由1433个独特的单词组成。 让我们加载数据，创建邻接矩阵，把特征矩阵准备好。...，对于每个模型，我们将执行50次迭代，在每次迭代中，我们将随机选择一个标记为10%的集合(训练集)，并对模型进行100个epoch的训练。...需要指出的是，本教程的范围不是训练CORA数据集上最精确的模型。相反，我们只是想提供一个使用keras自定义层实现自定义模型的示例!...，但有一层是卷积的:每个实例的固有特征与从邻域计算出的聚合特征连接在了一起。

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使用神经网络的自动化特征工程

当向模型提供一组特征时，它必须了解哪些特征相互作用，以及它们是如何相互作用的。有了庞大的数据集，可以有无数的组合进行测试，这些模型往往专注于提供快速成功的交互。...它涉及修复数据中的错误、处理缺失值、处理异常值、独热编码、扩展特性以及无数其他事情。在我看来，数据清理是唯一一个比特征设计更糟糕的步骤，所以任何能找到自动化这一步的方法的人都将成为我的新的发现。...select=Cleaned-Data.csv 让我们提取数据并创建训练，验证和测试数据集： import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection...在创建TensorFlow数据集时，我们还必须将它们定义为输出特征。请注意，我们通过在末尾添加“ _out”来重命名每个特征，以免TensorFlow被重复的名称弄糊涂。...需要记住的一件事是，这个简单的数据集没有足够的有用信息来允许任何模型比边际收益更好。当我处理数百个特征的海量数据集时，自动功能模型将领先XGBoost击败5–10％也是有可能的。

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TensorFlow 2.0中的多标签图像分类

使用TensorFlow数据集加快输入管道，以非常有效的方式传递训练和验证数据 使用TensorFlow Serving，TensorFlow Lite和TensorFlow.js在服务器，设备和Web...TensorFlow 2.0现在可用 数据集（来自其海报的电影体裁） 该数据集托管在Kaggle上，并包含来自IMDB网站的电影海报。MovieGenre.csv可以下载一个csv文件。...它包含每个电影的以下信息：IMDB ID，IMDB链接，标题，IMDB得分，类型和下载电影海报的链接。在此数据集中，每个电影海报可以至少属于一种流派，并且最多可以分配3个标签。海报总数约为4万张。...下载无头模型 来自tfhub.dev的任何与Tensorflow 2兼容的图像特征矢量URL都可能对数据集很有趣。唯一的条件是确保准备的数据集中图像特征的形状与要重用的模型的预期输入形状相匹配。...验证集的性能将在每个时期之后进行测量。

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精通 TensorFlow 1.x：6~10

我们将在本章中介绍以下主题： 航空公司乘客（airpass）时间序列数据集： 描述和下载数据集 可视化数据集 在 TensorFlow 中预处理 RNN 的数据集 TensorFlow 中用于时间序列数据的...RNN： TensorFlow 中的SimpleRNN TensorFlow 中的 LSTM TensorFlow 中的 GRU 在 Keras 中为 RNN 预处理数据集 Keras 中用于时间序列数据的...它将训练文件中的单词转换为词汇表，并为每个词汇单词分配一个唯一的数字，单词 ID，将其存储在集合word2id中，并准备反向词典，这样我们就可以从 ID 中查找单词，并将其存储在集合id2word中。...为了演示该示例，我们创建了一个包含 8 个单词的小型验证集，每个单词是从单词中随机选择的，其中单词 ID 在 0 到10 x 8之间。...图像中的每个像素是 0 到 255 之间的数字。使用 MinMax 缩放来缩放数据集，以通过将所有像素值除以 255 来标准化图像。

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开发 | 用 Tensorflow 搭建能理解语境的聊天机器人！

我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？...每个会话意图包含： 一个标签（唯一的命名） 模式组（用于神经网络文本分类器的句子模式） 响应组 稍后我们将添加一些基本的上下文元素。...注意我们的数据是被打乱了的。Tensorflow将取出其中一些数据，并将其用作测试数据，以衡量新拟合模型的精度。...我们将为每个用户使用一些唯一的标识（例如，元胞数）。这使得我们的框架和状态机可以同时维护多个用户的状态。...用户ID可以用他们的元胞数，Facebook用户ID或着其他唯一标识符。 有些情况需要（按值）复制用户的会话状态，然后作为意图过程来恢复。

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教你用 Tensorflow 搭建能理解语境的客服小二！

我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？...有一个简洁的实现方式，是使用JSON文件： http://t.cn/RooXpPo 每个会话意图包含： 一个标签（唯一的命名） 模式组（用于神经网络文本分类器的句子模式） 响应组 稍后我们将添加一些基本的上下文元素...注意我们的数据是被打乱了的。Tensorflow将取出其中一些数据，并将其用作测试数据，以衡量新拟合模型的精度。...我们将为每个用户使用一些唯一的标识（例如，元胞数）。这使得我们的框架和状态机可以同时维护多个用户的状态。...用户ID可以用他们的元胞数，Facebook用户ID或着其他唯一标识符。 有些情况需要（按值）复制用户的会话状态，然后作为意图过程来恢复。

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数据集

如果您使用此数据集创建内容，请通过电子邮件或AI实验告知我们。 我们还在tensorflow.org上发布了用于培训您自己的绘图分类器的教程和模型。...内容 原始仲裁数据集 预处理数据集 获取数据 使用数据集的项目 更改 许可证 原始主持数据集 原始数据以ndjson文件的形式分类，按类别分隔，格式如下： 钥匙 输入 说明 key_id 64位无符号整数...所有图纸的唯一标识符。...每个类别都将存储在自己的.npz文件中，例如cat.npz。 如果您想使用超过70K的培训示例，我们还提供了每个类别的完整数据。它们与.full.npz扩展一起存储。...由People + AI Research Initiative (PAIR), Google Google Research的探索和可视化开放式全球数据集 指南和教程 TensorFlow绘图分类教程

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Gym平台在强化学习实验中的应用

就像数据集一样，我们需要一个公认的平台用于在环境中模拟、构建、渲染和实验强化学习算法。...CUDA及CUDNN（版本必须与电脑显卡版本对应）并添加环境变量 使用conda创建一个Python3.6的环境 使用命令pip install tensorflow-gpu==1.12进行安装...x = data['state'].values # 神经网络的输出数据 y = data['value'].values 定义占位符 由于TensorFlow的基本数据流图为静态图，所以在搭建深度神经网络的时候需要先定义占位符占据固定的位置...在前向传播的过程中，神经元的输入会经过激活函数进行非线性映射，在TensorFlow的nn模块中，封装了一些常用的激活函数，这里我们使用ReLU作为激活函数： # 定义前向传播 layer_1 = tf.nn.relu...], feed_dict={x_:batch_x, y_:batch_y}) # 每20轮输出训练集的损失函数值 if epoch % 20 == 0:

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强化学习系列案例 | 强化学习实验环境Gym和TensorFlow

就像数据集一样，我们需要一个公认的平台用于在环境中模拟、构建、渲染和实验强化学习算法。...-1 首先，使用make函数加载"悬崖寻路"环境，如果需要加载其它环境，只需将make函数中的参数换成其它环境的ID即可： env = gym.make('CliffWalking-v0') 每个环境都定义了自己的状态空间和动作空间...x = data['state'].values # 神经网络的输出数据 y = data['value'].values 定义占位符 由于TensorFlow的基本数据流图为静态图，所以在搭建深度神经网络的时候需要先定义占位符占据固定的位置...在前向传播的过程中，神经元的输入会经过激活函数进行非线性映射，在TensorFlow的nn模块中，封装了一些常用的激活函数，这里我们使用ReLU作为激活函数： # 定义前向传播 layer_1 = tf.nn.relu...loss], feed_dict={x_:batch_x, y_:batch_y})                      # 每20轮输出训练集的损失函数值         if epoch %

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深度学习快速参考：1~5

因此，我们的cost函数J实际上只是均方误差，或整个数据集的均方误差的平均值。 按照惯例，添加了项 1/2 以使某些微积分更干净。...如果发生这种情况，说明您的 TensorFlow，CUDA 或 cuDNN 安装存在问题。 如果到目前为止，您已经安装了 TensorFlow。 剩下的唯一任务是安装 Keras。...验证数据集将用于查找理想的超参数并测量过拟合。 在周期结束时，即网络有机会观察训练集中的每个数据点时，我们将对验证集进行预测。 该预测将用于监视过拟合，并将帮助我们知道网络何时完成训练。...发生这种情况时，我们需要为我们的模型添加更多的层，更多的神经元或两者。 我们需要更深入。 让我们接下来做。 我们可以尝试通过以更多神经元的形式向网络添加参数来减少网络偏差。...数据集的每一行包含 178 个数据点，每个数据点代表 1 秒钟的 EEG 记录样本和相应的患者状态，跨 100 个不同患者生成。 数据集中有五个患者状态。

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ensorFlow 智能移动项目：6~10

最后，只需遍历captions向量并将向量中存储的每个词 ID 转换为一个词，然后将该词添加到sentence字符串中，而忽略起始 ID 和结束 ID，然后返回该句子，希望是可读的自然语言： NSString...对于乐观的开发人员来说，这仅意味着另一种向您的技能组合中添加新技巧的机会。...我们将在这个页面上使用免费的 API 收集特定股票代码的每日股票价格数据，将其解析为训练集和测试集，并每次向 RNN/LSTM 模型提供一批训练输入（每个训练输入有 20 个时间步长，即，连续 20 天的价格...的输入序列，以及训练集和测试集y_train和y_test的目标输出序列。...测试 TensorFlow RNN 模型 要查看 500 个周期后的损失值是否足够好，让我们使用测试数据集添加以下代码，以计算总测试示例中正确预测的数量（正确的意思是，预测价格在目标价格的同一个方向上上下波动

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TensorFlow2 开发指南 | 01 手写数字识别快速入门

TensorFlow 2 版本的唯一高层接口，避免出现接口重复冗余的问题。...# 导入TF子库 （2）数据集准备 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data() # 加载数据集，返回的是两个元组..., epochs=5) # 验证模型 network.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) 训练过程以及测试结果： [在这里插入图片描述] 结果分析： 对mnist数据集训练完...losses, optimizers, metrics # 导入TF子库 （2）数据集准备 # 加载数据集，返回的是两个元组，分别表示训练集和测试集 (x_train, y_train), (x_test...x_test = tf.convert_to_tensor(x_test, dtype=tf.float32)/255. # 使用 tf.data 来将数据集切分为 batch个一组，并对数据集进行打乱

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

TensorFlow 的名字来源于张量。 张量是向量和矩阵到更高维度的一般化。 张量的等级是唯一指定该张量的每个元素所用的索引数。...目前，我们将仅作足够的解释，以使您了解此处发生的情况。 采集数据。 mnist是手绘数字的数据集，每个数字在28 x 28像素的网格上。...每个单独的数据点都是一个无符号的 8 位整数（uint8），如标签所示： mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_x,train_y), (test_x, test_y...tf.data.Dataset对象由一系列元素组成，其中每个元素包含一个或多个张量对象。 tf.data.Iterator是一种用于遍历数据集以便可以访问其中的连续单个元素的方法。...将逗号分隔值（CSV）文件与数据集一起使用 CSV 文件是一种非常流行的数据存储方法。 TensorFlow 2 包含灵活的方法来处理它们。

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精通 TensorFlow 1.x：1~5

可能是您需要学习使用 TensorFlow 的唯一数据结构。张量是由维度，形状和类型标识的 n 维数据集合。 阶数是张量的维数，形状是表示每个维度的大小的列表。张量可以具有任意数量的尺寸。...在以下部分中，我们将介绍如何使用函数式 API 和顺序 API 添加层。 用于向 Keras 模型添加层的顺序 API 在顺序 API 中，可以通过实例化前面部分中给出的某个层类型的对象来创建层。...该数据集包含波士顿 506 所房屋的 13 个属性，例如每个住所的平均房间数，一氧化氮浓度，到波士顿五个就业中心的加权距离等等。目标是自住房屋的中位数值。让我们深入探索这个数据集的回归模型。...因此，通过添加权重，偏差和激活函数的概念来增强它。将权重添加到每个输入以获得加权和。...MNIST 数据集是使用最广泛的数据集，包括 TensorFlow 示例和教程。 MNIST 数据集和相关文档可从此链接获得。 让我们从纯 TensorFlow 方法开始。

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