如何正确地创建我的数据集？_如何为我的数据集创建多线图？_基于不同的数据集创建数据集 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Pytorch创建自己的数据集

1.用于分类的数据集以mnist数据集为例这里的mnist数据集并不是torchvision里面的，而是我自己的以图片格式保存的数据集，因为我在测试STN时，希望自己再把这些手写体做一些形变，所以就先把...首先我们看一下我的数据集的情况： ? 如图所示，我的图片数据集确实是jpg图片再看我的存储图片名和label信息的文本： ?...如图所示，我的mnist.txt文本每一行分为两部分，第一部分是具体路径+图片名.jpg 第二部分就是label信息，因为前面这部分图片都是0 ，所以他们的分类的label信息就是0 要创建你自己的用于分类的...数据集，也要包含上述两个部分，1.图片数据集，2.文本信息（这个txt文件可以用python或者C++轻易创建，再此不详述） 2.代码主要代码 from PIL import Image import...，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集！

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干货：如何正确地学习数据科学中的 python

学习使用 Matplotlib 可视化数据 ---- Matplotlib 是用于创建基本可视化图形的基本 python 包。...你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。...在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。...阅读本书的前 4 章，了解我前面提到的基本统计概念，你可以忽略代码示例，只了解这些概念。本书的其余章节主要集中在机器学习上。我将在下一部分讨论如何学习机器学习。...结论 ---- 最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集，然后提出有趣的业务问题，再通过分析来回答这些问题。但是，请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。

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干货：如何正确地学习数据科学中的Python

学习使用 Matplotlib 可视化数据 Matplotlib 是用于创建基本可视化图形的基本 python 包。...你必须学习如何使用 Matplotlib 创建一些最常见的图表，如折线图、条形图、散点图、柱状图和方框图。...在这个阶段，我建议你快速学习如何在 Matplotlib 中创建基本图表，而不是专注于 Seaborn。我写了一个关于如何使用 Matplotlib 开发基本图的教程，该教程由四个部分组成。...阅读本书的前 4 章，了解我前面提到的基本统计概念，你可以忽略代码示例，只了解这些概念。本书的其余章节主要集中在机器学习上。我将在下一部分讨论如何学习机器学习。...结论最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集，然后提出有趣的业务问题，再通过分析来回答这些问题。但是，请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。

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R In Action|创建数据集

简单的介绍数据的对象类型及文件的读入，输出。一、对象类型：包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。 1)向量(vector)：用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。...函数c()用来创建向量：示例如下： a <- c(1:10) b <- c("A","B") d <- c(TRUE,FALSE) 注：单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式(数值型、字符型或逻辑型...array函数创建: myarray <- array(vector, dimensions, dimnames) 其中：vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值...data.frame()创建： mydata <- data.frame(col1, col2, col3,…) 其中的列向量col1, col2, col3,… 可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型...数据读入与写入： 1)使用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。

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【猫狗数据集】pytorch训练猫狗数据集之创建数据集

数据集下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 猫狗数据集的分为训练集25000张，在训练集中猫和狗的图像是混在一起的...，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中，另一种是实现读取数据集类，该类继承torch.utils.Dataset，并重写__getitem__和__len...先将猫和狗从训练集中区分开来，分别放到dog和cat文件夹下： import glob import shutil import os #数据集目录 path = "..../ml/dogs-vs-cats/train" #训练集目录 train_path = path+'/train' #测试集目录 test_path = path+'/test' #将某类图片移动到该类的文件夹下...然后从dog中和cat中分别抽取1250张，共2500张图片作为测试集。

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创建数据集模块常见设置

腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供，永洪BI-一站式大数据分析平台创建数据集模块常见设置创建数据集的主要功能是从数据库查询出所需的数据，从而进行数据分析。...在创建数据集处，可以对数据进行一些简单的处理，如数据级别的权限设置，字段信息修改，字段管理等。接下来详细介绍一下创建数据集模块常见的设置。...在元数据区域顶端右上角，在样本条数中输入的数据就是加载的数据条数，如果需要显示全部数据，勾选全量数据即可，如下图所示。...行过滤也可结合权限设置过滤条件，如下图所示，只有组名与区域分布的数据值相同的用户可以看到对应区域的数据。...注意：行过滤与权限相结合，需要注意对应权限数据设置与过滤列中的数据相同，如上图，组名与区域分布字段的数据相对应。

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数据分析师如何正确地提意见？

本文会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。...所以，本节只是抛砖引玉，至于如何在不同业务形态中提出合理、可行的建议，就需要数据分析师在实践中积累了。市面上大部分数据分析相关的书籍都是从工具的介绍开始的，但很多时候数据分析主要依靠数据思维。...数据思维是数据分析师成长晋升的必备技能 2.3 数据思维能让数据分析师建立影响力第3章数据思维如何养成 3.1 熟悉常用的数据分析方法 3.2 树立目标意识，寻找潜在分析点 3.3 不预设立场，...第5章数据标签体系 5.1 数据标签体系与用户画像 5.2 如何构建数据标签体系 5.3 数据标签体系的应用场景第6章数据指标体系 6.1 从中国人口数据谈指标体系构建 6.2 四个模型教会你指标体系构建的方法...6.3 如何搭建一套通用的指标体系并快速实现落地 6.4 定位异动因素第7章对比思维 7.1 利用对比分析得出和结论 7.2 A/B 试验设计及容易忽略的误区 7.3 A/B试验背后涉及的统计学原理

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使用Google的Quickdraw创建MNIST样式数据集！

数字如下所示：它经久不衰的主要原因是缺乏替代品。在这篇文章中，我想介绍另一种方法，就是Google的QuickDraw数据集。...图纸如下所示：构建您自己的QuickDraw数据集我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...这是一个简短的python gist ，我用来阅读.npy文件并将它们组合起来创建一个可以用来替代MNIST的含有80,000个图像的数据集。...它们以hdf5格式保存，这种格式是跨平台的，经常用于深度学习。用QuickDraw代替MNIST 我使用这个数据集代替MNIST。...在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。

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pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。...我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...如果发现任何问题，我们将不得不决定如何处理这些记录。分析数据- 我们将简单地找到特定年份中最受欢迎的名称。现有数据- 通过表格数据和图表，清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎的姓名。...我们基本上完成了数据集的创建。现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...我们可以检查所有数据是否都是数据类型整数。将此列的数据类型设置为float是没有意义的。在此分析中，我不担心任何可能的异常值。

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Caffe2 - (十)训练数据集创建

Caffe2 - 训练数据集创建 caffe2 使用二值 DB 存储模型训练的数据，以 key-value 格式保存， key1 value1 key2 value2 key3 value3...DB 中，将 keys 和 values 保存为 strings 形式；可以通过 TensorProtos protocol buffer 来转换为结构化的数据： TensorProtos protocol...以 UCI Iris 数据集为例，Iris 花朵分类数据集，其包括 4 种实值特征来表示花，对三种类型的花进行分类....数据集格式： 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2...将数据放入 Caffe2 DB，key - train_xxx，value - 使用 TensorProtos 来存储每个数据样本的两个 tensor，feature 和 label. # 测试 # 从

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如何创建一份优秀的UI作品集？

所以，对于作品集来说，这是它人对设计师的第一印象，因此，我们需要格外注意作品集的搭建。下面咱们来聊一聊，如何创建一份优秀的UI作品集。...大家不妨多去考虑下，如何让你的封面更好看一下吧。 No.3 将介绍放作品集的前面作品集不一定非要跟简历是相互独立的，如果能在作品集的前面放上你的个人介绍和展示，那会让面试官对你的印象更加深刻一些。...建议只放最近1-2年的作品，如果您的作品太老旧那就不要放了，毕竟大家都喜欢新鲜的作品，对于古董什么的，我想大部分人都会绕路吧。...排版涉及到平面及版式设计的相关知识，如何搭配字体，如何做到更优雅。这都大有讲究。另外不要忽略字体，字体过大或者过小，都会对作品集设计风格产生负面影响，请注意。 ? ?...关于如何设计项目作品及作品集，静电将在《静电的UI设计教室》课程中为大家详细讲解和分解实例。大家不要错过这一期的课程，今天晚上即将开课。最后祝大家都能找到一份好工作。比心。

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亚马逊工程师分享：如何抓取、创建和构造高质量的数据集

对此，亚马逊工程师 Rishabh Misra 分享了他关于如何识别、抓取和构建一个高质量的机器学习数据集的心得，雷锋网 AI 科技评论编译整理如下。...本文的重点是通过真实的案例和代码片段解释如何构建高质量的数据集。本文将参考作者收集的三个高质量数据集，即服装尺寸推荐数据集、新闻类别数据集和讽刺检测数据集来解释不同的点。...在这里，我将根据我的经验提供一些指导，使您的搜索更加系统和高效。如果您希望收集和构建一个高质量的数据集，那么您可能处于以下两种情况之一：您正在寻找一个数据集去解决特定的问题 [已知问题]。...所以，寻找一个提供足够数据的数据源来构造足够大的数据集。如何改进数据集？你能把其他来源的数据结合起来使它更有趣吗？检查完上述所有点后，看看如何进一步改进数据集。...如果是，数据集是否在现有数据集上添加了任何内容？这一步很重要，这样你就知道你在贡献一些独特的东西，而不是一些已经存在的东西。从这一步开始，在谷歌上简单搜索就足够了。如何改进数据集？

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数据集 | 如何方便的下载GLASS数据

GLASS数据一般有三种分辨率，其一基于MODIS数据生产的1km分辨率的GLASS产品，第二种是通过1km聚合而成的0.05度的GLASS产品，还有一种就是通过AVHRR数据生产的0.05度的GLASS...上图就是以GLASS LAI产品为例，显示的三种GLASS数据。介绍完GLASS数据以后，我们就要说一下如何下载使用它了。...国内可提供下载的网站是，国家地球系统科学数据中心，网址为：http://www.geodata.cn。但是我们今天不推荐使用它进行下载GLASS数据，因为还要申请账号，挺麻烦的。...如果进行数据处理可以使用python中的pyHDF库，用起来还是蛮方便的。需要注意的是，GLASS数据会把数据存储为整数，所以一般需要乘以一个尺度因子。这些信息也都存贮在HDF文件中。...我们可以通过hdfexp软件查看GLASS的元数据。

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Pytorch打怪路（三）Pytorch创建自己的数据集2

前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段...1、数据集简介以VOC2012数据集为例，图像是RGB3通道的，label是1通道的，（其实label原来是几通道的无所谓，只要读取的时候转化成灰度图就行）。训练数据: ? 语义label: ?...这里我们看到label图片都是黑色的，只有白色的轮廓而已。其实是因为label图片里的像素值取值范围是0 ~ 20，即像素点可能的类别共有21类（对此数据集来说），详情如下： ?...这不是重点，只是给大家看一下方便理解而已， 2、文本信息同样有一个文本来指导我对数据的读取，我的信息如下 ?...,虽然有点长, 因为实现了crop和翻转以及scale等功能,但是大家可以下去慢慢揣摩,理解其中的主要思路,与我前一篇的博文Pytorch创建自己的数据集1做对比,那篇博文相当于是提供了最基本的骨架,而这篇就在骨架上长肉生发而已

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【pytorch-ssd目标检测】验证自己创建的数据集

制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 它的代码中的eval.py实际上使用的是test.txt里面的数据。...直接看修改后的代码：eval.py """Adapted from: @longcw faster_rcnn_pytorch: https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch...the official MATLAB eval code. -------------------------------------------------------------- 由于我标注的数据集中很少有...nomask（即不戴口罩的），因此nomask的AP较低也很正常。

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【pytorch-ssd目标检测】测试自己创建的数据集

制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12546556.html 验证自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550471.html 直接看修改后的text.py...看下生成了的文件： ?...每一张图片的坐标、置信度。

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【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

制作类似pascal voc格式的目标检测数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源：https://github.com/amdegroot...我将其上传到谷歌colab上，当前目录结构如下： ? ? ? ? 需要说明的是，虽然我们只有2类，但是，要加上背景一类，所以总共我们有3类。...首先我们要读取自己的数据集在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform #HOME = os.path.expanduser...from .mask import MASKDetection, MASKAnnotationTransform, MASK_CLASSES, MASK_ROOT 需要注销掉voc和coco，加上我们自定义的数据集...win=window2, update=True ) if __name__ == '__main__': train() 我们要在该改成我们自己数据集的地方改成使用自己的数据集

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如何修复不平衡的数据集

在本文中，我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集，该数据集可从此处下载。首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...如果我们在不解决此问题的情况下训练二进制分类模型，则该模型将完全有偏差。它还会影响要素之间的相关性，稍后我将向您展示如何以及为什么。现在，让我们介绍一些解决类不平衡问题的技术。...在对数据集进行欠采样之后，我再次对其进行了绘制，并显示了相等数量的类： ?...为了用python编写代码，我使用了一个名为 imbalanced -learn或imblearn的库。下面的代码显示了如何实现SMOTE。...但是，此分类器不允许平衡数据的每个子集。因此，在对不平衡数据集进行训练时，该分类器将偏爱多数类并创建有偏模型。

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我的 JavaScript 最佳实践集

这篇文章分享了我编写 JavaScript 代码时遵循的一套规则。但在我们深入探讨之前，我必须告诉您，我使用 JavaScript 的方式有点不同寻常。...我的主要目的是仅使用一种编程语言进行高级开发，而不是 C#、F#、Java、Scala、Python 等。因此，我尽量避免非通用的 JavaScript 框架和特定于平台的工具。...TypeScript 作为代码检查工具虽然我非常喜欢静态类型，并对 TypeScript 项目印象深刻，但我不再在我的项目中使用 TypeScript 的 .ts 文件。主要原因是为了避免构建步骤。...这意味着类的识别是根据它的定义位置而不是其内容。基于位置的标识非常难以扩展并且会创建依赖地狱。类的序列化和反序列化需要额外的代码。这段代码通常没有任何语义意义，是一种反模式。...直接 I/O 是副作用的主要来源。您可以使用依赖注入。不要直接写入文件，而是使用传递的函数来写入文件。这将使您更轻松地测试代码。避免可变性，或尝试将数据变异限制在局部范围内。

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数据集 | 温哥华的犯罪数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据来自“温哥华开放数据目录”。它于2017年7月18日提取，包含2003年1月1日至2017年7月13日的530,652条记录。...原始数据集包含UTM区域10中的坐标（X和Y列）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源来源于Kaggle。

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