主要包含以下几种类型的数据集： 小型玩具（样本）数据集 数据生成器生成数据集 API 在线下载网络数据集 2玩具（样本）数据集 sklearn 内置有一些小型标准数据集，不需要从某个外部网站下载任何文件...]) 糖尿病数据集 回归 load_linnerud([return_X_y]) Linnerrud 数据集 多标签回归 load_breast_cancer([return_X_y]) 乳腺癌数据集...分类 load_wine([return_X_y]) 葡萄酒数据 分类 load_digits([n_class, return_X_y]) 手写数字数据集 分类 2.1波士顿房价数据集 用于回归任务的数据集...fetch_lfw_people用于加载人脸验证任务数据集（每个样本是属于或不属于同一个人的两张图片）。...fetch_lfw_people 用于加载人脸识别任务数据集（一个多类分类任务(属于监督学习)， 数据原地址： http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 4.5下载 mldata.org
但在实际的训练过程中，如何正确编写、使用加载数据集的代码同样是不可缺少的一环，在不同的任务中不同数据格式的任务中，加载数据的代码难免会有差别。...为了避免重复编写并且避免一些与算法无关的错误，我们有必要讨论一下如何正确加载数据集。 这里只讨论如何加载图像格式的数据集，对于文字或者其他的数据集不进行讨论。...(coco数据集) 正确加载数据集 加载数据集是深度学习训练过程中不可缺少的一环。...只使用了单线程去读取，读取效率比较低下 拓展性很差，如果需要对数据进行一些预处理，只能采取一些不是特别优雅的做法 既然问题这么多，到底说回来，我们应该如何正确地加载数据集呢？...本文将会介绍如何根据Pytorch官方提供的数据加载模板，去编写自己的加载数据集类，从而实现高效稳定地加载我们的数据集。
前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源（采用MIT许可证）的强大.NET交互式绘图库，能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...使用几行代码即可快速创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表。...public partial class ScatterChart : Form { public ScatterChart() { //从原始数据开始
你需要考虑如何进行填补。是用0，用 "unknown" ，还是使用均值或中位数？ 另外，你可能还想看看每个特征变量的分布情况。 例如定量数据是正态分布，还是幂律分布？...我最近发现了一款 R 包，可以非常方便地进行数据集总结概览。只要一条语句，就帮你完成探索性数据分析中的许多步骤。 通过本文，我把它分享给你。希望对你的数据分析工作有帮助。 演示 你不需要安装任何软件。...这个数据集，来自于 Hadley Wickham 的 github 项目，名称叫做 nycflights13 。 ?...探索 本文介绍的 summarytools 包的功能，并不只是对数据集做总体总结概览。 它还可以进行变量之间的关系展示。例如你想知道3大机场起飞的航班，对应航空公司的比例是否有差别。...如果你对数据科学感兴趣，不妨阅读我的系列教程索引贴《如何高效入门数据科学？》，里面还有更多的有趣问题及解法。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...如何开发手动实现的差分运算。 如何使用内置的Pandas差分函数。 让我们开始吧。 ? 为什么差分时间序列数据? 差分是一种变换时间序列数据集的方法。...在这里下载并了解有关数据集的更多信息。下面的例子加载并创建了加载数据集的图。...总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。 具体来说，你学到了： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的差分运算。...如何使用内置的Pandas差分函数。 原文：http://machinelearningmastery.com/difference-time-series-dataset-python/
本系列分三部分，完成后你将拥有自己的Pokedex： 本文中，我们使用Bing图像搜索API来构建我们的图像数据集。 下一篇，我将演示如何进行实现，使用Keras训练CNN来识别每个神奇宝贝。...如何快速构建深度学习图像数据集 为了构建我们的深度学习图像数据集，我们需要利用微软的Bing图像搜索API，这是微软认知服务的一部分，用于将AI的视觉识别、语音识别，文本识别等内容带入应用程序。...在今天的博客文章的中，我将演示如何利用Bing图像搜索API快速构建适合深度学习的图像数据集。 创建认知服务帐户 在本节中，我将简要介绍如何获免费的Bing图片搜索API帐户。...使用Python构建深度学习数据集 现在我们已经注册了Bing图像搜索API，我们准备构建深度学习数据集。...现在我们已经编写好了脚本，让我们使用Bing图像搜索API下载深度学习数据集的图像。
，这也是一切模型构建的前提；这篇文章就来讲一下在私有项目中我是如何持续积累高质量数据集，并沉淀相关流程框架的 需要了解的词 Prompt Engineering 一种为生成式AI模型设计和提炼prompt...这些数据集可以作为模型的训练集、验证集和测试集，并且其高质量的标注使得它们有资格评价模型性能的标准，这些开源数据集通常也维护了一份LeaderBoard来show出使用它们训练出的模型表现，如下是我收集的来自...Engineering 首先我们来看看最基本但也是最重要的数据集生成，这里的数据集生成是指通过prompt让GPT-3.5模拟LLM instruction completion接口的输入和输出来生成数据集...，我们可以通过使用CI/CD pipeline将数据集的构建和自动化数据校验过程结合起来，以确保我们能够快速、可靠地构建数据集并过滤掉低质量数据，同时也为后续上线使用中的反馈流程打好基础，确保我们的数据集始终处于最佳状态...-3.5生成的数据集（在一些开源数据集匮乏的场景下吗，如clickhouse复杂查询的text-to-sql数据），在基于GPT-3.5生成数据集时也就需要使用prompt engineering的技巧来提高生成数据集的效率和质量
，这也是一切模型构建的前提；这篇文章就来讲一下在私有项目中我是如何持续积累高质量数据集，并沉淀相关流程框架的需要了解的词Prompt Engineering一种为生成式AI模型设计和提炼prompt的方法论...这些数据集可以作为模型的训练集、验证集和测试集，并且其高质量的标注使得它们有资格评价模型性能的标准，这些开源数据集通常也维护了一份LeaderBoard来show出使用它们训练出的模型表现，如下是我收集的来自...huggingface, paperswithcode, Github的一些优质的text-to-sql数据集：这些数据集经过一些格式处理和信息补充，即可直接作为我们模型的训练数据集；格式处理过程这里不做过多阐述...，我们可以通过使用CI/CD pipeline将数据集的构建和自动化数据校验过程结合起来，以确保我们能够快速、可靠地构建数据集并过滤掉低质量数据，同时也为后续上线使用中的反馈流程打好基础，确保我们的数据集始终处于最佳状态...，方便做后续的处理和使用总结我们可以选择直接使用开源数据集，如WikiSQL、SParC、HybridSQL、CoSQL等的数据集，也可以使用基于GPT-3.5生成的数据集（在一些开源数据集匮乏的场景下吗
，然后通过类似逆向工程的方式研究它如何构造http请求，然后自己模拟去发送这些请求来获取数据。...如何才能简单方便的获取动态加载的数据呢。...只要商品信息显示在页面上，那么通过DOM就一定能获取，因此如果我们有办法获取浏览器内部的DOM模型那么就可以读取到动态加载的数据，由于多余的数据是页面下拉后触发给定js代码才通过ajax动态获取，因此如果我们能通过代码的方式控制浏览器加载网页...，然后让浏览器对页面进行下拉，然后读取浏览器页面对应的DOM那么就可以获得动态加载的数据。...经过一番调查，我们发现一个叫selenium的控件能通过代码动态控制浏览器，例如让浏览器加载特定页面，让浏览器下拉页面，然后获取浏览器中加载页面的html代码，于是我们可以使用它来方便的抓取动态页面数据
平时我们获取一个程序集或者类型的 Attribute 是非常轻松的，只需要通过 GetCustomAttribute 方法就能拿到实例然后获取其中的值。...但是，有时我们仅为反射加载一些程序集的时候，获取这些元数据就不那么简单了，因为我们没有加载目标程序集中的类型。 本文介绍如何为仅反射加载的程序集读取 Attribute 元数据信息。...---- 仅反射加载一个程序集 使用 ReflectionOnlyLoadFrom 可以仅以反射的方式加载一个程序集。..."0.0"; var version = new Version(versionString); 代码解读是这样的： 我们从拿到的所有的 Attribute 元数据中找到第一个名称与 AssemblyFileVersionAttribute...相同的数据； 从数据的构造函数参数中找到传入的参数值，而这个值就是我们定义 AssemblyFileVersionAttribute 时传入的参数的实际值。
01 如何学好Python 01 明确自己的需求 听到别人说Python很牛很厉害，也想跟着学，这样的人肯定是学不好python的。...我是日常用Python主要做数据处理和数据分析工作，所以我选择的是数据处理和数据分析方向，其他Python功能接触的比较少。...02 Python数据处理示例 01 安装并搭建 Python环境 首先，需要安装python,我要推荐Anaconda3，从事数据分析的伙伴们，严重推荐此软件！...编程之前，我是如何思考的： 1、首先，要读取文件名称，需要引入OS模块下的listdir函数 2、其次，遍历所有一级、二级、三级文件名称，需要用到for循环和循环嵌套 3、然后，读取文件下csv表，需要用到...a="" #声明一个空字符类型 data_new =pd.Dataframe() #声明一个空数据集格式 声明变量非常简单，语法结构：等号（=）左侧是变量名，右侧是变量值，Python编译器会自动识别变量的数据类型
在本教程中，你将会意识到有关测试的问题以及如何Python机器学习库scikit解决问题。...测试数据集 开发和实现机器学习算法面临的第一个问题是，如何能够保证已经正确地实现了机器学习算法。...下面是测试数据集的一些理想属性： 它们可以快速且容易的生成。...扩展阅读 如果你希望深入研究，本节将提供更多关于本文主题的参考资料 Scikit-learn 用户引导：数据集加载使用程序 Scikit-learn API: sklearn.datasets:数据集...总结 在本教程中，您意识到了测试的问题，以及如何在Python中解决这个问题。
数据集中的数据有完整的定义（例如线性或非线性）使你可以探索特定的算法行为。scikit-learn Python 库提供一套函数，用于从可配置测试问题中生成样本来进行回归和分类。...在本教程中，你将学习测试问题及如何在 Python 中使用 scikit-learn 进行测试。...测试数据集 2. 分类测试问题 3. 回归测试问题 测试数据集 开发和实现机器学习算法时的一个问题是如何知道你是否已经正确实现了他们——它们似乎在有 bug 时也能工作。...测试数据集是小型设计问题，它能让你测试、调试算法和测试工具。它们对于更好地理解算法响应超参数变化的行为方面也很有用。 下面是测试数据集的一些理想特性： 它们可以快速、容易地生成。...我建议在开始一个新的机器学习算法或开发一个新的测试工具时使用测试数据集。scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 库，它提供了生成一组测试问题的函数。
只需一行代码即可加载数据集，并使用强大的数据处理方法快速准备好数据集，以便在深度学习模型中进行训练。...Dataset Hugging Face Dataset是一个公共数据集仓库，用于轻松访问和共享音频、计算机视觉和自然语言处理（NLP）任务的数据集。...只需一行代码即可加载数据集，并使用强大的数据处理方法快速准备好数据集，以便在深度学习模型中进行训练。...在Apache Arrow格式的支持下，以零拷贝读取处理大型数据集，没有任何内存限制，以实现最佳速度和效率。...Hugging Face Dataset还与拥抱面部中心深度集成，使您可以轻松加载数据集并与更广泛的机器学习社区共享数据集。 在花时间下载数据集之前，快速获取有关数据集的一些常规信息通常会很有帮助。
是一些非常有意思的句子，那如何来获取这些句子，并为自己所用呢！ 第一、分析字段 首先我们要分析我们需要获取的网站，然后找到我们需要的字段，这里，我们提供两个网站供学习。...第二、建立数据库表 我们能获取到字段数据之后，我们需要分析我们的表如何显示，如何储存的问题。 因此我们先创建数据库。...我们已经建立好表了，我们接下来需要创建插入数据的方案，方便我们插入，查询数据时调用。...#建立链接池，为之后做准备，数据库需要改为自己的数据库。...我们已经准备好数据库，插入了，那我们来获取网站数据并插入到数据库中。
运行此代码时，我将获得包含六列的数据集，分别为开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量和调整后的收盘价。...由于我们对每日百分比变化感兴趣，因此我将使用Python的pct_change（）函数进行计算，并在对应列上调用它。例如，如果每日百分比变化从一百变为一百二十，那么此数据中的值将为0.02。...如果要在Python中绘制此列，只需传递该列的名称（在本例中为“ data_pc”）并调用函数plot，它将绘制数据列。这就是每日收益的图表。...我们如何比较它们，换句话说，它们之间是什么关系？ 为了回答这个问题，我们将创建一个散点图。散点图可帮助我们了解不同数据之间的关系。 首先，我们将绘制不同数据的散点图。让我们看看它们的外观。...让我们看看世卫组织确定疫情结束之后情况如何。 ? 来源：Yahoo Finance 正如我们之前所见，蓝色阴影区域是世界卫生组织宣布疫情结束之后。您可以看到回报非常强劲。数据是结束后一年中的变化。
Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境，并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。...Docker的出现是为了帮助你 除了降低进入数据科学的门槛之外，Docker还可以让我们快速搭建拥有不同Python版本和安装了不同包的孤立环境，不像虚拟环境virtualenv那样还要重新安装包。...在本文中，我们将介绍Docker的基础知识，如何安装Docker以及如何利用Docker容器快速地在本地机器上搭建数据科学环境。...作为开发人员，我们希望能够快速下载并启动一个拥有指定包和工具配置的数据科学环境。例如，你肯定会希望能快速启动一个安装了Jupyter notebook、spark和pandas的容器。...不管你使用哪种方法，要想在Jupyter notebook中加载文件，需要按照类似下面的方式进行： import pandas data = pandas.read_csv("data.csv") 复制容器中的数据文件
近期小编也开始学习python语音，基于VSCODE开发一些数据分析，API接口导入，一直技术难点就是如何对接EXCEL中的数据， 终于在网络上总结获取到pands数据分析导入的能力，故分享给大家，谢谢...一，CSV文件读和写 （1）通过标准的Python中的库导入CSV文件 CSV，用来处理CSV文件,这个类库中的阅读器（）函数用来读入CSV文件。.../usr/bin/python3 from csv import reader import numpy as np filename='pima_data.csv' #这个文件中所有数据都是数字...使用这个函数处理的数据没有文件头，并且所有的数据结构都是一样的，也就是说，数据类型都是一样的。 #!.../usr/bin/python3 import numpy as np filename='pima_data.csv' with open(filename,'rt') as raw_data:
大家好，今天我要和大家分享的是如何快速入门并高效学习Python数据分析。在这个过程中，我们要学会避免一个常见的陷阱——过度沉迷于细节的学习。下面是我的一些建议和心得，希望能帮助到大家。 1....以项目实战为出发点 找到合适的案例：选择一个适合初学者的案例，使用较为简单的数据集，开始你的数据分析之旅。...选择一个简单的数据集，比如Iris数据集，然后尝试用Python完成整个分析流程。这样做可以帮助你快速对数据分析有一个整体的印象。...开启数据之旅：零基础十分钟，快速入门数据分析与机器学习 学习基础框架 接下来，我们需要学习一些基础的数据分析框架。以下是几个常用的Python库： NumPy：用于数值计算，是许多数据分析库的基础。...你可以先从常用的操作开始，比如： 在Pandas中如何读取数据、处理缺失值、数据筛选、数据合并等。 在Matplotlib中如何绘制基本的图表，如条形图、散点图等。
torchaudio：PyTorch 的音频库 torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。...支持音频 I/O（加载文件、保存文件） 使用 SoX 将以下格式加载到 Torch Tensor 中 mp3、wav、aac、ogg、flac、avr、cdda、cvs/vms、 aiff,...Kaldi (方舟/SCP) 常见音频数据集的数据加载器（VCTK，YesNo） 常见的音频转换 频谱图、AmplitudeToDB、MelScale、MelSpectrogram、MFCC...贡献指南 请参考CONTRIBUTING.md 数据集免责声明 这是一个下载和准备公共数据集的实用程序库。我们不托管或分发这些数据集，不保证其质量或公平性，也不声称您拥有使用该数据集的许可。...您有责任确定您是否有权根据数据集的许可使用数据集。 如果您是数据集所有者并希望更新其中的任何部分（描述、引文等），或者不希望您的数据集包含在此库中，请通过 GitHub 问题与我们联系。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
