csv_path = "F:\\test.csv"

时间: 2023-09-03 10:06:54 浏览: 163
这是一个文件路径，指向 F 盘上的 test.csv 文件。在使用时，可以通过该路径读取或写入数据。需要注意的是，如果在代码中直接使用该路径，需要使用双反斜杠或单斜杠转义，或者在字符串前面加上 r，如下所示： ``` csv_path = "F:\\test.csv" # 双反斜杠转义 csv_path = "F:/test.csv" # 单斜杠转义 csv_path = r"F:\test.csv" # 在字符串前面加上 r ```
相关问题

COMP_PATH = "/kaggle/input/icr-identify-age-related-conditions" train = pd.read_csv(f"{COMP_PATH}/train.csv") test = pd.read_csv(f"{COMP_PATH}/test.csv") sample_submission = pd.read_csv(f"{COMP_PATH}/sample_submission.csv") greeks = pd.read_csv(f"{COMP_PATH}/greeks.csv")

您的代码导入了一些数据集，包括train.csv、test.csv、sample_submission.csv和greeks.csv。这些数据集可能是用于一个特定的竞赛或项目。 train.csv和test.csv是训练集和测试集，通常包含输入特征和目标变量。sample_submission.csv是一个示例提交文件，用于展示提交格式。greeks.csv可能是与数据集相关的附加信息或元数据。 如果您对这些数据集有任何疑问或需要进行数据处理、特征工程等操作，请继续提问，我将尽力帮助您。

import pandas as pd import wfdb from sklearn.model_selection import train_test_split import os import csv import numpy as np folder_path = r'C:\Users\bubble\PycharmProjects\pythonProject\csv' file_list = os.listdir(folder_path) for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 dfs = [] for csv_file in csv_list: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) csv_folder_name = os.path.basename(subfolder_path) last_char = csv_folder_name[-1] wave = [] form = [] records = dfs for record in records: wave = record form = last_char #print(wave) #print(form) W = [wave, form] T = [W] T = np.array(T) #划分特征与标签 X =T[:, :-1] y =T[:, -1] print(X) print(y)这段代码有错误吗？该怎么改

这段代码有几个错误： 1. 在读取 CSV 文件时，需要使用完整路径而不是只使用文件名。可以使用 `os.path.join(subfolder_path, csv_file)` 来获取完整路径。 2. 在创建 `T` 数组时，应该先创建一个空的数组，然后使用 `np.append()` 函数将每个样本添加到数组中。可以使用以下代码来创建 `T` 数组： ``` T = np.empty((0, 2)) for record in records: wave = record form = last_char W = [wave, form] T = np.append(T, [W], axis=0) ``` 3. 在划分特征和标签时，应该使用 `X = T[:, :-1]` 和 `y = T[:, -1]` 的方式来划分。 修改后的代码如下： ``` import pandas as pd import wfdb from sklearn.model_selection import train_test_split import os import csv import numpy as np folder_path = r'C:\Users\bubble\PycharmProjects\pythonProject\csv' file_list = os.listdir(folder_path) for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 dfs = [] for csv_file in csv_list: csv_path = os.path.join(subfolder_path, csv_file) df = pd.read_csv(csv_path, header=None) dfs.append(df) csv_folder_name = os.path.basename(subfolder_path) last_char = csv_folder_name[-1] wave = [] form = [] records = dfs T = np.empty((0, 2)) for record in records: wave = record form = last_char W = [wave, form] T = np.append(T, [W], axis=0) X = T[:, :-1] y = T[:, -1] print(X) print(y) ```
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很好用的代码库，CSV是（逗号分隔值）的英文缩写，通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本（NOTE）来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一
zip

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import os import flowio import csv folder_path = "D:/test_data_Fcs/" csv_path = "D:/test_data_Fcs/fcs2020 - 副本.csv" x_list=[] with open(csv_path, 'w', newline='') as csvfile: csvwriter = csv.writer(csvfile) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".fcs"): file_path = os.path.join(folder_path, filename) fcs = flowio.FlowData(file_path) x_list.append(fcs) csvwriter.writerows(x_list)出现_csv.Error: iterable expected, not FlowData

看起来你的代码在尝试将 FlowData 对象写入 CSV 文件中，但是 csv.writerows() 函数期望的参数是可迭代对象（iterable），而不是单个对象。因此，你需要将 FlowData 对象转换为一个可迭代对象，例如列表或元组...

path = 'F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据' csv_files = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path, topdown=False): for filename in filenames: if filename.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(dirpath, filename)) #%% import matplotlib.image as mpimg test_image=[] test_lable=[] x='' csv=csv_files[1] #F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据\Test.csv base_path = os.path.dirname(csv) # read csv data trafficSigns = [] with open(csv,'r',newline='') as file: header = file.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #print(header_list[6]) for row in file.readlines(): row_data = row.split(',') x=row_data[7] x='F:/GTSRB-德国交通标志识别图像数据/'+x x=x.strip('\n') m=row_data[6] test_lable.append(int(row_data[6])) test = Image.open(x) test = test.resize((48,48),Image.ANTIALIAS) test = np.array(test) test_image.append(test) #%% test_data = np.array(test_image) #%% test_lable = np.array(test_lable) #%% #标签进行one-hot编码 labels = test_lable one_hot_labels = tf.one_hot(indices=labels,depth=43, on_value=1, off_value=0, axis=-1, dtype=tf.int32, name="one-hot") #%% #print(one_hot_labels.shape) test_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. /255 ) test_data_generator = test_datagen.flow( x=test_data, y=one_hot_labels, #target_size=(48, 48), batch_size=32 #class_mode='categorical' ) #%% print(test_lable)

这段代码的功能是读取指定路径下的CSV文件，并根据CSV文件中的信息加载图像数据和标签。下面是对这段代码的解释： 1. 首先，通过使用os.walk函数遍历指定路径下的所有文件和文件夹，并将以.csv结尾的文件路径...

import pandas as pd import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import joblib # 读取.csv文件 folder_path = r'D:\pythonProject\csv' file_list = os.listdir(folder_path) X_list = [] y_list = [] for file_name in file_list: subfolder_path = os.path.join(folder_path, file_name) if os.path.isdir(subfolder_path): # 进入子文件夹 os.chdir(subfolder_path) # 获取子文件夹中的.csv文件列表 csv_list = [f for f in os.listdir(subfolder_path) if f.endswith('.csv')] # 读取.csv文件 dfs = [] for csv_file in csv_list: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) csv_folder_name = os.path.basename(subfolder_path) last_char = csv_folder_name[-1] wave = [0]*256 # form = [] records = dfs beat = [0]*len(records) i = 0 for wave in records: form = last_char # print(wave) # print(form) # beat[i] = [wave, form] X = wave y = form X_list.append(X) y_list.append(y) # print('beat[{}] ='.format(i), beat[i]) # print('len(beat[{}]) ='.format(i), len(beat[i])) i = i + 1 # print(X_list) # print(y_list) # 划分特征与标签 X = X_list y = y_list # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构造随机森林模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=10000, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型的性能 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy)怎么改

这段代码的问题在于在 X = X_list 和 y = y_list 这两行...另外，建议在读取 csv 文件时，设置 header=None 参数，以便读取不包含表头的 csv 文件。如果 csv 文件中包含表头，可以将该参数设置为 header=0。

self.csv_path = os.path.join(file_path,"AVAI_Parking_Slot_Recall_Smoke_Test.csv")

这段代码是将文件路径和文件名拼接成一个完整的文件路径，其中file_path是文件所在的路径，AVAI_Parking_Slot_Recall_Smoke_Test.csv是文件的名称。os.path.join()方法可以根据当前操作系统的不同，自动适配...

import os import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.metrics import r2_score # 读取第一个文件夹中的所有csv文件 folder1_path = "/path/to/folder1" files1 = os.listdir(folder1_path) dfs1 = [] for file1 in files1: if file1.endswith(".csv"): file1_path = os.path.join(folder1_path, file1) df1 = pd.read_csv(file1_path, usecols=[1,2,3,4]) dfs1.append(df1) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True) # 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "/path/to/folder2" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, usecols=[1]) dfs2.append(df2) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 读取第三个文件夹中的所有csv文件 folder3_path = "/path/to/folder3" files3 = os.listdir(folder3_path) dfs3 = [] for file3 in files3: if file3.endswith(".csv"): file3_path = os.path.join(folder3_path, file3) df3 = pd.read_csv(file3_path, usecols=[2,6]) dfs3.append(df3) # 将第三个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_y = pd.concat(dfs3, ignore_index=True) # 训练k邻近回归模型 k = 5 model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) model.fit(df_X, df_y) # 读取测试数据 test_folder_path = "/path/to/test/folder" test_files = os.listdir(test_folder_path) test_dfs = [] for test_file in test_files: if test_file.endswith(".csv"): test_file_path = os.path.join(test_folder_path, test_file) test_df = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[1,2,3,4]) test_dfs.append(test_df) # 将测试数据合并为一个DataFrame test_X = pd.concat(test_dfs, ignore_index=True) # 对测试数据进行预测 test_y_pred = model.predict(test_X) # 计算模型准确率 test_y_true = pd.read_csv(test_file_path, usecols=[2,6]).values r2 = r2_score(test_y_true, test_y_pred) print("模型准确率：", r2)这段代码为什么不划分训练集和测试集进行训练再做预测

这段代码没有划分训练集和测试集进行训练再做预测，而是直接将所有数据合并为一个DataFrame进行训练和预测。可能是因为数据量比较小，划分训练集和测试集不会影响模型的性能评估，或者是因为数据量比较大，划分训练...

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

这段代码主要是定义了一些文件路径和全局变量，方便后续数据处理和模型训练使用。 首先，代码定义了一些数据文件的路径，包括训练数据文件、商品数据文件等。这些路径可以根据实际情况进行修改。...

import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载函数保持不变 def processTarget(): main_folder = 'C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端' data_list = [] label_list = [] for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] print(f"Processing folder: {folder_name}, found {len(csv_files)} CSV files.") for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None) if csv_data.shape[1] >= 4: csv_data = csv_data.iloc[:, [0, 1, 2]].values else: print(f"Skipping file {filename}, unexpected shape: {csv_data.shape}") continue data_list.append(csv_data) if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 else: continue label_list.append(class_label) if data_list and label_list: data = np.array(data_list) # Shape: (num_samples, seq_length, num_features) labels = np.array(label_list) # Shape: (num_samples,) return data, labels else: raise ValueError("No valid data available to process.") # 划分数据集 def split_datasets(X, y, test_size=0.2, val_size=0.25): """ :param X: 特征数据数组 :param y: 标签数组 :param test_size: 测试集占比，默认值为 0.2（即 80% 训练 + 验证） :param val_size: 验证集占剩余训练数据的比例，默认值为 0.25 """ X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split( X, y, test_size=test_size, stratify=y, random_state=42 ) # 继续从剩下的数据中切出 validation set X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train_val, y_train_val, test_size=val_size, stratify=y_train_val, random_state=42 ) return X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test if __name__ == "__main__": try: data0, label0 = processTarget() # 分割成训练集、验证集和测试集 X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test = split_datasets(data0, label0) print("Training Set:", X_train.shape, y_train.shape) print("Validation Set:", X_val.shape, y_val.shape) print("Testing Set:", X_test.shape, y_test.shape) # 存储结果以便后续步骤使用 np.savez('datasets.npz', X_train=X_train, y_train=y_train, X_val=X_val, y_val=y_val, X_test=X_test, y_test=y_test) except ValueError as e: print(e)这是我将数据集划分训练集，测试集，验证集的代码，现在，我要在这个代码的基础上对该数据集运用DEEP DOMAIN CONFUSION进行处理，可以给出完整的代码吗？要求：划分数据集和DEEP DOMAIN CONFUSION分为两个不同的文件

csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] print(f"Processing folder: {folder_name}, found {len(csv_files)} CSV files.") for filename in sorted(csv_files): file_path ...

import os import pandas as pd from tsfresh import extract_features, select_features from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute # 定义文件夹路径 train_folder_path = 'IEEE PHM 2012/Learning_set/Bearing1_1' test_folder_path = 'IEEE PHM 2012/Test_set/Bearing1_3' # 定义文件名前缀 file_prefix = 'acc_' # 定义文件扩展名 file_ext = '.csv' # 定义数据集列表 train_data = [] test_data = [] # 循环读取训练集文件 for i in range(1, 7): train_file_path = os.path.join(train_folder_path, file_prefix + '{:05d}'.format(i) + file_ext) train_data.append(pd.read_csv(train_file_path, header=None)) # 循环读取测试集文件 for i in range(1, 5): test_file_path = os.path.join(test_folder_path, file_prefix + '{:05d}'.format(i) + file_ext) test_data.append(pd.read_csv(test_file_path, header=None)) train_features = [] test_features = [] # 提取训练集特征 for i in range(len(train_data)): features = extract_features(train_data[i], column_id=0, column_sort=1) train_features.append(features) # 提取测试集特征 for i in range(len(test_data)): features = extract_features(test_data[i], column_id=0, column_sort=1) test_features.append(features) # 将特征转化为pandas DataFrame并保存到csv文件中 train_features_df = pd.concat(train_features) train_features_df.to_csv('train_features.csv', index=False) test_features_df = pd.concat(test_features) test_features_df.to_csv('test_features.csv', index=False)以上代码有何问题

test_features_df.to_csv('test_features.csv', index=False) 除此之外，还需要确保文件路径的正确性和文件格式的一致性，以及在提取特征时选择合适的 column_id 和 column_sort 参数。

#data_preprocessing.py import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载已有的processTarget函数 def processTarget(): main_folder = 'C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端' data_list = [] label_list = [] for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) try: csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None).iloc[:, :3].values if len(csv_data) == 0 or csv_data.shape[1] < 3: print(f"Skipping invalid file {filename}.") continue data_list.append(csv_data.flatten()) # 展平成一维向量以便处理 if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 else: continue label_list.append(class_label) except Exception as e: print(f"Error processing {file_path}: {e}") X = np.array(data_list) y = np.array(label_list) if len(X) != len(y): raise ValueError("Data and labels do not match!") return X, y if __name__ == "__main__": # 获取原始数据和标签 X, y = processTarget() # 数据集按比例划分 (train:val:test = 8:1:1) X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.1, random_state=42, stratify=y ) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train_val, y_train_val, test_size=0.111, random_state=42, stratify=y_train_val ) # 剩余90%再分成8:1 # 存储结果到本地文件方便后续使用 np.save('X_train.npy', X_train) np.save('y_train.npy', y_train) np.save('X_val.npy', X_val) np.save('y_val.npy', y_val) np.save('X_test.npy', X_test) np.save('y_test.npy', y_test) print("Dataset split completed.")这是我用于将一个数据集划分为训练集，测试集和验证集的代码，可以给出基于此代码继续用DEEP DOMAIN CONFUSION处理该数据集的代码吗，要求：划分数据集和DDC分为两个代码文件，DDC中可以显示处理结果

csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) try: csv_data = pd.read_csv(file_path, ...

if __name__ == '__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # you can modify your file path file_train = './data/train.csv' file_test = './data/test.csv' embed_dim = 8 read_part = True sample_num = 6000000 test_si

ze = 1000000 # you can modify your model path model_path = './model' # parameters for training batch_size = 1024 epoch = 5 learning_rate = 0.001 # you can modify the number of hidden units hidden_...

from collections import Counter import numpy as np import pandas as pd import torch import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from tqdm import tqdm from transformers import AutoTokenizer, BertModel import joblib # 1. ====================== 配置参数 ====================== MODEL_PATH = r'D:\pythonProject5\bert-base-chinese' BATCH_SIZE = 64 MAX_LENGTH = 128 SAVE_DIR = r'D:\pythonProject5\BSVMC_model' DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 2. ====================== 数据加载与划分 ====================== def load_data(file_path): """加载并预处理数据""" df = pd.read_csv(file_path).dropna(subset=['text', 'label']) texts = df['text'].astype(str).str.strip().tolist() labels = df['label'].astype(int).tolist() return texts, labels # 加载原始数据 texts, labels = load_data("train3.csv") # 第一次拆分：分出测试集（20%） train_val_texts, test_texts, train_val_labels, test_labels = train_test_split( texts, labels, test_size=0.2, stratify=labels, random_state=42 ) # 第二次拆分：分出训练集（70%）和验证集（30% of 80% = 24%） train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split( train_val_texts, train_val_labels, test_size=0.3, # 0.3 * 0.8 = 24% of original stratify=train_val_labels, random_state=42 ) # 3. ====================== 文本编码 ====================== tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) def encode_texts(texts): return tokenizer( texts, truncation=True, padding="max_length", max_length=MAX_LENGTH, return_tensors="pt" ) # 编码所有数据集 train_encodings = encode_texts(train_texts) val_encodings = encode_texts(val_texts) test_encodings = encode_texts(test_texts) # 4. ====================== 数据集类 ====================== class TextDataset(Dataset): def __init__(self, encodings, labels): self.encodings = encodings self.labels = labels def __getitem__(self, idx): return { 'input_ids': self.encodings['input_ids'][idx], 'attention_mask': self.encodings['attention_mask'][idx], 'labels': torch.tensor(self.labels[idx]) } def __len__(self): return len(self.labels) # 创建所有数据集加载器 train_dataset = TextDataset(train_encodings, train_labels) val_dataset = TextDataset(val_encodings, val_labels) test_dataset = TextDataset(test_encodings, test_labels) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) # 5. ====================== 特征提取 ====================== def extract_features(bert_model, dataloader): """使用BERT提取CLS特征""" bert_model.eval() all_features = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for batch in tqdm(dataloader, desc="提取特征"): inputs = {k: v.to(DEVICE) for k, v in batch.items() if k != 'labels'} outputs = bert_model(**inputs) features = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].cpu().numpy() all_features.append(features) all_labels.append(batch['labels'].numpy()) return np.vstack(all_features), np.concatenate(all_labels) # 加载并冻结BERT模型 bert_model = BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH).to(DEVICE) for param in bert_model.parameters(): param.requires_grad = False # 提取所有特征 print("\n" + "=" * 30 + " 特征提取阶段 " + "=" * 30) train_features, train_labels = extract_features(bert_model, train_loader) val_features, val_labels = extract_features(bert_model, val_loader) test_features, test_labels = extract_features(bert_model, test_loader) # 6. ====================== 特征预处理 ====================== scaler = StandardScaler() train_features = scaler.fit_transform(train_features) # 只在训练集上fit val_features = scaler.transform(val_features) test_features = scaler.transform(test_features) # 7. ====================== 训练SVM ====================== print("\n" + "=" * 30 + " 训练SVM模型 " + "=" * 30) svm_model = SVC( kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale', probability=True, random_state=42 ) svm_model.fit(train_features, train_labels) # 8. ====================== 评估模型 ====================== def evaluate(features, labels, model, dataset_name): preds = model.predict(features) acc = accuracy_score(labels, preds) print(f"\n[{dataset_name}] 评估结果：") print(f"准确率：{acc:.4f}") print(classification_report(labels, preds, digits=4)) return preds print("\n训练集评估：") _ = evaluate(train_features, train_labels, svm_model, "训练集") print("\n验证集评估：") val_preds = evaluate(val_features, val_labels, svm_model, "验证集") print("\n测试集评估：") test_preds = evaluate(test_features, test_labels, svm_model, "测试集") # 9. ====================== 保存模型 ====================== def save_pipeline(): """保存完整模型管道""" # 创建保存目录 import os os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True) # 保存BERT相关 bert_model.save_pretrained(SAVE_DIR) tokenizer.save_pretrained(SAVE_DIR) # 保存SVM和预处理 joblib.dump(svm_model, f"{SAVE_DIR}/svm_model.pkl") joblib.dump(scaler, f"{SAVE_DIR}/scaler.pkl") # 保存标签映射（假设标签为0: "中性", 1: "正面", 2: "负面"） label_map = {0: "中性", 1: "正面", 2: "负面"} joblib.dump(label_map, f"{SAVE_DIR}/label_map.pkl") print(f"\n模型已保存至 {SAVE_DIR} 目录") save_pipeline() # 10. ===================== 可视化 ====================== plt.figure(figsize=(15, 5)) # 决策值分布 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(svm_model.decision_function(train_features[:100]), 'o', alpha=0.5) plt.title("训练集前100样本决策值分布") plt.xlabel("样本索引") plt.ylabel("决策值") # 准确率对比 plt.subplot(1, 2, 2) accuracies = [ accuracy_score(train_labels, svm_model.predict(train_features)), accuracy_score(val_labels, val_preds), accuracy_score(test_labels, test_preds) ] labels = ['train', 'Validation', 'test'] plt.bar(labels, accuracies, color=['blue', 'orange', 'green']) plt.ylim(0, 1) plt.title("Comparison of accuracy rates for each dataset") plt.ylabel("Accuracy rate") plt.tight_layout() plt.show()写一下模型流程和流程图

C --> F[特征向量存储] E --> G[性能评估] #### 3. **技术细节补充** - **BERT微调选择**：可直接使用预训练参数，或对特定领域语料进行微调 - **特征降维**：当数据量较少时，可对768维向量进行PCA降维 - ...

if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train ...

优化这段代码#csv_combline #encoding = utf-8 import os import csv path = "D:\csv_test\\" for files in os.listdir(path): datas = [] #读取csv文件 for fname in os.listdir(path): if 'csv' in fname: fname_path = path + fname with open(fname_path,'r',encoding = 'latin1') as path: reader = csv.reader(path) #去掉表头第0行，从第一行开始copy数据 reader = list(reader)[1:] for line in render: datas.append(line) eccel_name = 'excle汇总.csv' csv_head = ['name','aaa','bbb'] with open(excel_name,'w') as path: writer = csv.writer(path) #写表头 writer.writerow(csv_head) writer.writerows(datas) print('exlce.csv合并完成')

reader = csv.reader(f) next(reader) # skip header data_rows.extend(reader) # append rows to data list with open(dest_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer....

import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd # 定义源目录路径 source_folder = 'C:/Users\Lenovo\Desktop\crcw不同端12k在0负载下\风扇端' subfolders = ["内圈故障", "球故障"] # 创建目标文件夹结构 target_folders = { 'train': '训练集', 'val': '验证集', 'test': '测试集' } os.makedirs('划分后的数据', exist_ok=True) for key, folder in target_folders.items(): for subfolder in subfolders: path = os.path.join('划分后的数据', folder, subfolder) os.makedirs(path, exist_ok=True) # 遍历每个子文件夹并读取CSV文件 all_data = [] for subfolder in subfolders: folder_path = os.path.join(source_folder, subfolder) files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] # 将所有数据加载到列表中 for file in files: data = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file)) all_data.append((data, subfolder)) # 划分数据集 train_val, test = train_test_split(all_data, test_size=0.2, random_state=42) train, val = train_test_split(train_val, test_size=0.25, random_state=42) # 即最终比例为6:2:2 # 移动文件至对应的目标文件夹 def move_files(data_list, target_dir): for data, label in data_list: filename = f"{label}_{hash(str(data.iloc[0].values))}.csv" # 确保唯一性 save_path = os.path.join(target_folders[target_dir], label, filename) data.to_csv(save_path, index=False) move_files(train, 'train') move_files(val, 'val') move_files(test, 'test') print("数据集已成功划分为训练集、验证集和测试集！")可以分析一下这段代码吗

files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] # 将所有数据加载到列表中 for file in files: data = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file)) all_data.append((data, ...
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全面掌握Oracle9i：基础教程与实践指南

Oracle9i是一款由甲骨文公司开发的关系型数据库管理系统，它在信息技术领域中占据着重要的地位。Oracle9i的“i”代表了互联网（internet），意味着它具有强大的网络功能，能够支持大规模的网络应用。该系统具有高度的数据完整性和安全性，并且其强大稳定的特点使得它成为了企业级应用的首选数据库平台。 为了全面掌握Oracle9i，本教程将从以下几个方面详细讲解： 1. Oracle9i的安装与配置：在开始学习之前，您需要了解如何在不同的操作系统上安装Oracle9i数据库，并对数据库进行基本的配置。这包括数据库实例的创建、网络配置文件的设置（如listener.ora和tnsnames.ora）以及初始参数文件的设置。 2. SQL语言基础：SQL（Structured Query Language）是用于管理和操作关系型数据库的标准语言。您需要熟悉SQL语言的基本语法，包括数据查询语言（DQL）、数据操纵语言（DML）、数据定义语言（DDL）和数据控制语言（DCL）。 3. PL/SQL编程：PL/SQL是Oracle公司提供的过程化语言，它是SQL的扩展，增加了过程化编程的能力。学习PL/SQL可以让您编写更复杂、更高效的数据库程序，包括存储过程、函数、包和触发器等。 4. Oracle9i的数据管理：这部分内容涉及数据表的创建、修改、删除以及索引、视图、同义词、序列和分区等高级特性。 5. 数据库性能优化：为了确保数据库的高效运行，需要对数据库进行性能调优。这包括了解Oracle9i的内存管理、锁定机制、SQL语句优化和数据库设计原则等。 6. 数据库备份与恢复：为防止数据丢失或损坏，需要了解Oracle9i的备份和恢复机制。您将学习到如何使用RMAN（Recovery Manager）进行数据备份和恢复，并且熟悉数据库的逻辑备份和恢复策略。 7. 安全管理：安全管理是保护数据库不受非法访问和操作的重要环节。Oracle9i提供了丰富的安全特性，如用户权限管理、审计和加密等，您需要学习如何实施这些安全措施来保证数据库的安全性。 8. Oracle9i网络管理：由于Oracle9i对网络的特别设计，您还需要掌握如何管理Oracle网络，包括监听器的配置、网络故障的诊断等。 9. 高级特性介绍：Oracle9i提供了很多高级功能，如高级复制、流复制、高级安全性、Oracle Data Guard等，这些内容将帮助您掌握Oracle9i的高级特性，从而在面对复杂业务需求时有更多解决方案。 在学习Oracle9i教程的过程中，您将通过大量实例练习加深理解，同时也会了解到最佳实践和常见问题的解决方法。本教程的目的是让您全面掌握Oracle9i数据库管理系统的使用，并具备解决实际问题的能力，无论您是数据库管理员、开发人员还是系统分析师，本教程都将成为您提升技能的有力工具。
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【数据融合技术】：甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

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模糊大津法

<think>首先，用户查询是关于“模糊大津法”的，我需要理解这个术语。从引用中，我知道大津法（Otsu's method）是一种图像二值化的全局阈值算法。用户提到“模糊大津法”，这可能是大津法与模糊理论结合的一种变体。我需要基于提供的引用和自己的知识来回答。关键引用：- [^1]:讨论了大津法在图像处理中的应用，特别是二值化。- [^2]:解释了大津法的原理和实现。- [^3]:提到大津法是全局阈值算法。- [^4]:讨论了高斯模糊对大津二值化算法的影响，指出高斯模糊可以减少噪声，提高阈值计算的准确性。用户的问题是：“我想查找关于模糊大津法的技术资料或实现方法请问模糊大津法原理实现方法技术文
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SOA服务设计原则：2007年7月版原理深入解析

由于提供的文件信息是相同的标题、描述和标签，且压缩包中仅包含一个文件，我们可以得出文件“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”很可能是一本关于面向服务架构（SOA）的书籍。该文件的名称和描述表明了它是一本专门讨论服务设计原则的出版物，其出版日期为2007年7月。以下是从标题和描述中提取的知识点： ### SOA设计原则 1. **服务导向架构(SOA)基础**： - SOA是一种设计原则，它将业务操作封装为可以重用的服务。 - 服务是独立的、松耦合的业务功能，可以在不同的应用程序中复用。 2. **服务设计**： - 设计优质服务对于构建成功的SOA至关重要。 - 设计过程中需要考虑到服务的粒度、服务的生命周期管理、服务接口定义等。 3. **服务重用**： - 服务设计的目的是为了重用，需要识别出业务领域中可重用的功能单元。 - 通过重用现有的服务，可以降低开发成本，缩短开发时间，并提高系统的整体效率。 4. **服务的独立性与自治性**： - 服务需要在技术上是独立的，使得它们能够自主地运行和被管理。 - 自治性意味着服务能够独立于其他服务的存在和状态进行更新和维护。 5. **服务的可组合性**： - SOA强调服务的组合性，这意味着可以通过组合不同的服务构建新的业务功能。 - 服务之间的交互应当是标准化的，以确保不同服务间的无缝通信。 6. **服务的无状态性**： - 在设计服务时，最好让服务保持无状态，以便它们可以被缓存、扩展和并行处理。 - 状态信息可以放在服务外部，比如数据库或缓存系统中。 7. **服务的可发现性**： - 设计服务时，必须考虑服务的发现机制，以便服务消费者可以找到所需的服务。 - 通常通过服务注册中心来实现服务的动态发现和绑定。 8. **服务的标准化和协议**： - 服务应该基于开放标准构建，确保不同系统和服务之间能够交互。 - 服务之间交互所使用的协议应该广泛接受，如SOAP、REST等。 9. **服务的可治理性**： - 设计服务时还需要考虑服务的管理与监控，确保服务的质量和性能。 - 需要有机制来跟踪服务使用情况、服务变更管理以及服务质量保障。 10. **服务的业务与技术视角**： - 服务设计应该同时考虑业务和技术的视角，确保服务既满足业务需求也具备技术可行性。 - 业务规则和逻辑应该与服务实现逻辑分离，以保证业务的灵活性和可维护性。 ### SOA的实施挑战与最佳实践 1. **变更管理**： - 实施SOA时需要考虑到如何管理和适应快速变更。 - 必须建立适当的变更控制流程来管理和批准服务的更改。 2. **安全性**： - 安全是SOA设计中的一个关键方面，需要确保服务交互的安全。 - 需要实现身份验证、授权、加密和审计机制以保护数据和服务。 3. **互操作性**： - 服务应设计为可与不同平台和技术实现互操作。 - 必须确保服务之间可以跨平台和语言进行通信。 4. **质量保证**： - 对服务进行持续的质量监控和改进是实施SOA不可或缺的一部分。 - 服务质量（QoS）相关的特性如性能、可靠性、可用性等都应被纳入设计考量。 5. **投资回报(ROI)和成本效益分析**： - 从经济角度评估实施SOA的合理性。 - 在设计服务时考虑长期成本节约和ROI。 根据以上知识点的总结，可以看出“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”这本书很可能是系统地介绍SOA设计原则和最佳实践的专业著作，对于想要深入了解SOA设计的读者来说是一本宝贵的参考资料。
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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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rc滤波导致相位

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FTP搜索工具：IP检测与数据库管理功能详解

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