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dtype前沿信息_python dtype(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

dtype

6.3.7 Index，TensorFlow 中文教程， Building Graphs: add_to_collection as_dtype control_dependencies convert_to_ten，网页链接

Python进阶：字典类&Pandas 𐟓š Python知识：去除字符串头尾空格：使用`my_string.strip()`函数可以轻松去掉字符串头尾的空格或其他不需要的部分。字典的创建与遍历：字典的创建方式为`my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}`。遍历字典时，可以使用`for (key, value) in my_dict.items():`这种形式。条件输出：在打印输出时，可以使用条件语句，例如`print(my_list if my_list else 'None')`，这里的`my_list`在条件判断时被视为True。封装变量：将两个变量封装进一个字典，可以使用`list(zip(variable1, variable2))`。类的定义与实例化：定义类时，使用`class 类名: def __init__(参数1, 参数2, ...):`。类中的参数定义形式为`fun(self, 参数...)`。类定义结束后，需要通过`entity = 类名(参数1, 参数2, ...)`进行实例化。调用类中的函数时，使用`entity.fun()`。继承关系：注意父类与子类之间的继承关系，详细见相关图片。 𐟓Š Pandas库：获取表头指标名：通过`list(data.columns)`可以获取数据表中的表头指标名。获取行数：使用`data.shape[0]`可以获取数据表中的行数。读取CSV文件：在读取CSV文件时，使用`read_csv()`函数，并设置参数`dtype=object`，意味着将所有内容都看作字符串，不会显示缺失值。通过`na_values`可以统计缺失值的个数。如果不指定dtype，缺失值会被显示为NaN。根据列名获取数据：根据列名获取数据时，列名需要用单引号引起来。多条件筛选：使用`df.loc[(条件1) & (条件2)]`或`df[条件1][条件2]`可以根据多个条件筛选数据。 loc与iloc的区别：loc基于标签，用行名、列名作为索引；iloc基于位置，用行号、列号作为索引。设置数据类型：当每一列数据都有不同的类型时，可以通过设置`dtype = {'列名1': int, '列名2': float, ...}`来逐个设置数据类型。

𐟓š Numpy基础知识大揭秘 𐟔 𐟎“ NumPy，这个强大的科学计算库，是我们探索数据科学的得力助手。从科学计算到机器学习，无所不能！ 𐟓– 模块导入小知识：在使用NumPy之前，记得先导入这个强大的模块哦！ ```python import numpy as np ``` 𐟒᠎umPy的数组魔法： 1️⃣ 创建一维或多维数组： ```python arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组 arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组 ``` 2️⃣ 生成初始值数组： ```python ar1 = np.ones((3, 2), dtype=int) # 生成全为1的3x2整数数组 ar2 = np.zeros((4, 3, 2), dtype=float) # 生成全为0的4x3x2浮点数数组 ``` 3️⃣ 数组运算小技巧： NumPy的数组运算超级简单！可以直接进行加减乘除。𐟎‰ ```python result = ar1 + ar2 # 两数组相加，结果自动广播对齐 ``` 或者与常数进行运算： ```python result = ar4 + 6 # 数组与常数相加，轻松实现！ ``` 𐟚€ 现在，你已经掌握了NumPy的基础知识，是不是感觉数据科学的世界又近了一步呢？继续探索吧！

怎么提取多行中的首个数据 𐟚€ 利用Python对Excel表格数据进行提取，无论是单行、多行还是切片，都能轻松搞定！下面就来分享一些实用的技巧。 𐟓š 创建原始数据：首先，我们需要创建一个包含数据的DataFrame。代码示例如下： data = [[66, 90, 100], [45, 32, 90], [88, 49, 75]] index = ['小赵', '小明', '小红'] columns = ['语文', '数学', '英语'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns) 运行结果：语文数学英语小赵 66 90 100 小明 45 32 90 小红 88 49 75 𐟔 单行数据提取：使用loc属性： print("使用loc提取“小赵”的数据：") print(df.loc['小赵']) 运行结果：语文 66 数学 90 英语 100 Name: 小赵, dtype: int64 使用iloc属性： print("使用iloc提取“小赵”的数据：") print(df.iloc[0]) 运行结果：语文 66 数学 90 英语 100 Name: 小赵, dtype: int64 𐟤 多行数据提取：使用loc属性： print("使用loc提取多行数据(小赵和小红)：") print(df.loc['小赵', '小红']) 运行结果：语文数学英语小赵 66 90 100 小红 88 49 75 使用iloc属性： print("使用iloc提取多行数据(小赵和小红)：") print(df.iloc[[0, 2]]) 运行结果：语文数学英语小赵 66 90 100 小红 88 49 75 𐟔„ 连续多行数据提取：根据行索引名称（含头含尾）： print("根据行索引名称含头含尾：") print(df.loc['小赵':'小红']) 运行结果：语文数学英语小赵 66 90 100 小明 45 32 90 小红 88 49 75 根据行索引编号（含头不含尾）： print("根据行索引编号含头不含尾：") print(df.iloc[0:2]) 运行结果：语文数学英语小赵 66 90 100 小明 45 32 90 小红 49 75 （这里因为切片不包含末尾，所以只显示了部分数据）

50行代码搞定深度学习入门（详细注释）嘿，大家好！今天我们来聊聊如何用50行代码搞定深度学习入门。其实，这并不难，只要你有耐心和好奇心。下面我会一步步带你从零开始，训练一个简单的神经网络。相信我，这个过程会让你对深度学习有全新的认识。导入依赖库 𐟓抩斥…ˆ，我们需要导入一些必要的库。PyTorch 是深度学习的主力军，所以我们得先把它搞进来。还有 matplotlib 用来画图，numpy 用来处理数据。 torch：PyTorch的核心库，用来处理张量和构建模型。 torch.nn：包含各种神经网络模块，比如层和损失函数。 torch.optim：提供各种优化器，比如Adam，用来更新模型权重。 matplotlib.pyplot：画图神器，用来绘制训练损失和结果图。 numpy：数据处理利器，常用于数组操作。生成数据 𐟓Š 训练神经网络之前，我们需要一些已知的数据。这里我们生成一个非常简单的数据集：y = x^3。用numpy生成从-10到10的1000个值作为x，然后计算对应的y值。为了让模型更好地泛化，我们通常不会用所有数据来训练，而是会留出一部分作为测试集。 np.linspace(-10, 10, 1000)：生成1000个均匀分布的数字。 y = x ** 3：计算对应的输出值。 torch.tensor(x, dtype=torch.float32)：将x和y转换为PyTorch的张量数据类型，并设置为32位浮点数。 unsqueeze(1)：将一维数据扩展为二维张量，变为形状为(1000, 1)的张量。PyTorch期望输入是二维张量，其中第一维是样本数，第二维是特征数。定义神经网络 𐟧 这一步看起来有点复杂，但其实很简单。我们用的是PyTorch预设的模型，你可以根据自己的需求调整模型结构。比如使用几层网络、网络间怎么连接、用什么激活函数、是否随机灭活神经元等。 class SimpleNN(nn.Module)：定义一个继承自nn.Module的简单神经网络类。 nn.Linear(1, 128)：定义全连接层，输入1个特征（即x），输出128个特征。 torch.relu()：使用ReLU激活函数，ReLU将负数设为0，保留正数。 forward(self, x)：定义前向传播，输入x，经过三层网络计算输出。总结这只是个简单的例子，但已经足够让你对深度学习有个大致的了解。接下来我会继续详细讲解每个部分，敬请期待！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！

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