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  • python – DataSet规范化输入值的范围
    2020-12-03 11:54:00

    我正在使用TensorFlow中的神经网络进行一些实验.最新版本的发行说明称DataSet以后是推荐的用于提供输入数据的API.

    通常,当从外部世界获取数值时,需要对值的范围进行标准化;如果你插入原始数字,如长度,质量,速度,日期或时间,所产生的问题将是病态的;有必要检查值的动态范围并归一化到范围(0,1)或(-1,1).

    这当然可以在原始Python中完成.但是,DataSet提供了许多数据转换功能并鼓励使用它们,理论上结果代码不仅更易于维护,而且运行速度更快.这表明还应该有一个内置的规范化功能.

    解决方法:

    我对张量流数据集主要思想的理解告诉我,复杂的预处理不能直接应用,因为tf.data.Dataset专门设计用于流式传输大量数据,更准确地说是张量:

    A Dataset can be used to represent an input pipeline as a collection

    of elements (nested structures of tensors) and a “logical plan” of

    transformations that act on those elements.

    tf.data.Dataset与张量一起运行的事实意味着获取数据的任何特定统计量,例如min或max,需要一个完整的tf.Session并且至少有一个遍历整个管道.以下示例行:

    iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

    batch_x, batch_y = iterator.get_next()

    …无论数据集的大小如何,设计用于快速提供下一批次,如果数据集负责预处理,则会在第一批准备就绪之前停止世界.这就是为什么“逻辑计划”仅包括本地转换,这确保数据可以流式传输,此外,允许进行转换in parallel.

    这并不意味着用tf.data.Dataset实现规范化是不可能的,我觉得它从未被设计成这样做,因此,它看起来很难看(虽然我不能完全确定) .但请注意,batch-normalization非常适合这张照片,这是我看到的“不错”选项之一.另一种选择是在numpy中进行简单的预处理,并将其结果输入到tf.data.Dataset.from_tensor_slices中.这不会使管道变得更复杂,但并不限制您完全使用tf.data.Dataset.

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    我在text.txt文件中有一个数字列表.

    2.50

    2.56

    2.81

    2.86

    2.84

    3.21

    3.47

    2.91

    2.96

    3.11

    2.83

    2.89

    2.94

    2.94

    3.34

    3.44

    2.94

    2.96

    3.04

    3.01

    2.85

    3.05

    3.10

    我想收集每组数量的范围.喜欢一个范围内的多少.

    2.5-2.7

    2.7-2.9

    2.9-3.1

    3.1-3.3

    3.3-3.5

    我试过这个.

    from __future__ import division

    from math import *

    from numpy import *

    from string import*

    infile = open('text1.txt', 'r')

    text = infile.read().split('\n')

    infile.close()

    text.remove('')

    numbers = []

    for i in text:

    count = 0

    if (numbers[i] > 2.49) and (numbers[i] < 2.59):

    count += 1

    print("Number of elements", count)

    它不起作用

    解决方法:

    您可以使用bisect模块:

    >>> import bisect

    >>> ranges = [2.5, 2.7, 2.9, 3.1, 3.3, 3.5]

    >>> nums = [2.5, 2.56, 2.81, 2.86, 2.84, 3.21, 3.47, 2.91, 2.96, 3.11, 2.83, 2.89, 2.94, 2.94, 3.34, 3.44, 2.94, 2.96, 3.04, 3.01, 2.85, 3.05, 3.1]

    >>> lis = [0]*len(ranges)

    for item in nums:

    ind = bisect.bisect(ranges, item) - 1

    lis[ind] += 1

    for x, y in zip(zip(ranges, ranges[1:]), lis):

    print x, y

    ...

    (2.5, 2.7) 2

    (2.7, 2.9) 6

    (2.9, 3.1) 9

    (3.1, 3.3) 3

    (3.3, 3.5) 3

    标签:python

    展开全文
  • 今天小编就为大家分享一篇python如何保证输入键入数字的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 展开全部number = raw_input (">")。变量名没办法返回,因为变量名程序不知道,也没有意义。如果你62616964757a686964616fe58685e5aeb931333433623164想让程序记住变量名,那就把变量名当做一个变量,但拥有一个...

    展开全部

    number = raw_input (">")。

    变量名没办法返回,因为变量名程序不知道,也没有意义。如果你62616964757a686964616fe58685e5aeb931333433623164想让程序记住变量名,那就把变量名当做一个变量,但拥有一个变量名你拿不到。

    将简单的条件写在前面罗。

    if i>3 and sqrt(i)==int(sqrt(i)):

    if 的表达式如果可以拆分为多个以and/or子表达式,会按顺序进行计算,and连接的情况下,得到一个False即不计算后面的表达式了,or连接的情况下,得到一个True就不计算后面的了。所以这可以提高一点速度。

    扩展资料:

    1、如果是函数定义中参数前的*表示的是将调用时的多个参数放入元组中,**则表示将调用函数时的关键字参数放入一个字典中。

    1)如定义以下函数

    def func(*args):print(args)

    当用func(1,2,3)调用函数时,参数args就是元组(1,2,3)

    2)如定义以下函数

    def func(**args):print(args)

    当用func(a=1,b=2)调用函数时,参数args将会是字典{'a':1,'b':2}

    2、如果是在函数调用中,*args表示将可迭代对象扩展为函数的参数列表。

    1)args=(1,2,3)

    func=(*args)

    等价于函数调用func(1,2,3)

    函数调用的**表示将字典扩展为关键字参数

    2)args={'a':1,'b':2}

    func(**args)

    等价于函数调用 func(a=1,b=2)

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  • 如何在赋值的时候限制一个私有属性的取值范围呢?下面有3种方法可以选择 : 第一种是通过设置一个类的方法, 在方法里面限制取值范围; 第二种是通过property装饰器, 利用装饰器构造出一个描述符, 在setter装饰器里面...

    如何在赋值的时候限制一个私有属性的取值范围呢?

    下面有3种方法可以选择 : 第一种是通过设置一个类的方法, 在方法里面限制取值范围; 第二种是通过property装饰器, 利用装饰器构造出一个描述符, 在setter装饰器里面限制取值范围, 这应该是最常规的做法; 第三种是在__setattr__()的魔法函数里面限制取值范围.

    下面以一个例子说明:

    1、按要求编写代码题

    要求:

    1、定义一个人的基类,类中要有初始化方法,方法中要有人的姓名,年龄.

    2、将类中的姓名和年龄私有化.

    3、设置年龄的范围(0-100).

    方法一: 提供设置私有属性的方法

    这种比较简单, 不多说, 直接看代码

    class People(object):

    def __init__(self, name, age=None):

    self.__name = name

    self.__age = age

    def get_age(self):

    return self.__age

    # 提供设置私有属性的方法

    def set_age(self, age):

    if 0<=age<=100:

    self.__age = age

    else:

    print("age的值应该在0-100,")

    def get_name(self):

    return self.__name

    def set_name(self, name):

    self.__name = name

    people = People("hzf", 100)

    people.set_age(150)

    print(people.get_age())

    输出结果:

    age的值应该在0-100,

    100

    方法二 : 使用property装饰器

    装饰器的用途就包括输入值的检查, 所以非常适合在这个情景之中. 通过setter可以进行赋值之前的检查. 装饰器还可以设置类属性的只读功能, 也是很强大, 具体做法只要把设置了装饰器setter的方法去掉,保留@property装饰器就可以了.

    class People(object):

    def __init__(self, name, age=None):

    self.__name = name

    self.__age = age

    # def get_age(self):

    # return self.__age

    # 提供设置私有属性的方法

    # def set_age(self, age):

    # if 0<=age<=100:

    # self.__age = age

    # else:

    # print("age的值应该在0-100,")

    #

    # def get_name(self):

    # return self.__name

    #

    # def set_name(self, name):

    # self.__name = name

    # 第二种方法: 使用装饰器

    @property

    def age(self):

    return self.__age

    @age.setter

    def age(self, age):

    if 0<=age<=100:

    self.__age = age

    else:

    print("age的值应该在0-100,")

    # 装饰器方法

    people = People("hzf", 100)

    print(people.age)

    people.age = 158

    print(people.age)

    输出结果:

    100

    age的值应该在0-100,

    100

    方法三 : __setattr__()魔法方法

    这个魔法方法函数是在给类的属性进行赋值时调用的方法, 所以我才想到在这里拦截赋值.

    __setattr_(self, key, value)接收两个参数值, 第一个是key值, 相当于类的属性名, 第二个值是value值, 相当于要赋给key属性的值.

    class People(object):

    def __init__(self, name, age=None):

    self.__name = name

    self.__age = age

    def get_age(self):

    return self.__age

    def set_age(self, age):

    self.__age = age

    # 提供设置私有属性的方法

    # def set_age(self, age):

    # if 0<=age<=100:

    # self.__age = age

    # else:

    # print("age的值应该在0-100,")

    #

    # def get_name(self):

    # return self.__name

    #

    # def set_name(self, name):

    # self.__name = name

    # 第二种方法: 使用装饰器

    # @property

    # def age(self):

    # return self.__age

    #

    #

    # @age.setter

    # def age(self, age):

    # if 0<=age<=100:

    # self.__age = age

    # else:

    # print("age的值应该在0-100,")

    # 第三种方法: 使用__setattr__魔法方法, 同时要使用get_age, 和 set_age方法

    def __setattr__(self, key, value):

    if key=="_People__age": # 外部访问私有属性时,需要在添加下划线和类名

    if not 0<=value<=100:

    print("age的值应该在0-100,")

    return

    self.__dict__[key] = value

    # __setattr__魔法方法

    people = People("hzf", 100)

    people.set_age(150)

    print(people.get_age())

    输出结果:

    age的值应该在0-100,

    100

    综上所述, 建议使用第二种方法, 利用装饰器对输入值范围进行检查处理.

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python限制输入数字范围

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