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  • numpy的astype函数

    2020-06-30 18:42:34
    astype函数用于array中数值类型转换 x = np.array([1, 2, 2.5]) x.astype(int)1...

    astype函数用于array中数值类型转换

    x = np.array([1, 2, 2.5])
    x.astype(int)
    • 1
    • 2

    输出:array([1, 2, 2])

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  • 使用astype函数转换dtype使用“对象.astype()”。float_arr=arr.astype(np.float64)#如果将浮点数转换成整数,则小数部分将会被截断。注意小数点不是四舍五入,而是直接干掉。#如果某字符串数组表示的全是数字,也...

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    1.使用astype函数转换dtype

    使用“对象.astype()”。

    float_arr=arr.astype(np.float64)

    #如果将浮点数转换成整数,则小数部分将会被截断。

    注意小数点不是四舍五入,而是直接干掉。

    #如果某字符串数组表示的全是数字,也可以用astype将其转换为数值形式。

    数组的dtype还有另外一个用法。

    int_array.astype(calibers.dtype)

    calibers是数组对象。

    2.数组和标量之间的运算

    数组很重要,因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。这通常就叫做矢量化(vectorization)。

    #大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级。比如,对象级的乘法(arr*arr)、减法(arr-arr)。

    #不同大小的数组之间的运算叫做广播(broadcasting)。

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    参考书目:利用python进行数据分析

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    一:配套函数定义

    1):传统的最小二乘损失函数

    2):区间加权的损失函数

    二:自定义损失函数的应用

    一:配套函数定义

    1):传统的最小二乘损失函数

    梯度求解函数:

    def custom_normal_train(y_true, y_pred):

    residual = (y_true - y_pred).astype("float")#真实数据与预测数据的差距

    grad = -2*(residual)/y_true#一阶导数

    hess = 2/y_true#二阶导数

    return grad, hess

    损失衡量函数:

    def custom_normal_valid(y_true, y_pred):
        residual = (y_true - y_pred).astype("float")
        loss = (residual/y_true)**2
        return "custom_asymmetric_eval", np.mean(loss), False

    2):区间加权的损失函数

    def custom_normal_train(y_true, y_pred):
        residual = (y_true - y_pred).astype("float")
        grad = np.where(residual<0, -2*(residual)/(y_true+1), -10*2*(residual)/(y_true+1))#对预估里程低于实际里程的情况加大惩罚
        hess = np.where(residual<0, 2/(y_true+1), 10*2/(y_true+1))#对预估里程低于实际里程的情况加大惩罚
     return grad, hess
     
    def custom_normal_valid(y_true, y_pred):
        residual = (y_true - y_pred).astype("float")
        loss = np.where(residual<0, (residual/(y_true+1))**2, 10*(residual/(y_true+1))**2)#对预估里程低于实际里程的情况加大惩罚
     return "custom_asymmetric_eval", np.mean(loss), False
    

    二:自定义损失函数的应用

    gbm = lgb.LGBMRegressor(objective=custom_normal_train)
    gbm.fit(X_train, y_train,eval_set=[(X_test, y_test)],eval_metric=custom_normal_valid)
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  • astype和squeeze 函数

    2020-08-04 14:47:42
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  • astype()函数

    千次阅读 2020-01-07 22:06:29
    astype()函数可用于转化dateframe某一列的数据类型 如下将dateframe某列的str类型转为int,注意astype()没有replace=True的用法,想要在原数据上修改,要写成如下形式。 注意只有当该列的字符串全是由纯数字构成时...

空空如也

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astype函数