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  • 流水账,不修饰了...mnist中含0-9种字符,现在希望使用其中的7、1、0的数据,其他的抛开不要。python以便捷的数据处理著称,似乎C容易一些,但是依然有许多语法细节需要注意。 import matplotlib.pyplot ...

    记个流水账,不修饰了。
    其实就是一个数据处理,或者说是numpy矩阵处理的问题,虽然没啥理论含量,但对于不熟悉python语法,不熟悉numpy,不熟悉tf的我也折腾了老长时间。
    mnist中含0-9十种字符,现在希望只使用其中的7、1、0的数据,其他的抛开不要。python以便捷的数据处理著称,似乎比C容易一些,但是依然有许多语法细节需要注意。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    mnist = tf.keras.datasets.mnist
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    
    y_test_t017 = np.uint8([])
    x_test_t017 = np.ones((1, 28, 28), dtype=np.uint8)
    for loop in range(10000):
        if y_test[loop] == 0 or y_test[loop] == 1 or y_test[loop] == 7:
            y_test_t017 = np.append(y_test_t017, y_test[loop].astype(np.uint8))
            x_test_t017 = np.append(x_test_t017, np.expand_dims(x_test[loop], 0), axis=0)
    x_test_t017 = np.delete(x_test_t017, 0, 0)
    
    y_train_t017 = np.uint8([])
    x_train_t017 = np.ones((1, 28, 28), dtype=np.uint8)
    for loop in range(60000):
        if y_train[loop] == 0 or y_train[loop] == 1 or y_train[loop] == 7:
            y_train_t017 = np.append(y_train_t017, y_train[loop].astype(np.uint8))
            x_train_t017 = np.append(x_train_t017, np.expand_dims(x_train[loop], 0), axis=0)
    x_train_t017 = np.delete(x_train_t017, 0, 0)
    
    

    几个细节

    1. 这样处理完的数据类型依然是uint8,曾经用过其他方式,但自动变成float之类的。
    2. 标签y和数据x用了不同的处理方式,标签y是先用了np.uint8([])做一个空的,然后np.append()往后面追加。数据x这样做好像不行(谁会可以教教我),先用np.ones生成1矩阵,再往后追加,追加时用np.expand_dims()扩展维度,最后np.delete()删掉第一个全1矩阵。

    最后显示出来看看

    plt.figure(figsize=(10, 10))
    for i in range(25):
        plt.subplot(5, 5, i + 1)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        plt.grid(False)
        #  plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
        plt.imshow(x_train_t017[i])
        plt.xlabel(y_train_t017[i])
        # plt.ylabel(i+1)
    plt.show()
    

    显示出来的样子
    处理好就可以使用这些数据了。这里的难点主要是语法细节。
    环境见标题。
    其实把np.delete用好也可以实现剔除不需要的数据的功能。

    展开全文
  • 他每天除了了解市场情况,频繁处理+分析各种数据,还要整理以往遗留下来的表格文档,表格,十只手指头不停敲也不够用。 不过后来他从行业大佬那边得知,大家已经开始用Excel处理数据了,所以他也跑去自学了...

    昨天,有个朋友在后台咨询我:“有没有可以批量统计数据的工具?Excel经常卡,每次都得等上大半个小时

    !”

     

    在面对海量数据的时候,Excel确实有些hold不住呀!特别是在做复杂的数据处理和计算,往往需要人工操作,费时费力……

     

    之前一个做运营的哥们儿也跟我吐槽过类似的事情。他每天除了了解市场情况,频繁处理+分析各种数据,还要整理以往遗留下来的表格文档,数百个表格,十只手指头不停敲也不够用。

     

    不过后来他从行业大佬那边得知,大家已经开始用Excel处理数据了,所以他也跑去自学了Python,还特地找了几个库,搭成一个相对完整的处理体系。每天上班就打开脚本跑一跑,五分钟就完成了原本一上午的工作量。

     

    还可以自动绘制成数据报表,方便分析市场情况。

     

    绘制的数据报表,信息一目了然

     

    确实有点酷啊!不过哥们儿说,这玩意儿如果只拿来处理数据,那可就有点大材小用了!

     

    他女朋友是做会计的,经常被一些报销之类的问题轰炸:明明前一秒刚给同事A解答,下一秒同事B又来问了,花了大半天时间充当“客服”的角色。

     

    上个月女朋友生日的时候,他写了一个自动回复信息的小工具,把女朋友激动坏了,再也不会因为回答问题耽误工作而加班加点了。

     

    Python做的小工具自动回复信息

     

    是不是惊了?见识过无数场面的我也是这个表情

     

     

    诶,你可别以为 Python 只能用来处理工作,人家“骚操作”多了去了~例如:

     

    大佬用 Python 自动抓取 12306 网站信息,轻轻松松在这个火车票查询工具买到票,五一回家分分钟抢到票。

     

    ▲自动抓取网站信息,轻松买票

     

    也有人用Python脚本爬取租房网站的房源信息,利用高德的 js API 在地图上标出房源地点,精确获取20分钟内到达公司的房源信息。

     

    ▲用Python 在地图上就可以找房子啦

     

    这倒是成功引起了我的注意,毕竟这一年到头,工资可都贡献给了黄牛和房东中介!

     

    真正体会到这句话背后的含义了:“Python除了不会生孩子,什么都会。”

     

    前些天,有人给我发了一个视频,是一个Python工程师的工资条,看见纸条上密密麻麻的数字,不知道有多少人是跟我一样,默默关掉这个视频

    ……

     

     

    不过,我也注意到了一个现象,如今Python技术盛行,学Python的人一抓一大把,虽然不能保证学完Python就能拿高工资,但是会Python的人一定有饭吃,满汉全席的那种 

     

    像行政、互联网和金融领域这些行业都很喜欢用Python来处理工作,准确爬取资料、客观地分析数据,能掌握Python自然而然成为求职时的加分项。

     

     

     

     

     

    <<  滑动查看下一张图片  >>

    ▲ 熟悉python成了很多岗位的招聘要求

     

    但之前有不少朋友反馈:用起Python一时爽,学起Python火葬场,入门和放弃只需要5分钟,因为对于没有基础的人来说,编程语法枯燥又难懂。

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    【本期题目↓↓↓】

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    图  将输入的阿拉伯数字转换为罗马数字

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    Python第21期任务地图
                           ----数字切换

    2020年7月13日----2020年7月17日(每天编程1小时第21期)

    √2020年7月13日,周一

    任务:阿拉伯数字转罗马数字

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    技能

    提升

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    2020年7月14日,周二

    任务:汉字数字大小写转换

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    2020年7月15日,周三

    任务:数字切换器

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    目标:完善程序,进化编程功力(3级)

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    任务:金额小写转大写

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    B:成啊,要多少?

    A:一千成不?

    B:咱俩谁跟谁!给你凑个整,这一千零二十四,拿去吧。

    最后,小编想说:我是一名python开发工程师,

    整理了一套最新的python系统学习教程,

    想要这些资料的可以加Q裙937963151自取Python学习资料和学习视频,还有大神在线指导哦

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