深度学习之数据处理

• 数据类型，我们最常用的便是数组了

创建数组需要

• 形状：几行几列
• 元素类型：int还是float
• 元素值

数组访问方式：

这种机制的工作方式如下：首先，通过适当复制元素来扩展一个或两个数组， 以便在转换之后，两个张量具有相同的形状。 其次，对生成的数组执行按元素操作。

由于a和b分别是和矩阵，如果让它们相加，它们的形状不匹配。 我们将两个矩阵广播为一个更大的矩阵，如下所示：矩阵a将复制列， 矩阵b将复制行，然后再按元素相加。

创建文件并写入数据

import os
os.makedirs(os.path.join('.', 'data'), exist_ok=True)#在当前目录下创建data文件夹
data_file = os.path.join('.', 'data', 'house_tiny.csv')#在data文件夹下创建house_tiny.csv
print(data_file)
with open(data_file, 'w') as f:
    f.write('NumRooms,Alley,Pricen')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000n')
    f.write('4,NA,178100n')
    f.write('NA,NA,140000n')

读取文件，对于csv文件多用pandas这个库

import pandas as pd
data=pd.read_csv(data_file)
print(data)

数据处理缺失值与转换
对于缺失值，我们可以采用插入法和删除法两种，插入即我们给定取值，删除则是直接删除不再考虑，这里我们采用缺失值取均值的方式

inputs,outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]#按照文件格式读取数据，读第一列至第二列
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())#对于缺少的数值我们一般取其他值的均值
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)#对于string类型我们看到Alley取值只有Pave和NaN,所以我们可以将Pave记为1，NaN记为0
print(inputs)

将我们的数据转换为张量

import torch
x,y=torch.tensor(inputs.values),torch.tensor(outputs.values)
print(x,y)

到这里，我们便将数据转换为tensor的张量，这种对于计算机是可处理的

import os
os.makedirs(os.path.join('.', 'data'), exist_ok=True)
data_file = os.path.join('.', 'data', 'house_tiny.csv')
print(data_file)
with open(data_file, 'w') as f:
    f.write('NumRooms,Alley,Pricen')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000n')
    f.write('4,NA,178100n')
    f.write('NA,NA,140000n')
import pandas as pd
data=pd.read_csv(data_file)
print(data)
inputs,outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]#按照文件格式读取数据，读第一列至第二列
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())#对于缺少的数值我们一般取其他值的均值
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)
import torch
x,y=torch.tensor(inputs.values),torch.tensor(outputs.values)
print(x,y)