pytorch基本操作

数据预处理

在Python中常用的数据分析工具中，通常使用 pandas 软件包。像庞大的 Python 生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas 可以与张量兼容。因此，我们将简要介绍使用 pandas 预处理原始数据并将原始数据转换为张量格式的步骤

读取数据集

1.python路径拼接os.path.join()函数的用法 os.path.join()函数：连接两个或更多的路径名组件

 1.如果各组件名首字母不包含’/’，则函数会自动加上

 2.如果有一个组件是一个绝对路径，则在它之前的所有组件均会被舍弃

 3.如果最后一个组件为空，则生成的路径以一个’/’分隔符结尾

2.将数据集按行写入csv文件中

import os
os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')#/../data/house_tiny.csv
with open(data_file, 'w') as f:
    f.write('NumRooms,Alley,Price\n')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500\n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000\n')
    f.write('4,NA,178100\n')
    f.write('NA,NA,140000\n') 

3.从csv文件中导入数据

import pandas as pd

data = pd.read_csv(data_file)
print(data)

处理缺失值

注意，“NaN” 项代表缺失值

1.插值
通过位置索引iloc，我们将 data 分成 inputs 和 outputs，其中前者为 data的前两列，而后者为 data的最后一列。对于 inputs 中缺少的的数值，我们用同一列的均值替换 “NaN” 项

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

对于 inputs 中的类别值或离散值，我们将 “NaN” 视为一个类别。由于 “巷子”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值 “Alley” 和 “NaN”，pandas 可以自动将此列转换为两列 “Alley_Pave” 和 “Alley_nan”。巷子类型为 “Pave” 的行会将“Alley_Pave”的值设置为1，“Alley_nan”的值设置为0。缺少巷子类型的行会将“Alley_Pave”和“Alley_nan”分别设置为0和1

inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

 NumRooms  Alley_Pave  Alley_nan
0       3.0           1          0
1       2.0           0          1
2       4.0           0          1
3       3.0           0          1

2.转换为张量
现在 inputs 和 outputs 中的所有条目都是数值类型，它们可以转换为张量格式。当数据采用张量格式后，可以通过在 2.1节 中引入的那些张量函数来进一步操作。

import torch

X, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
X, y

(tensor([[3., 1., 0.],
         [2., 0., 1.],
         [4., 0., 1.],
         [3., 0., 1.]], dtype=torch.float64),
 tensor([127500, 106000, 178100, 140000]))