基于pandas进行数据预处理
很久没用pandas，有些有点忘了，转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文：https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634 引入包和加载数据 清洗数据 查看数据维度以及类型 缺失 ...
原文：使用FSL对DTI数据进行预处理
FSL是在服务器上安装的，可能有点问题，但是预处理部分还是没问题的，记录一下操作流程。 由于我拿到的数据格式就是NIfTI格式的，所以不需要做格式转换。 使用数据格式介绍： 四维NIfTI文件：.nii,即转换后的脑图像 b值文件：bvals，记录扫描磁场加权的数值信息 b向量文件：bvecs，记录扫描磁场加权的方向信息。 以及对应的T 加权结构像。 预处理操作： .去除非脑组织。对T 和DTI分 ...
2020-04-18 16:22 0 1365 推荐指数：
相关推荐
caffe中关于数据进行预处理的方式
caffe的数据层layer中再载入数据时，会先要对数据进行预处理.一般处理的方式有两种： 1. 使用均值处理 2.采用将数据乘以 1/255 使其值在0～1之间. ...
python进行数据预处理-pandas
安装pandas，命令行输入 pip install pandas 导出pandas以及它主要的两个数据结构Series和DataFrame import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFram 从csv或txt文件中读取数据 ...
Pytorch使用Dali进行预处理加速
对于深度学习任务,训练速度决定了模型的迭代速度，而训练速度又取决于数据预处理和网络的前向和后向耗时。 对于识别任务，batch size通常较大，并且需要做数据增强，因此常常导致训练速度的瓶颈在数据读取和预处理上，尤其对于小网络而言。 对于数据读取耗时的提升，粗暴且有效的解决办法是使用固态硬盘 ...
【原】关于使用Sklearn进行数据预处理 —— 缺失值（Missing Value）处理
关于缺失值（missing value）的处理 在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理，主要是应用Imputer类进行处理。 首先需要说明的是，numpy的数组中可以使用np.nan/np.NaN（Not A Number）来代替缺失值，对于数组中是否存在 ...
使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)—数据预处理
(4)—数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)—训练模型 6.使用sklear ...
【原】关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化
一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用 ...
使用Element Table 组件时对绑定数据进行预处理
日常开发中常常要是用表格展示一些数据，在我们展示这些数据时，有时需要对数据进行预处理，大多包含时间、布尔值等，偶尔在网上看到一个数据处理（或者叫数据个时候吧）的方法，记录一下吧。 使用formatter来代替原来的prop，绑定table单行的值。 formatter有三个形参 ...