前言

张量的一些处理和操作
csv文件数据操作

一、张量操作

在这里插入图片描述

[：，1]表示全部行第二列
[：]是全取
[1:3,1：]：1:3表示1~3的左闭右开区间，1：表示从第一列开始的全部
[::3,::2]：表示每隔3行取一行，每隔2列取一列

import torch

# 张量表示
x = torch.arange(12)
print(x)
print(x.shape)  # shape属性访问张量的形状  ([12])表示向量（就一个维度） 长度12
print(x.numel())  # 张量中元素总数
# 改变张量形状而不改变元素数量和元素值 reshape函数
x = x.reshape((3, 4)) # 注意reshape后地址不变，所以如果x = torch.arange(12)；y=x.reshape((3,4))；y[:]=2；更改y后x也会改变
print(x)
# 使用全0/全1
print(torch.zeros(2, 3, 4))  # 3行4列 的三维数组
print(torch.ones(1, 3, 4))  # 3行4列 的三维数组（二维数组（3，4））
# torch.tensor([3.5]) # 创建一个一维的
print(torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]]))  # 手动创建一个二维数组
print(torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]]).shape)
print(torch.tensor([[[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]]]))  # 手动创建一个三维数组
print(torch.tensor([[[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]]]).shape)

# 常见加减运算
x = torch.tensor([1.0, 2, 4, 8])  # 创建浮点向量
y = torch.tensor([2, 2, 2, 3])
print(x + y, x - y, x * y, x / y, x ** y)  # x**y表示对x求幂（二次方）
# 指数运算e的x次方
print(torch.exp(x))

x = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape(3, 4)  # (1,3,4)三维

y = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
print(torch.cat((x, y), dim=0))  # 表示在行上堆起来
print(torch.cat((x, y), dim=1))  # 表示在列上堆起来
print(x == y)  # 按元素判断是否等于 构建二元张量
print(x.sum())  # 对x全部求和

# 广播机制(可能会造成代码可以运行，但是结果不对)  3*1矩阵+1*2矩阵可以相加 会让3*1复制一下变成3*2 1*2复制一下边城3*2 两个3*2相加
a = torch.arange(3).reshape((3, 1))
b = torch.arange(2).reshape((1 * 2))
print(a + b)

print(x[-1])  # 最后一行
print(x[1:3])  # 1和2行（第2和第3行）

# 将元素写入矩阵
x[1, 2] = 9  # 修改第2行第三列

# 为多个元素赋相同值
x[0:2, :] = 12

# 遇到大矩阵时不要频繁赋值，可以采用id的方法
# id类似指针，表明y的唯一标识号，赋值后之前的内存已经被析构掉
before = id(y)
y = y + x
print(id(y) == before)

# 执行原地操作
z = torch.zeros_like(y)  # 创建和y的shape和数据类型一样的 不过数都是0
print('id(z):', id(z))
z[:] = x + y  # z中所有元素=x+y，对z的元素改写
print('id(z):', id(z))

# 如果没有重复使用x，也可以用x[：]=x+y或x+=y减少内存开销
before = id(x)
x += y
print(id(x) == before)

# x转换为numpy张量
A = x.numpy()
B = torch.tensor(A)
print(A)
print(B)

# 大小为1的张量转化为python标量
a = torch.tensor([3.5])
print(a, a.item(), float(a), int(a))

二、csv文件数据操作

数据预处理(读入csv文件作为pytorch能处理的)

代码如下（示例）：

import os
import pandas as pd

# 创建人工数据集，并存入csv(逗号分隔的文件）
os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)  # 创建名为data的文件夹
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')  # 创建csv文件
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')

# 读取csv
data = pd.read_csv(data_file)
print(data)

# 处理缺失数据 通常是删除和插入，最简单的方法是将这一行丢掉。
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]  # 把data中第1-2列读入inputs ，第3列读入outputs
inputs = inputs.fillna(inputs.mean(numeric_only=1))  # 将所有nan的填入这一列的均值（只有数值的可以平均，string的没法平均）
print(inputs)

# 对于input中的nan视为一个类别(0/1)
inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True, dtype=int) # 不把dtype改为int的话会显示true false
print(inputs)
# 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
X, Y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
print(X, Y)