import numpy as np
import pandas as pd
【任务四】显卡日志
下面给出了3090
显卡的性能测评日志结果,每一条日志有如下结构:
Benchmarking #2# #4# precision type #1#
#1# model average #2# time : #3# ms
其中#1#
代表的是模型名称,#2#
的值为train(ing)
或inference
,表示训练状态或推断状态,#3#
表示耗时,#4#
表示精度,其中包含了float, half, double
三种类型,下面是一个具体的例子:
Benchmarking Inference float precision type resnet50
resnet50 model average inference time : 13.426570892333984 ms
请把日志结果进行整理,变换成如下状态,model_i
用相应模型名称填充,按照字母顺序排序,数值保留三位小数:
Train_half | Train_float | Train_double | Inference_half | Inference_float | Inference_double | |
---|---|---|---|---|---|---|
model_1 | 0.954 | 0.901 | 0.357 | 0.281 | 0.978 | 1.130 |
model_2 | 0.360 | 0.794 | 0.011 | 1.083 | 1.137 | 0.394 |
… | … | … | … | … | … | … |
【数据下载】链接:pan.baidu.com/s/1CjfdtavE… 提取码:4mui
df = pd.read_table('practice/benchmark.txt',header=None)
df.head(10)
【任务五】水压站点的特征工程
df1
和df2
中分别给出了18年和19年各个站点的数据,其中列中的H0
至H23
分别代表当天0
点至23
点;df3
中记录了18-19年的每日该地区的天气情况,请完成如下的任务:
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_csv('yali18.csv')
df2 = pd.read_csv('yali19.csv')
df3 = pd.read_csv('qx1819.csv')
- 通过
df1
和df2
构造df
,把时间设为索引,第一列为站点编号,第二列为对应时刻的压力大小,排列方式如下(压力数值请用正确的值替换):
站点 压力
2018-01-01 00:00:00 1 1.0
2018-01-01 00:00:00 2 1.0
... ... ...
2018-01-01 00:00:00 30 1.0
2018-01-01 01:00:00 1 1.0
2018-01-01 01:00:00 2 1.0
... ... ...
2019-12-31 23:00:00 30 1.0
- 在上一问构造的
df
基础上,构造下面的特征序列或DataFrame
,并把它们逐个拼接到df
的右侧- 当天最高温、最低温和它们的温差
- 当天是否有沙暴、是否有雾、是否有雨、是否有雪、是否为晴天
- 选择一种合适的方法度量雨量/下雪量的大小(构造两个序列分别表示二者大小)
- 限制只用4列,对风向进行
0-1
编码(只考虑风向,不考虑大小)
- 对
df
的水压一列构造如下时序特征:- 当前时刻该站点水压与本月的相同整点时间该站点水压均值的差,例如当前时刻为
2018-05-20 17:00:00
,那么对应需要减去的值为当前月所有17:00:00
时间点水压值的均值 - 当前时刻所在周的周末该站点水压均值与工作日水压均值之差
- 当前时刻向前7日内,该站点水压的均值、标准差、
0.95
分位数、下雨天数与下雪天数的总和 - 当前时刻向前7日内,该站点同一整点时间水压的均值、标准差、
0.95
分位数 - 当前时刻所在日的该站点水压最高值与最低值出现时刻的时间差
- 当前时刻该站点水压与本月的相同整点时间该站点水压均值的差,例如当前时刻为
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df1 = pd.read_csv('practice/yali18.csv')
df1.head()