第五讲数据集DataSet

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DataSet详细用法(最全面)

For personal use only in study and research;not for commercial useFor personal use only in study and research;not for commercial useDataSet用法详细一、特点介绍1、处理脱机数据，在多层应用程序中很有用。

2、可以在任何时候查看DataSet中任意行的内容，允许修改查询结果的方法。

3、处理分级数据4、缓存更改5、XML的完整性：DataSet对象和XML文档几乎是可互换的。

二、使用介绍1、创建DataSet对象：DataSet ds = new DataSet("DataSetName");2、查看调用SqlDataAdapter.Fill创建的结构da.Fill(ds,"Orders");DataTable tbl = ds.Table[0];foreach(DataColumn col in tbl.Columns)Console.WriteLine(col.ColumnName);3、查看SqlDataAdapter返回的数据①DataRow对象DataTable tbl = ds.Table[0];DataRow row = tbl.Row[0];Console.WriteLine(ros["OrderID"]);②检查存储在DataRow中的数据DataTable tbl = row.Table;foreach(DataColumn col in tbl.Columns)Console.WriteLine(row[col]);③检查DatTable中的DataRow对象foreach(DataRow row in tbl.Rows)DisplayRow(row);4、校验DataSet中的数据①校验DataColumn的属性：ReadOnly,AllowDBNull,MaxLength,Unique②DataTable对象的Constrains集合：UiqueConstraints,Primarykey, ForeignkeyConstraints通常不必刻意去创建ForeignkeyConstraints,因为当在DataSet的两个DataTable对象之间创建关系时会创建一个。

python dataset的基本操作

python dataset的基本操作在Python中，可以使用许多库来进行数据集的基本操作。

其中一些常用的库包括：- NumPy：用于处理数组和数值计算的库。

- Pandas：用于数据分析和处理的库。

- Matplotlib：用于绘制数据图形的库。

- Scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘的库。

以下是一些常见的数据集操作的示例：1. 导入库```pythonimport pandas as pd```2. 读取数据集文件```pythondf = pd.read_csv('dataset.csv')```3. 查看数据集的头部和尾部```pythonprint(df.head()) # 查看前几行数据print(df.tail()) # 查看后几行数据```4. 查看数据集的基本信息```pythonprint(()) # 查看数据集的基本信息```5. 使用describe()函数查看数值型数据的统计摘要```pythonprint(df.describe()) # 查看数值型数据的统计摘要```6. 选择特定列或行```python# 选择特定列print(df['column_name'])# 选择特定行print(df.loc[row_index])```7. 过滤数据集```pythonfiltered_df = df[df['column_name'] > threshold]```8. 排序数据```pythonsorted_df = df.sort_values(by='column_name') ```9. 填充缺失值```pythondf.fillna(value) # 用指定的值填充缺失值```10. 删除列或行```python# 删除指定列df.drop('column_name', axis=1)# 删除指定行df.drop(row_index)```11. 绘制数据图形```pythonimport matplotlib.pyplot as pltdf['column_name'].plot(kind='bar') # 绘制柱状图plt.show()```这些是基本的数据集操作示例，你可以根据需要和实际情况进行进一步的操作和探索。

第五讲数据集DataSet

按照如下学习目标进行学习:1、DataSet和DataTable概述2、DataSet 的属性以及方法3、数据表DataTable的创建4、排序和筛选数据第一部分讲解DataSet和DataTable概述在这一部分重点讲解DataSet和DataTable的概念以及DataSet对象模型。

通过下图，先讲解DataSet和DataTable之间的关系。

数据集是包含数据表的对象，这里的数据集只的就是DataSet，而数据表指的就是DataTable，这些数据表可以临时存储数据，以便供应用程序使用。

一个数据集里面可以存储多个数据表，而数据集在本地内存中为应用程序提供了待用数据库的缓存，因此可以跟踪数据更新，并在应用程序重新连接时，将更新发回数据库。

DataSet的结构类似于关系数据库的结构，它公开表、行、列、约束和关系的分层对象模型。

数据集位于System.Data命名空间中。

我们现在先来看看DataSet，而后将会详细的讲解DataTable。

在讲解DataSet的时候，重点根据DataSet对象模型进行讲解：●DataTableCollection：表示DataSet的表集合。

●DataRelationCollection：表示此DataSet的DataRelation对象的集合。

●ExtendedProperties：获取用户定义的约束属性的集合。

接着重点讲解一下DataSet层次结构中的类：第二部分讲解DataSet 的属性以及方法以及使用Tables属性▪获取DataSet结果集中的数据表。

Relations属性▪获取用于多个数据表联系起来的数据联系集合。

同学们已经了解了DataSet中的一些重要的成员属性以及方法，下面在课堂实例中让同学们做一个查看上一条记录、下一条记录的例子，下面是重点代码提示：第三部分讲解DataTable的创建以及数据的填充在这一部分给学生明确学习目的，主要学习如何用代码创建一个DataTable，以及如何向DataTable内添加数据。

深入理解dataset及其用法

深⼊理解dataset及其⽤法 DataSet是的中⼼概念。

可以把DataSet当成内存中的数据库，DataSet是不依赖于数据库的独⽴数据集合。

所谓独⽴，就是说，即使断开数据链路，或者关闭数据库，DataSet依然是可⽤的，DataSet在内部是⽤XML来描述数据的，由于XML是⼀种与平台⽆关、与语⾔⽆关的数据描述语⾔，⽽且可以描述复杂关系的数据，⽐如⽗⼦关系的数据，所以DataSet实际上可以容纳具有复杂关系的数据，⽽且不再依赖于数据库链路。

1、html5⾃定义属性及基础 html5中我们可以使⽤data-前缀设置我们需要的⾃定义属性，来进⾏⼀些数据的存放，例如我们要在⼀个⽂字按钮上存放相应的id：<a href="javascript:;" data-id="2312">测试</a> 这⾥的data-前缀就被称为data属性，其可以通过脚本进⾏定义，也可以应⽤css属性选择器进⾏样式设置。

数量不受限制，在控制和渲染数据的时候提供了⾮常强⼤的控制。

下⾯是元素应⽤data属性的⼀个例⼦：<html><head></head><body><div id="day-meal-expense" data-drink="tea" data-food="noodle" data-meal="lunch">$18.3</div><script>//要想获取某个属性的值,可以像下⾯这样使⽤dataset对象var expenseday=document.getElementById('day-meal-expense');var typeOfDrink=expenseday.dataset.drink;console.log(typeOfDrink);//teaconsole.log(expenseday.dataset.food);//noodleconsole.log(expenseday.dataset.meal);//lunch</script></body></html> 如果浏览器⽀持dataset，则会弹出注释内容；如果浏览器不⽀持dataset则会报错：⽆法获取属性drink/food/meal的值：对象为null或未定义(如IE9版本).。

机器学习总结之五数据集

数据集，如加载其他数据集部分所述。

7.2. Toy datasets小型数据集scikit-learn comes with a few small standard datasets that do not require to download any file from some external website.scikit-learn附带了一些不需要从外部网站下载任何文件的小型标准数据集。

They can be loaded using the following functions:These datasets are useful to quickly illustrate the behavior of the various algorithms implemented in scikit-learn. They are however often too small to be representative of real world machine learning tasks.这些数据集有助于快速说明scikit-learn中实现的各种算法的行为。

然而，它们通常太小，不能代表真实世界的机器学习任务。

7.3. Real world datasets真实世界的数据集scikit-learn provides tools to load larger datasets, downloading them if necessary.scikit-learn提供了加载较大数据集的工具，如有必要，可以下载它们。

They can be loaded using the following functions:7.5. Loading other datasets加载其他数据集7.5.1. Sample imagesScikit-learn also embed a couple of sample JPEG images published under Creative Commons license by their authors. Those images can be useful to test algorithms and pipeline on 2D data.Scikit-learn还嵌入了作者在知识共享许可下发布的几幅JPEG图像样本。

dataset 数据集应用实例(详细)

dataset 数据集应用实例(详细)一、数据集基本应用1.表格新增记录方式一：利用BindingSource的AddNew//新增记录，推荐使用，光标位置处于当前新增记录，且正处理编辑状态DataRow thisRow = ((DataRowView)usersBindingSource.AddNew()).Row;thisRow["OID"] = 5;thisRow["CNAME"] = "新增用户";thisRow["sex"] = "m";方式二：利用DataTable的NewRow//新增记录(不建议使用，因为这种方式Rows.Add时并不处于编辑状态时会受约束影响，且新增时光标不会自动移动该条记录)DataRow thisRow = userDataSet.Tables["Users"].NewRow();thisRow["OID"] = 5;thisRow["CNAME"] = "新增用户";thisRow["sex"] = "m";userDataSet.Tables["Users"].Rows.Add(thisRow);2.表格删除记录方式一：利用BindingSource的RemoveCurrentif (usersBindingSource.Current != null)//删除当前记录，推荐使用usersBindingSource.RemoveCurrent();方式二：利用DataRowCollection的Remove//删除当前记录,不推荐使用，这种方式不会记录到RowState中，保存时不会更新DataRow thisRow = getCurrentDataRow(usersBindingSource);if (thisRow != null)userDataSet.Tables["Users"].Rows.Remove(thisRow);方式三：利用DataRow的Delete//删除当前记录,不推荐使用，BindingSource可以更简洁DataRow thisRow = getCurrentDataRow(usersBindingSource);if (thisRow != null)thisRow.Delete();3.表格修改记录方式一：利用DataRowObject[列名]直接修改DataRow thisRow = getCurrentDataRow(usersBindingSource);if (thisRow != null){thisRow.BeginEdit();thisRow["CNAME"] = "修改的名称";thisRow.EndEdit();}4.表格查找和筛选记录方式一：利用DataRowCollection.find查找DataColumn[] keys = new DataColumn[1];keys[0] = userDataSet.Tables["Users"].Columns["OID"];userDataSet.Tables["Users"].PrimaryKey = keys;DataRow findRow = userDataSet.Tables["Users"].Rows.Find("1");if (findRow == null){MessageBox.Show("没有找到");}else{MessageBox.Show("成功找到,CNAME = " + findRow["CNAME"]);}方式二：利用BindingSource.find查找int i = usersBindingSource.Find("OID", "1");if (i >= 0)MessageBox.Show("成功找到,CNAME = " +userDataSet.Tables["users"].Rows[i]["CNAME"]);方式三：利用DataTable.Select获得DataRow数组DataRow[] AryDr = userDataSet.Tables["users"].Select("OID > 1");for (int i = 0; i < AryDr.Length; i++){DataRow dr = AryDr[i];MessageBox.Show(Convert.ToString((int)dr["OID"]));}5．表格记录的移动方式一：采用BindingSource的方法或position属性实现。

DataSet用法详细 DataSet经典教程,很详细,值得一看

C#:DataSet 用法详解第 1 页
DataSet 用法详细
一、特点介绍
1、处理脱机数据，在多层应用程序中很有用。 2、可以在任何时候查看 DataSet 中任意行的内容，允许修改查询结果的方法。 3、处理分级数据 4、缓存更改 5、XML 的完整性：DataSet 对象和 XML 文档几乎是可互换的。
C#:DataSet 用法详解第 2 页
DataTable 对象只能存在于至多一个 DataSet 对象中。如果希望将 DataTable 添加到多个 DataSet 中，就必须使用 Copy 方法或 Clone 方法。Copy 方法创建一个与原 DataTable 结构相同并且包含相同行的新 DataTable；Clone 方法创建一个与原 DataTable 结构相同，但没有包含任何行的新 DataTable。 ③为 DataTable 添加列
⑧遍历 DataSet
foreach(DataTable dt in dataSet.Tables) foreach(DataRow dr in dt.Rows) foreach(DataColumn dc in dr.Table.Columns) Console.WriteLine(dr[dc]);
//推荐使用这种方式 DataRow rowCustomer; rowCustomer = ds.Tables["Custoemrs"].Rows.Find("ANTON"); if(rowCustomer == null)
C#:DataSet 用法详解第 3 页 //没有查找客户 else { rowCustomer.BeginEdit(); rowCustomer["CompanyName"] ="NewCompanyName"; rowCustomer["ContactName"] ="NewContactName"; rowCustomer.EndEdit(); } //null 表示不修改该列的数据 obejct[] aCustomer ={null,"NewCompanyName","NewContactName",null} DataRow rowCustomer; rowCustomer = ds.Tables["Customers"].Rows.Find("ALFKI"); rowCustomer.ItemArray = aCustomer;

数据集DataSet

筛选DataTable中的数据
DataTable dataTable = new DataTable("学生表临时"); dataTable = dt.Clone(); string expression = "学生编号 = " + Convert.ToInt32(txtID.Text.ToString()); //按照条件筛选数据 DataRow[] foundRows = dt.Select(expression);
第二部分：数据表DataTable的创建
如何创建 DataTable
如何向 DataTable里面添加数据
如何创建DataTable
//创建一个DataTable的一个实例。 DataTable dt = new DataTable("学生表"); //声明列对象和行对象。 DataColumn column; column = new DataColumn(); //设置列的数据类型 column.DataType = System.Type.GetType("System.Int32"); column.ColumnName = "学生编号"; column.ReadOnly = true; column.Unique = true; //向DataTable添加该列 dt.Columns.Add(column);
如何向DataTable里面添加数据
DataTable 对象还具有允许行在数据集中被访问的 Rows 集合。下表描述了通过使用 DataRow 对象对行执行的各种方法：
Add() InsertAt() Find() Select() Remove()

DataSet及DataTable用法详解

DataSet及DataTable⽤法详解DataSet是开发⼈员为⽅便数据处理开发出来的，是数据的集合，是为解决DataReader的缺陷设计的，DataReader数据处理速度快，但它是只读的，　⽽且⼀旦移到下⼀⾏，就不能查看上⼀⾏的数据，DataSet则可以⾃由移动指针。

DataSet的数据是与数据库断开的。

DataSet还可⽤于多层应⽤程序中，如果应⽤程序运⾏在中间层的业务对象中来访问数据库，则业务对象需将脱机数据结构传递给客户应⽤程序。

DataSet的功能：浏览、排序、搜索、过滤、处理分级数据、缓存更改等。

还可以与ＸＭＬ数据互换。

DataSet中可包括多个DataTable，可将多个查询结构存到⼀个DataSet中，⽅便操作，⽽DataTable中⼜包括多个DataRow、DataColumn，可通过这些DataRow、DataColumn来查看、操作其中的数据，⽽需将操作结果返回给数据库的话，则可以调⽤DataAdapter的 Update⽅法。

DataSet的操作：DataSet ds=new DataSet();DataTable dt=new DataTable("newTable");ds.Tables.Add(dt);DataSet ds=new DataSet();DataTable dt=ds.Tables.Add("newTable");上述两种⽅法都可以在DataSet中添加⼀个DataTable，看需要⽽进⾏选择。

添加DataTable后，需向其中添加⾏和列。

DataSet ds=new DataSet();DataTable dt=ds.Tables.Add("newTables");DataColumn col=dt.Columns.Add("newColumn",typeof(int));col.AllowDBNull=false;col.MaxLength=4;col.Unique=true;上述代码向DataSet中的DataTable中添加名为”newColumn”，类型为int且不为空，最⼤长度为４和唯⼀性为真的列。

单元8使用DataSet操作数据库

表8-2 DataColumn的常属性
属性
说明
AllowDBNull
是否允许空值
ColumnName
DataColumn 的名称
DataType
存储的数据类型
MaxLength
获取设置文本列的最大长度
DefaultValue
默认值
Table
所属的 DataTable 的名称
Unique
DataColumn 的值是否唯一
任务8.1 DataSet结构及工作原理
预备知识
8.1.4 DataRow DataRow表示DataTable中的记录，即DataTable中包含的实
际数据，我们可以通过DataRow将数据添加到DataColumn定义好的DataTable中。
//创建年级名称列 DataColumn gradeName=new DataColumn("gradeName",typeof(string)); gradeName.MaxLength=50; //创建一个新的数据行 DataRow drGrade=dtGrade.NewRow(); drGrade["gradeName"]=”11级”;
任务8.1 DataSet结构及工作原理
归纳总结在本节中，介绍了DataSet的基本结构，其包含DataTable、
DataColumn、DataRow等，要特别注意这些对象的用法。掌握手动创建DatsSet的方法以及如何访问DataSet中的数据。
任务8.2 使用DataAdapter对象查看教师信息
任务描述在任务8.1中，介绍了DataSet的基本结构，知道了如何手
动的创建一个DataTable并把它添加到DataSet中，但是这种方法过于繁琐，如果将某个数据表有几十个字段与上千条记录显示出来，就非常复杂。实际上，我们可以利用DataAdapter对象批量的查看与修改数据库中的数据，现在我们就使用DataAdapter 对象查看教师表里的所有信息，并在输入窗口中显示。实现效果如图8-3所示。

dataloader中dataset的格式

dataloader中dataset的格式
在使用dataloader时，dataset的格式可以是以下几种：
1. List格式：dataset是一个包含数据样本的列表。

每个数据样本可以是一个元组、列表或字典，其中每个元素或键值对对应数据样本的特征。

例如，对于图像数据集，可以将每个数据样本表示为元组（图像路径，标签）。

2. NumPy数组格式：dataset是一个NumPy数组，每一行表示一个数据样本，每一列表示数据样本的特征。

例如，对于图像数据集，可以将每个数据样本的特征提取为一个NumPy数组，并将所有数据样
本堆叠成一个大的NumPy数组。

3. PyTorch张量格式：dataset是一个PyTorch的张量。

这个张量可以是
一个包含所有数据样本的三维张量，其中第一个维度表示样本索引，
后面的维度表示数据样本的特征。

例如，对于图像数据集，可以将每
个数据样本的图像表示为一个三维张量，并将所有数据样本堆叠成一
个大的三维张量。

4. Pandas DataFrame格式：dataset是一个Pandas的DataFrame，其中每
一行表示一个数据样本，每一列表示数据样本的特征。

这种格式适用
于处理结构化数据。

例如，对于一个表格数据集，可以将整个数据集
表示为一个Pandas DataFrame。

无论使用何种格式，只需确保dataset返回的每个样本都有相同的特征
表示，并且数据类型一致。

这样可以确保dataloader能够正确加载和处
理数据。

第5章数据集DataSet

GetXml GetXmlSchema HasChanges
Merge ReadXml ReadXmlSchema RejectChanges Reset WriteXml WriteXmlSchema
String String Boolean
void XmlReadMode void void void void void
EnforceConstraints
ExtendedProperties HasErrors Locale Prefix Relations Tables
Boolean
PropertyCollection Boolean CultureInfo String DataRelationCollection DataTableCollection
DataTable对象的方法
方法名称返回值类型说明提交加载 DataTable 对象以后或最后一次调用 AcceptChanges()方法以后对DataTable对象进行的所有更改删除DataTable对象中所有表格的所有行复制 DataTable 对象的结构，包括 DataTable 架构、关系和约束并返回。不复制任何数据。计算当前行中通过过滤条件的指定表达式。重载，取得上次装入 DataTable 对象以后或最后一次调用 AcceptChanges()方法以后DataTable对的拷贝。寻找和更新指定的 DtatRow 对象。如果找不到匹配的 DtatRow对象，则用指定的指生成新行。 AcceptChanges void Clear Clone Compute GetChanges void DataTable Object DataTable

python datasets用法

python datasets用法介绍Python是一种功能强大且广泛使用的编程语言，用于数据分析和科学计算等领域。

在Python生态系统中，有许多用于处理和管理数据集的库和工具。

其中一个非常受欢迎的工具是python datasets库。

python datasets库提供了一个简单、统一和高效的接口来访问和处理各种常见的数据集。

本文将深入探讨python datasets的用法，包括数据集的加载、转换、操作和可视化等功能。

加载数据集python datasets库提供了一个简单的API来加载各种常见的数据集。

用户可以通过调用load_dataset函数来加载数据集并返回一个DatasetDict对象。

DatasetDict对象是一个字典，其中包含了数据集的各种信息，如训练集、验证集和测试集等。

以下是一个加载CIFAR-10数据集的示例：import datasetsdataset = datasets.load_dataset('cifar10')在上述示例中，load_dataset函数接受一个参数来指定要加载的数据集的名称。

在这个例子中，我们加载了CIFAR-10数据集。

加载数据集后，可以通过调用dataset 对象的不同属性来访问数据集的各个部分。

例如，可以通过dataset['train']来获取训练集的数据。

数据集转换python datasets库提供了一些方便的函数来转换和操作加载的数据集。

这些函数允许用户在数据集上执行各种操作，如过滤、映射和随机采样等。

以下是一些常用的数据集转换函数：过滤数据使用filter函数可以根据特定的条件过滤数据集中的样本。

以下是一个示例，使用filter函数过滤出CIFAR-10数据集中所有标签为5的样本：filtered_dataset = dataset['train'].filter(lambda example: example['label'] ==5)在上述示例中，filter函数接受一个函数作为参数，该函数用于检查每个样本是否满足指定的条件。

使用DataSet访问数据库ppt课件

DataColumn对象，并把数据列添加到表的Columns[]集合中。在为表定义结构后，通过DataRow对象把数据行添加到表的Rows[]集合中。
ppt课件.
11
• （2）DataColumn
• DataTable的结构是通过向DataTable中添加一个
或多个DataColumn对象来实现的。DataColumn 对象有一些属性用于对输入数据的限制，包括数据类型、数据长度、默认值等，常用属性见表8-4。
• DataSet表示整个数据集，包括表、约束与
表与表之间的关系。由于DataSet独立于数
据源，故其中可以包含应用程序的本地数据，
也可以包含来自多个pp数t课件据. 源的数据。
2
• 可以把数据集理解为内存中的一个临时数据
库，它把应用程序需要的数据临时保存在内存中。由于这些数据都缓存在本地计算机中，就不需要与数据库服务器一直保持连接。
14
• ② 在表中添加列。 • dt.Columns.Add(列对象名); • ds.Tables["表名"].Column.Add("列名", 列
类型);
• 第二种方法：在创建DataColumn对象时提
供列名和列的数据类型，然后再设置该对
象的属性。
• 下面也是创建StudentName列的代码：
• DataColumn dcStudentName=new
DataColumn("StudentName",
typeof(string));
• dcStudentName. Mpapt课x件L.ength=20;
网站的服务器中为每一个用户开辟一块内存，通过
DataAdapter，将得到的数据填充到DataSet中。然后，把DataSet中的数据发送给客户端。网站服务器中的DataSet使用完成以后，将释放DataSet所占用的内存。

dataset基本用法

dataset基本⽤法使⽤⽅法1、创建DataSet对象DataSet ds = new DataSet();DataSet ds = new DataSet("DataSetName");2、⽤数据集填充DataSet最常⽤的是DataAdapter对象的Fill()⽅法给他填充数据（1）DataSet ds = new DataSet();SqlDataAdapter adapt = new SqlDataAdapter(sqlcmd,con)adapt.Fill(ds,"mytest");（2）DataSet ds=new DataSet();DataTable dt=new DataTable("newTable");ds.Tables.Add(dt);（3）DataSet ds=new DataSet();DataTable dt=ds.Tables.Add("newTable");3、访问DataSet中的表、⾏和列值（1）: 访问每个 DataTable按表名访问：ds.Tables["mytest"] //指定DataTable对象mytest（即访问DataSet中名为mytest的DataTable）按索引（索引基于0的）访问：ds.Tables[0] //指定DataSet中的第⼀个DataTable（2）: 访问DataTable中的⾏ds.Tables["mytest"].Rows[n] //访问mytest表的第n+1⾏（⾏的索引是从0开始的）ds.Tables[i].Rows[n] //访问DataSet中的第i+1个DataTable 的第n+1列（列的索引是从0开始的）（3）: 访问DataTable中的某个元素ds.Tables["mytest"].Rows[n][m] //访问mytest表的第n+1⾏第m+1列的元素ds.Tables[i].Rows[n][m] //访问DataSet中的第i+1个DataTable 表的第n+1⾏第m+1列的元素ds.Tables["mytest"].Rows[n][name] //访问mytest表的第n+1⾏name列的元素ds.Tables[i].Rows[n][name] //访问DataSet中的第i+1个DataTable 表的第n+1⾏name列的元素（4）: 取DataTable中的列名ds.Tables["mytest"].Columns[n] //取出mytest表的n+1列列名ds.Tables[i].Columns[n]4、实例using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.Data.SqlClient;using System.Data;namespace sqlconnection1{class Program{private void SQLConnectionF(string source, string select){//创建连接SqlConnection con = new SqlConnection(source);SqlDataAdapter adapt = new SqlDataAdapter(select,con);try{con.Open();Console.WriteLine("connection is successful!");}catch (Exception e){Console.WriteLine("connection error is :{0}", e.ToString());}//创建DataSetDataSet ds = new DataSet();//将数据添加到DataSet中adapt.Fill(ds,"mytest");//取出mytest表各列名Console.WriteLine("{0,-15} {1,-10} {2,-10}",ds.Tables["mytest"].Columns[0], ds.Tables["mytest"].Columns[1],ds.Tables["mytest"].Columns[2]);//输出mytest表中第六⾏DataRow row1 = ds.Tables["mytest"].Rows[5];Console.WriteLine("{0,-15} {1,-10} {2,-10}",row1[0],row1[1],row1[2]);//输出mytest表中第五⾏的第⼆列的值DataRow row2 = ds.Tables["mytest"].Rows[4];Console.WriteLine(" {0,-25} ", row2[1]);//下列两种⽅法等效都等同于row2[1]（即第五⾏的第⼆列的值）Console.WriteLine(" {0,-25} ", ds.Tables["mytest"].Rows[4][1]);Console.WriteLine(" {0,-25} ", ds.Tables["mytest"].Rows[4]["number"]);//输出DataSet中的所有数据foreach (DataRow row in ds.Tables["mytest"].Rows){Console.WriteLine("{0,-15} {1,-10} {2,-10} {3}",row["name"] ,row["number"] , row["low"] , row["high"]);//取第三列的值Console.WriteLine("{0,-15} ", row[3]);}Console.ReadLine();con.Close();}static void Main(string[] args){string sou = "server=duanyf\\SQLEXPRESS;" + "Initial Catalog=master;" + "UID = sa;" + "Password = dyf123";string sel = "SELECT name,number,low,high From dbo.spt_values";Program sqlcon = new Program();sqlcon.SQLConnectionF(sou, sel);}}}另外⼀种⽤法DataSet result = new DataSet();//定义DataSet对象，是⼀种存在内存⾥的数据集合result = new Class1().hsggetdata(sql);//调⽤Class1这个类⾥的hsggetdata()函数给result赋值。

Pytorch——Dataset类和DataLoader类

Pytorch——Dataset类和DataLoader类这篇⽂章主要探讨⼀下，Dataset类以及DataLoader类的使⽤以及注意事项。

Dataset类主要是⽤于原始数据的读取或者基本的数据处理（⽐如在NLP任务中常常需要把⽂字转化为对应字典ids，这个步骤就可以放在Dataset中执⾏）。

DataLoader，是进⼀步对Dataset的处理，Dataset得到的数据集你可以理解为是个"列表"（可以根据index取出某个特定位置的数据），⽽DataLoder就是把这个数据集（Dataset）根据你设定的batch_size划分成很多个“⼦数据集”，每个“⼦数据集”中的元素数量就是batch_size。

DataLoader为什么要把Dataset划分成多个”⼦数据集“呢？因为⼀次性把所有的数据放进模型会导致内存溢出，⽽且模型的迭代会很慢。

下⾯我们就深度解析下Dataset和DataLoader的使⽤⽅式。

⼀、Dataset的使⽤这⾥说到的Dataset其实就是，torch.utils.data.Dataset类，换句话说我们需要创建⼀个Dataset类，使⽤类的继承就可以了。

既然是继承类，那么肯定会修改⼀些⽗类(torch.utils.data.Dataset类 )的⽅法来适应我们的真实数据和逻辑。

⽽我们主要要重写的就是，__init__()，__len__()，__getitem__()，这三个⽅法分别是以下作⽤：__init__⽅法：进⾏类的初始化，⼀般是⽤来读取原始数据。

__getitem__⽅法：根据下标对每⼀个数据进⾏进⼀步的处理。

return：希望通过dataset[index]在数据集中取出的元素__len__⽅法：return：数据集的数量(int) 下⾯⽤⼀个例⼦来⼤致说明下Dataset该怎么构建，并且如何使⽤。

from torch.utils.data import Datasetimport torchdef MyTokenizer(sentence):src_vocab = {'度':0,'上':1,'世':2,'中':3,'为':4,'⼈':5,'伟':6,'你':7,'务':8,'国':9,'⼤':10,'我':11,'是':12,'最':13,'服':14,'民':15,'爱':16,'界':17,'的':18}enc_input = [src_vocab[n] for n in sentence]if len(enc_input) < 12: ## 如果enc_input的长度⼩于12，则⽤100来补⾜，使得enc_input长度为12.enc_input = enc_input+(12-len(enc_input))*[100]return enc_inputclass MyDataset(Dataset):def __init__(self, data):self.data = dataself.tokenizer = MyTokenizerdef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, index):sentence = self.data[index]return torch.tensor(self.tokenizer(sentence))data = ['我爱你中国', '中国是世界上最伟⼤的国度', '为⼈民服务','你爱我']dataset = MyDataset(data) 简单介绍⼀下，函数MyTokenizer(sentence)：把⼀个句⼦根据字典，转化为⼀个列表[...]，例如”我爱你“——>[11, 16, 7, 100,100,...100]。

pytorch dataset用法

pytorch dataset用法
PyTorch提供了一组很好的功能来实现组合、可读取和读取数据集。

它们位于torch.utils.data中，主要由以下几个类构成：
Dataset：一个通用的抽象类，表示数据集。

DataLoader：一个提供非常方便的封装数据的功能的类，它主要从表示数据集的Dataset类中来读取数据。

IterableDataset：一个简化序列数据集读取过程的特殊Dataset类。

Subset：一个表示已有数据集的子集的Dataset类。

ConcatDataset：一个将多个不同数据集组成一个数据集的Dataset类。

RandomSampler：一个根据设置的采样概率来进行采样的类。

BatchSampler：一个以指定的尺寸和采样概率生成批次的类。

在PyTorch中使用以上类实现自己的数据集，首先需要创建一个class继承自Dataset，并实现__len__和__getitem__的方法。

之后可以创建一个DataLoader，以完成数据的加载、批次映射等操作。

最后，使用定义好的DataLoader可以通过for循环遍历数据集，它将每个批次数据传递给网络模型。

第五讲 数据集DataSet

DataSet详细用法(最全面)

python dataset的基本操作

第五讲 数据集DataSet

深入理解dataset及其用法

机器学习总结之五 数据集

dataset 数据集应用实例(详细)

DataSet用法详细 DataSet经典教程,很详细,值得一看

数据集DataSet

DataSet及DataTable用法详解

单元8使用DataSet操作数据库

dataloader中dataset的格式

第5章 数据集DataSet

python datasets用法

使用DataSet访问数据库ppt课件

dataset基本用法

Pytorch——Dataset类和DataLoader类

pytorch dataset用法

第五讲数据集DataSet

第五讲数据集DataSet

机器学习总结之五数据集

第5章数据集DataSet