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为了能用深度学习来解决现实世界的问题,我们经常从预处理原始数据开始, 而不是从那些准备好的张量格式数据开始。 在Python中常用的数据分析工具中,我们通常使用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。 本节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。 我们将在后面的章节中介绍更多的数据预处理技术。
举一个例子,我们首先创建一个人工数据集,并存储在CSV(逗号分隔值)文件 …/data/house_tiny.csv中。 以其他格式存储的数据也
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