Zacznij terazZacznij za darmo

Ustawianie typu danych

W tym ćwiczeniu wczytasz dane i ustawisz ich typ. Pamiętaj, że zbiór danych housing jest już dostępny, a biblioteka pandas została zaimportowana jako pd. Zaimportujesz numpy i tensorflow, a następnie zdefiniujesz tensory zgodne z tensorflow, korzystając z kolumn zbioru housing z określonym typem danych. Przypomnij sobie, że kolumnę price możesz wybrać ze zbioru housing za pomocą wyrażenia housing['price'].

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do TensorFlow w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj numpy i tensorflow pod ich standardowymi aliasami.
  • Użyj tablicy numpy, aby ustawić typ danych tensora price na 32-bitową liczbę zmiennoprzecinkową.
  • Użyj funkcji cast() z biblioteki tensorflow, aby ustawić typ danych tensora waterfront na wartość logiczną (Boolean).
  • Wyświetl price, a następnie waterfront. Czy zauważasz jakieś istotne różnice?

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import numpy and tensorflow with their standard aliases
____
____

# Use a numpy array to define price as a 32-bit float
price = np.____(housing['price'], np.____)

# Define waterfront as a Boolean using cast
waterfront = tf.____(housing['waterfront'], tf.____)

# Print price and waterfront
print(____)
print(____)
Edytuj i uruchom kod