DataSet 类 (一)

       DataSet是表和列结构在内存中的表示方式,DataSet支持多表、表间关系、数据约束等,和关系数据库的模型基本一致。(本质上是微型的数据库。包含一组DataTable对象和DataTable之间的连接关系。不包含数据库连接的概念,也就是说其中的数据可以不是来自数据库,可以是读取的文件中的数据。DataTable包含一些DataRow和DataColumn表示数据库表中的行和列,通过他们可以获取表、行和列的元素,且支持主键和外键。

       DataSet的数据集是与数据库断开的,DataSet中可包括多个DataTable(可将多个查询结构存到一个DataSet中)。而DataTable中又包括多个DataRow、DataColumn,可通过DataRow、DataColumn来查看、操作其中的数据。如果要将操作后的结果集返回给数据库,则用DataAdapter的Update方法。

       DataSet 可将数据和架构作为 XML 文档进行读写。可使用 WriteXmlSchema 方法将架构保存为 XML 架构,并且可以使用 WriteXml 方法保存架构和数据。若要读取既包含架构也包含数据的 XML 文档,请使用 ReadXml 方法。

1、DataSet的特点

(1)DataSet中的数据集是脱机的。

(2)DataSet中的数据集可以在任何时候去读取或修改。

(3)DataSet中中的 DataTable 对象是按条件区分大小写的。(例如,如果一个 DataTable 被命名为“mydatatable”,另一个被命名为“Mydatatable”,则用于搜索其中一个表的字符串被认为是区分大小写的。但是,如果“mydatatable”存在而“Mydatatable”不存在,则认为该搜索字符串不区分大小写)。

(4)典型的多层实现中,创建和刷新 DataSet 并依次更新原始数据的步骤: 

      A:通过 DataAdapter 使用数据源中的数据生成和填充 DataSet 中的每个 DataTable。

      B:通过添加、更新或删除 DataRow 对象更改单个 DataTable 对象中的数据。

     C:调用 GetChanges 方法以创建只反映对数据进行的更改的第二个 DataSet。

     D:调用 DataAdapter 的 Update 方法,并将第二个 DataSet 作为参数传递。

     E:调用 Merge 方法将第二个 DataSet 中的更改合并到第一个中。

     F:针对 DataSet 调用 AcceptChanges。或者,调用 RejectChanges 以取消更改。

2、常用属性

     CaseSensitive:用于控制DataTable中的字符串比较是否区分大小写。

    DataSetName:当前DataSet的名称。如果不指定,则该属性值设置为"NewDataSet"。如果将DataSet内容写入XML文件,DataSetName是XML文件的根节点名称。

    DesignMode:如果在设计时使用组件中的DataSet,DesignMode返回True,否则返回False。

    HasErrors:表示DataSet中的DataRow对象是否包含错误。如果将一批更改提交给数据库并将DataAdapter对象的ContinueUpdateOnError属性设置为True,则在提交更改后必须检查DataSet的HasErrors属性,以确定是否有更新失败。

    NameSpace和Prefix:指定XML命名空间和前缀

    Relations:返回一个DataRelationCollection对象。

    Tables:Tables:获取包含在 DataSet 中的表的集合。通过索引访问DataTable有更好的性能。

     DefaultViewManager:获取 DataSet 所包含的数据的自定义视图,以允许使用自定义的 DataViewManager 进行筛选、搜索和导航。

     Events:获取附加到该组件的事件处理程序的列表。

    Namespace:获取或设置 DataSet 的命名空间。

     Prefix:获取或设置一个 XML 前缀,该前缀是 DataSet 的命名空间的别名。

     Relations:获取用于将表链接起来并允许从父表浏览到子表的关系的集合。

3、方法

AcceptChanges:提交自加载此 DataSet 或上次调用 AcceptChanges 以来对其进行的所有更改。
BeginInit:开始初始化在窗体上使用或由另一个组件使用的 DataSet。初始化发生在运行时。
Clear:通过移除所有表中的所有行来清除任何数据的 DataSet。
Clone:复制 DataSet 的结构,包括所有 DataTable 架构、关系和约束。不要复制任何数据。
Copy:复制该 DataSet 的结构和数据。
CreateDataReader: 为每个 DataTable 返回带有一个结果集的 DataTableReader,顺序与 Tables 集合中表的显示顺序相同。
EndInit:结束在窗体上使用或由另一个组件使用的 DataSet 的初始化。初始化发生在运行时。
Equals:确定指定的 Object 是否等于当前的 Object。
GetChanges: 获取 DataSet 的副本,该副本包含自上次加载以来或自调用 AcceptChanges 以来对该数据集进行的所有更改。
GetType:获取当前实例的 Type。
GetXml:返回存储在 DataSet 中的数据的 XML 表示形式。
GetXmlSchema:返回存储在 DataSet 中的数据的 XML 表示形式的 XML 架构。
HasChanges:该值指示 DataSet 是否有更改,包括新增行、已删除的行或已修改的行。
InferXmlSchema:将 XML 架构应用于 DataSet。
Load: 通过所提供的 IDataReader,用某个数据源的值填充 DataSet。
Merge:将指定的 DataSet、DataTable 或 DataRow 对象的数组合并到当前的 DataSet 或DataTable 中。
OnRemoveRelation:当从 DataTable 中移除 DataRelation 对象时发生。
OnRemoveTable:当从 DataSet 中移除 DataTable 时发生。
ReadXml: 将 XML 架构和数据读入 DataSet。
ReadXmlSchema: 将 XML 架构读入 DataSet。
RejectChanges:回滚自创建 DataSet 以来或上次调用 DataSet.AcceptChanges 以来对其进行的所有更改。
Reset:将 DataSet 重置为其初始状态。子类应重写 Reset,以便将 DataSet 还原到其原始状态。
WriteXml: 从 DataSet 写 XML 数据,还可以选择写架构。
WriteXmlSchema: 写 XML 架构形式的 DataSet 结构。

4、事件

Disposed:添加事件处理程序以侦听组件上的 Disposed 事件。
Initialized:初始化 DataSet 后发生。
MergeFailed:当目标和源 DataRow 的主键值相同且 EnforceConstraints 设置为真时发生。

<think>好的,用户想了解Python中的Dataset,特别是其使用方法和示例。首先,我需要确认用户指的是哪个框架的Dataset,因为不同的库可能有不同的实现。根据提供的引用信息,用户提到了PyTorch中的Dataset和DataLoader,引用[2]详细讨论了这两个,所以可以确定用户关注的是PyTorch的Dataset。 接下来,我需要整理Dataset的基本用法。根据PyTorch的文档,Dataset个抽象,用户需要继承它并实现__len__和__getitem__方法。这两个方法是必须的,分别用于获取数据集的大小和通过索引获取数据样本。 然后,我应该给出个具体的示例,帮助用户理解如何自定义Dataset。例如,创建个用于处理图像数据集的,其中需要包含初始化方法、__len__和__getitem__。在示例中,可能需要使用到像os模块来遍历文件,PIL库加载图像,以及处理标签的方法。同时,需要展示如何与DataLoader结合使用,进行批量加载和数据打乱等操作。 此外,用户可能对DataLoader的参数感兴趣,比如batch_size、shuffle等,这些参数的作用需要简要说明。还要提到Dataset的其他型,如TensorDataset,方便用户在不同场景下选择。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并包含代码示例。同时,根据用户的要求,生成相关问题,可能涉及自定义数据集、DataLoader的参数、内置数据集的使用、处理大数据集的方法以及数据增强技巧。这些问题应该覆盖用户可能进步探索的方向,帮助他们深入学习。 最后,检查所有LaTeX格式是否正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并确保引用标识正确添加在相关段落末尾。例如,在提到Dataset和DataLoader时引用[^2],在提到数据处理时引用[^3]。 总结回答结构:首先介绍Dataset的作用,然后详细说明如何自定义Dataset,给出代码示例,接着介绍DataLoader的使用,最后列举常见问题及相关扩展,如TensorDataset和数据增强。确保每个部分都有对应的引用标注,并生成相关问题供用户参考。</think>### Python Dataset使用方法和示例 在PyTorch中,`Dataset`用于封装数据,提供统的数据访问接口,而`DataLoader`则负责批量加载数据以优化训练流程[^2]。以下是具体的使用方法和示例: --- #### 1. **自定义Dataset** 需要继承`Dataset`并实现两个核心方法: - `__len__()`:返回数据集大小 - `__getitem__(index)`:根据索引返回单个样本 **示例:图像数据集** ```python from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, img_dir, transform=None): self.img_dir = img_dir self.img_names = os.listdir(img_dir) self.transform = transform # 数据预处理函数 def __len__(self): return len(self.img_names) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_names[idx]) image = Image.open(img_path).convert('RGB') label = 0 if "cat" in self.img_names[idx] else 1 # 假设文件名包含标签信息 if self.transform: image = self.transform(image) return image, label ``` --- #### 2. **与DataLoader结合使用** ```python from torch.utils.data import DataLoader # 初始化Dataset实例 dataset = CustomImageDataset(img_dir="./data/train", transform=ToTensor()) # 创建DataLoader dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4 # 多进程加载 ) # 训练时迭代数据 for batch_images, batch_labels in dataloader: # 输入模型训练 outputs = model(batch_images) ``` --- #### 3. **内置Dataset的简化用法** PyTorch提供预定义数据集(如`MNIST`、`CIFAR10`): ```python from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor mnist_dataset = MNIST(root="./data", train=True, download=True, transform=ToTensor()) ``` --- #### 4. **TensorDataset快速封装** 若数据已存储在张量中: ```python from torch.utils.data import TensorDataset import torch features = torch.randn(1000, 3) # 1000个样本,3维特征 labels = torch.randint(0, 2, (1000,)) # 二分标签 tensor_dataset = TensorDataset(features, labels) ``` --- #### 5. **数据增强技巧** 通过`transform`参数实现数据预处理: ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor() ]) ``` --- ### 常见问题解答 1. **如何自定义标签解析?** 在`__init__`中解析标签文件(如CSV),存储为列表或字典,在`__getitem__`中按索引返回。 2. **DataLoader的`num_workers`如何选择?** 通常设置为CPU核心数,但需避免内存溢出。 3. **如何处理超大无法内存加载的数据?** 在`__getitem__`中按需读取文件,避免初始化时全加载。 ---
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