linq中如何随机获取数据

本文介绍如何使用LINQ实现从数据库中随机选取记录的方法。包括通过NEWID()函数及Guid.NewGuid()实现随机排序,适用于.NET Framework 4.0及以上版本。

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在数据结果集中随机获取一条数据
linq to sql中还可以在dbcontext下定义

[Function(Name = "NEWID", IsComposable = true)]
public Guid NEWID() { 
        return ((Guid)(this.ExecuteMethodCall(this, ((MethodInfo)(MethodInfo.GetCurrentMethod()))).ReturnValue));
 } 

QuestionModel=(from d in _dbContext.Questions.Where(o =>
                          QuestionTypeIDS.Contains(o.TypeID))
                          orderby new dbcontext().NEWID()
                          select d).FirstOrDefault();

framework4.0以后版本均可以这样随机取数据


QuestionModel=(from d in _dbContext.Questions.Where(o =>
                         QuestionTypeIDS.Contains(o.TypeID))
                         orderby  Guid.NewGuid()
                         select d).FirstOrDefault();

QuestionModel = _dbContext.Questions.Where(o => 
                QuestionTypeIDS.Contains(o.TypeID)).ToList()
               .OrderBy(i => Guid.NewGuid())
               .FirstOrDefault();
<think>好的,用户想找如何使用TensorFlow.NET和Keras从CSV文件加载数据的示例代码。首先,我需要回忆一下TensorFlow.NET的相关知识,尤其是关于数据处理的部分。TensorFlow.NET是.NET平台下的TensorFlow绑定,而Keras作为其高级API,应该提供类似Python中tf.keras的数据处理工具。 用户提到了CSV文件的读,这让我想到在Python中常用的是tf.data.experimental.make_csv_dataset方法。但在TensorFlow.NET中是否有对应的实现呢?可能需要查阅文档或示例代码。记得在TensorFlow.NET中,很多API和Python中的类似,但命名可能有所不同,或者需要特定的NuGet包支持。 接下来,用户提供的引用内容中提到了一些关键点,比如使用测试数据集、解析CSV、打乱数据等。例如引用[1]中的代码使用了tf.keras.utils.get_file下载CSV文件,然后用make_csv_dataset创建数据集,并进行映射处理。这应该是在Python中的做法,但用户需要在TensorFlow.NET中实现类似功能。 由于TensorFlow.NET的文档可能不如Python版完善,我需要考虑可能的替代方法。比如,是否可以使用C#的文件读功能先加载CSV数据,然后转换成Tensor格式,再构建数据集。或者是否有现成的库或API可以直接处理CSV,比如使用CsvHelper这样的NuGet包来读数据,再进行处理。 另外,引用[3]提到了模型编译时的损失函数和优化器设置,这可能和问题无关,但需要确保在数据加载后的模型部分正确使用这些配置。用户的问题主要集中在数据加载,所以应聚焦于此。 可能的步骤是:1. 读CSV文件;2. 解析每一行,分离特征和标签;3. 创建数据集并进行预处理,比如归一化;4. 打乱和分批数据。在TensorFlow.NET中,可能需要使用TensorFlow的Dataset API,或者结合C#的LINQ来处理数据。 需要注意TensorFlow.NET是否支持从内存数据创建数据集,比如使用TensorSliceDataset。例如,读所有数据到数组中,然后转换为张量,再构建数据集。这可能是一个可行的方法,尤其是当CSV文件不大的时候。 另外,关于数据预处理,如特征列的处理,可能需要手动进行,比如将字符串标签转换为数值标签,或者对特征进行标准化。这部分在Python中常用Pandas处理,但在C#中可能需要自己实现,或者使用类似Deedle的数据框架库。 最后,需要检查示例代码的正确性,包括NuGet包的引用,比如TensorFlow.NET、Keras.NET,以及可能的依赖项。确保代码能够实际运行,比如正确加载CSV,处理数据,并输入到模型中训练。 总结可能的解决方案:使用C#的文件读库读CSV,解析成特征和标签数组,转换为Tensor,创建数据集,进行预处理和分批。或者,如果TensorFlow.NET有内置的CSV读方法,则优先使用。需要查找TensorFlow.NET的官方示例或社区资源,确认是否有相关实现。</think>根据TensorFlow.NET的使用模式,以下是基于Keras接口的CSV数据读和处理的完整示例代码: ```csharp // 1. 安装NuGet包 // TensorFlow.NET >= 0.60 // Keras.NET >= 0.10 // NumSharp // 2. 定义数据预处理方法 using static Tensorflow.Binding; using static KerasApi; using Tensorflow; using NumSharp; using System.IO; public static NDArray ReadCsv(string filePath, bool isTraining = true) { var lines = File.ReadAllLines(filePath); var features = new List<float>(); var labels = new List<int>(); foreach(var line in lines.Skip(1)) // 跳过标题行 { var values = line.Split(','); labels.Add(int.Parse(values.Last())); features.AddRange(values.Take(values.Length - 1).Select(float.Parse)); } // 转换为NumSharp数组 var featureArray = np.array(features.ToArray()).reshape(labels.Count, values.Length - 1); var labelArray = np.array(labels.ToArray()); return featureArray, labelArray; } // 3. 创建TensorFlow Dataset public static IDatasetV2 CreateDataset(NDArray features, NDArray labels, int batchSize=32) { var dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels)) .shuffle(1000) .batch(batchSize) .prefetch(1); return dataset; } // 4. 使用示例 var (train_features, train_labels) = ReadCsv("iris_training.csv"); var (test_features, test_labels) = ReadCsv("iris_test.csv"); var train_dataset = CreateDataset(train_features, train_labels); var test_dataset = CreateDataset(test_features, test_labels); // 5. 构建Keras模型 var model = keras.Sequential(); model.add(keras.layers.Dense(10, activation: "relu", input_shape: (4,))); model.add(keras.layers.Dense(3, activation: "softmax")); model.compile(optimizer: keras.optimizers.Adam(), loss: keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics: new[] { "accuracy" }); // 6. 训练模型 model.fit(train_dataset, epochs: 10, validation_data: test_dataset); ``` 关键步骤说明: 1. 数据读:使用C#原生文件操作读CSV,注意处理标题行和数据类型转换[^1] 2. 数据转换:将数据转换为NumSharp数组以适应TensorFlow张量格式[^2] 3. 数据集构建:通过`tf.data.Dataset.from_tensor_slices`创建流水线数据集 4. 预处理集成:包含随机打乱(shuffle)、批量处理(batch)和预读(prefetch)[^3]
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