Executar código Python em Azure Machine Learning designer
Neste artigo, você aprende a usar o componente Executar Python Script para adicionar lógica personalizada a Azure Machine Learning designer. No seguinte como fazer, você usa a biblioteca pandas para fazer engenharia de recursos simples.
Você pode usar o editor de código incorporado para adicionar rapidamente a lógica simples python. Se pretender adicionar código mais complexo ou carregar bibliotecas Python adicionais, deve utilizar o método de ficheiro zip.
O ambiente de execução padrão usa a distribuição de Anacondas de Python. Para obter uma lista completa de pacotes pré-instalados, consulte a página de referência do componente Executar Python Script.
Importante
Se não vir elementos gráficos mencionados neste documento, como botões em estúdio ou designer, poderá não ter o nível certo de permissões para o espaço de trabalho. Contacte o administrador de subscrição da Azure para verificar se lhe foi concedido o nível de acesso correto. Para obter mais informações, consulte Gerir utilizadores e funções.
Execute Python escrito no designer
Adicione o componente executar o script python
Encontre o componente executar o script Python na paleta de designers. Pode ser encontrado na secção de Língua Python .
Arraste e deixe cair o componente sobre a tela do gasoduto.
Ligação conjuntos de dados de entrada
Este artigo utiliza o conjunto de dados da amostra, dados sobre os preços do automóvel (Raw).
Arraste e deixe cair o conjunto de dados para a tela do gasoduto.
Ligação a porta de saída do conjunto de dados para a porta de entrada superior esquerda do componente Execut python Script. O designer expõe a entrada como um parâmetro ao script do ponto de entrada.
A porta de entrada certa está reservada para bibliotecas Python com fecho.
Tome nota da porta de entrada que utiliza. O designer atribui a porta de entrada esquerda à variável
dataset1
e a porta de entrada média adataset2
.
Os componentes de entrada são opcionais, uma vez que pode gerar ou importar dados diretamente no componente Executar Python Script .
Escreva o seu código Python
O designer fornece um script inicial de ponto de entrada para que edite e introduza o seu próprio código Python.
Neste exemplo, você usa Pandas para combinar duas colunas encontradas no conjunto de dados do automóvel, Preço e Cavalo, para criar uma nova coluna, dólares por cavalo. Esta coluna representa quanto você paga por cada cavalo, o que pode ser uma característica útil para decidir se um carro é um bom negócio para o dinheiro.
Selecione o componente 'Executar o Script Python '.
No painel que aparece à direita da tela, selecione a caixa de texto do script Python .
Copiar e colar o seguinte código na caixa de texto.
import pandas as pd def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None): dataframe1['Dollar/HP'] = dataframe1.price / dataframe1.horsepower return dataframe1
O seu oleoduto deve olhar para a seguinte imagem:
O script do ponto de entrada deve conter a função
azureml_main
. Existem dois parâmetros de função que mapeiam para as duas portas de entrada para o componente executo python script .O valor de devolução deve ser um Dataframe Pandas. Pode retornar até dois dataframes como saídas de componentes.
Envie o oleoduto.
Agora, você tem um conjunto de dados com a nova funcionalidade Dólares/HP, que pode ser útil na formação de um recomendador de carro. Este é um exemplo de extração de recursos e redução da dimensionalidade.
Passos seguintes
Aprenda a importar os seus próprios dados em Azure Machine Learning designer.