Issue Title: [Feature Request] Implement a Standardized Python Data Loader for simulationResults.
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- numpy, pandas, python
- Ambito
- data, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia esaminando i dataset simulationResults e la formula di indicizzazione nell’issue per determinare la disposizione dell’input e le metriche che devono essere esposte. Definisci l’ambito di data_loader.py in modo che accetti una directory e restituisca un array NumPy pulito o un Pandas DataFrame, dimostrando il completamento eliminando i calcoli manuali degli offset da parte dei chiamanti.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
The Problem: I’ve been diving into the simulation datasets, and while the data is great, the manual indexing required to get to the metrics is a bit of a headache. Having to calculate offsets like line[nn3 + (src_node*n+dst_node)*7] every time is pretty tedious and, honestly, a magnet for "off-by-one" errors.
Right now, if someone wants to jump in and start training a model in PyTorch or TensorFlow, they have to spend a couple of hours just writing a parser before they can even see the data. It’s a bit of a barrier for people who just want to experiment with RouteNet.
The Fix: I think we should have a simple Python utility (maybe a data_loader.py) that abstracts all this math away. Ideally, a user should be able to just point it at a directory and get back a clean NumPy array or a Pandas DataFrame.
- Lingua principale
- Nessun dato sulla lingua
- Stelle
- 112
- Fork
- 20
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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