我试图在Python中重现以下R结果.在这种特殊情况下,R预测技能低于Python技能,但在我的经验中通常不是这种情况(因此想要在Python中重现结果的原因),所以请在此处忽略该细节. 目的是预测花种(‘versicolor’0或’virginica’1).我们有100个标记样本,每个样本由4个花特征组成：萼片长度,萼片宽度,花瓣长度,花瓣宽度.我将数据分为训练(60％的数据)和测试集(40％的数据).将10倍交叉验证应用于训练集以搜索最佳λ(在scikit-learn中优化的参...
在我的工作中,我使用了很多维恩图,到目前为止,我一直依赖基于网络的“Venny”.这提供了导出各种交叉点(即,仅属于该特定交叉点的元素)的不错选项.此外,它最多可以绘制4个列表. 问题是,使用大型列表(4K元素)和超过3组这样做是一件苦差事(复制,粘贴,保存……).因此,我决定专注于自己生成列表并使用它来绘制. 这篇冗长的介绍导致了问题的关键.给定3或4个部分包含相同元素的列表,如何在Python中处理它们以获得各种集合(唯一的,共同的4,常...
我有简单的文本文件,包含两列,都是整数1 5 1 12 2 5 2 341 2 12等等.. 我需要按第二个值对数据集进行分组,这样输出就会.5 1 2 12 1 2 341 2现在问题是该文件在34 Gb附近非常大在大小上,我尝试编写一个python脚本将它们组合成一个字典,其值为整数数组,但它仍然需要太长时间. (我想要花费大量时间来分配数组(‘i’)并在追加时扩展它们. 我现在正计划编写一个猪脚本,我计划在伪分布式hadoop机器上运行(亚马逊EC3高内存大型实例).data ...
# set 集 Python还包括集合的数据类型。集合是无序集合，没有重复元素。基本用途包括成员资格测试和消除重复条目。集合对象还支持数学运算，如并集，交集，差异和对称差异。 name = {Tom,Chris,Sarah,Tom} print(type(name)) #<class set> print(name) #{Tom, Sarah, Chris}set()可以使用大括号或函数来创建集合。注意：要创建一个空集，你必须使用set()，而不是{}; 后者创建一个空字典 var = set([Apple]); print(var) # {Apple}...
我无法弄清楚为什么这段代码不起作用>>> my_list = [1,2,3,4,5] >>> my_set = {*my_list}File "<stdin>", line 1my_set = {*my_list}^ SyntaxError: invalid syntax* args在python中用于解压缩列表.我的期望是上面的操作会产生一组,但事实并非如此. Python中的* args和** kwargs只能用于将参数作为函数传递吗？ 我知道set()函数,但很奇怪为什么这个语法不起作用.解决方法:感谢PEP0448,这些天它确实有效,但你必须升级到3.5：>>> my_...
我有220万个数据样本分类到超过7500个类别.我正在使用pandas和sckit-learn of python这样做. 以下是我的数据集示例itemid description category 11802974 SPRO VUH3C1 DIFFUSER VUH1 TRIPLE Space heaters Architectural Diffusers 10688548 ANTIQUE BRONZE FINISH PUSHBUTTON switch Door Bell Pushbuttons 9836436 Descente pour Cable tray fittin...
我已经构建了一个程序(使用Django 1.9)来跟踪锦标赛.每场比赛都包含一系列比赛,每场比赛都有两名与之相关的人(战斗员). 锦标赛有一个’combatant_pool’,其中包含所有战斗对象的子集.界面目前允许我从’combatant_pool’添加/删除战斗员. 问题在于屏幕允许我记录发作.我可以毫无问题地查看/添加/删除/修改回合,但输入回合的问题是允许我选择’combatant_1’和’combatant_2’的下拉菜单允许我从数据库中的任何战斗员中选择,以及我需...
我有一个从django queryset返回的大型数据集,我想迭代它.我应该直接迭代查询集还是将结果存储在变量中并迭代它？for item in Model.objects.all():do_something()要么results = Model.objects.all(): for item in results:do_something()据我所知,变量存储在堆中并且更安全,在迭代查询集的情况下,结果将存储在主存储器中. 那么哪一个在空间和速度上有效？解决方法:没有区别. Python不区分堆上的数据和“主内存”(或堆栈);至少在CPy...
我有几个(10个左右)CSV格式的数据集.数据集的每一列代表正在运行的系统的一个方面(可用RAM,CPU使用率,开放TCP连接等).每行包含某个时刻这些列的值. 在相同测试的单独运行期间捕获数据集.每个数据集中的行数不保证相同(即：某些测试的运行时间比其他测试长). 我想生成一个新的CSV文件,它表示所有数据集中给定时间偏移量和给定列的“平均”值.理想情况下,将忽略一个数据集中缺失的值.但是,如有必要,可以假定缺失值与上一个已知值相同...
我有这些模特class Region (models.Model):name = models.CharField (max_length = 255, blank = False)class Album(TimeStampAwareModel):title = models.CharField (max_length = 255, blank = False) digital_release_date = models.ManyToManyField( Region, through="AlbumRegionReleaseDate", related_name="release_date_albums")published = models.BooleanField (default = False)..class AlbumRegionReleaseDate(models....
2.编写程序实现:n=5，输出：*************n=6，输出：****************** n为任意大于1的正整数。解： #思路：# 第一步：判断行数，行数=输入的值# 第二步：空格与循环值的规律：(n-1)//2# 第三步：图形与循环值:i# 第四步：输出规律：奇数偶数、被整除 def lx(n):#输出前半部分：for i in range(1,n+1,2):print(((n-i) // 2) * ' ' + '*' * i)#判断后半部分一开始输出*的个数：if n % 2 == 0:t = n - 1else:t = n - 2#输出后半部分...
有没有办法对所选类的分数(例如’f1′)优化的参数值运行网格搜索,而不是所有类的默认分数？ [编辑]假设这样的网格搜索应该返回一组参数,这些参数仅对选定的类最大化分数(例如“f1”,“准确度”,“回忆”),而不是所有类的总分.这种方法似乎是有用的,例如对于高度不平衡的数据集,当试图构造一个在具有少量实例的类上做出合理工作的分类器时. 具有默认评分方法的GridSearchCV示例(此处：所有类的’f1′)：from __future__ import prin...
求两个列表的交集、并集、差集def diff(listA, listB):# 求交集的两种方式retA = [i for i in listA if i in listB]retB = list(set(listA).intersection(set(listB)))print("retA is :", retA)print("retB is :", retB)# 求并集retC = list(set(listA).union(set(listB)))print("retC is:", retC)# 求差集,在B中但不在A中retD = list(set(listB).difference(set(listA)))print("retD is:", retD)retE = [i for i in listB if i no...
求平方与倒数序列的部分和 本题要求对两个正整数m和n（m≤n）编写程序，计算序列和 m2+1/m+(m+1)2+1/(m+1)+...+n2+1/n。m^2+1/m+(m+1)^2+1/(m+1)+...+n^2+1/n。 m2+1/m+(m+1)2+1/(m+1)+...+n2+1/n。 输入格式: 输入在一行中给出两个正整数m和n（m≤n），其间以空格分开。 输出格式: 在一行中按照“sum = S”的格式输出部分和的值S，精确到小数点后六位。题目保证计算结果不超过双精度范围。 输入样例: 5 10输出样例: sum = 355.845...
import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold,StratifiedKFold,LeaveOneOut,cross_val_score#模型选择数据集切分train_test_split模型 def test_train_test_split():X=[[1,2,3,4],[11,12,13,14],[21,22,23,24],[31,32,33,34],[41,42,43,44],[51,52,53,54],[61,62,63,64],[71,72,73,74]]y=[1,1,0,0,1,1,0,0]# 切分，测试集大小为原始数据集大小的 40%X_train, X_test, y_train, y_test = train...