我正在尝试编写一个可以预测一些数据的神经网络.因此,我将PyBrain用于python.我发现SupervisedDataset非常适合此任务.我提取了一些库存数据,并将其中的5个值用作输入,将六分之一作为目标.然后,我使用buildNetwork函数构建前馈网络,并使用BackpropTrainer对其进行了培训.
无论如何,错误不会减少.它停留在?0.6,似乎在附近振荡.我试图调整势头和学习率,但没有帮助.我究竟做错了什么?from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
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我需要开发一个用于Web日志数据挖掘的工具.
在特定用户会话中请求的许多网址序列(从网络应用程序日志中检索),我需要弄清楚网站用户的使用模式和组(群集).
我是Data Mining的新手,现在正在检查Google.找到一些有用的信息,即查询Frequent Pattern Mining in Web Log Data似乎指向几乎完全相似的研究.
所以我的问题是:
>是否有任何基于python的工具可以满足我的需要或者至少相似?> Orange toolkit可以提供任何帮助吗?>可以阅读这本...
代码如下: # -*- coding: utf8 -*- #! python print(repr("测试报警,xxxx是大猪头".decode("UTF8").encode("GBK")).replace("\\x","%")) 注意第一个 decode("UTF8") 要与文件声明的编码一样。
最开始对这个问题的接触,来自于一个Javascript解谜闯关的小游戏,某一关的提示如下:
刚开始的几关都是很简单很简单的哦~~这一关只是简单的字符串变形而已…..
后面是一大长串开头是%5Cu4e0b%5Cu4e00%5Cu5173%5Cu7684这样的字符串。...
英伟达深度学习加速器开源项目nvdla(NVIDIA Deep Learning Accelerator)中用到了一个python脚本epython。源代码地址:https://github.com/nvdla/hw/blob/master/tools/bin/epython 。epython全称embeded python utility,简单地说,就是用来预处理verilog文件中嵌入的python脚本。利用python语法的简洁性,来自动生成一些重复的、有规律的代码。
提出问题
我们在写Verilog代码时,状态机的编码一般是由parameter定义,如下:?l...
我有一个numpy的数组:>>> a = np.arange(20).reshape(5, -1)
array([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19]])我有一个按列顺序排列的区域数组,我想为以下对象创建布尔掩码:idx = np.array([[0,2], [1,3], [2,4], [1,4]])我希望这组索引的掩码是:array([[ True, False, False, False],[ True, True, False, True],[False, True, True, True],[False, False, True, True]...
我正在从事一个涉及使用从其他来源提取的图形的项目.目前,我们正在使用python的networkx模块来分析图形.
我现在面临的任务是选择一种用于存储图形的格式.对于纯基于python的解决方案,Pickle似乎是一个不错的选择.但是,我们现在处于原型开发阶段,很有可能由于性能和可伸缩性问题而不得不切换到C语言.
因此,我希望以大多数图形库广泛支持的格式存储图形,以最大程度地减少项目中未来贡献者所面临的麻烦.
您能给我一些关于我应该使用哪...
我是使用Python加密的新手,想知道RSA module的默认填充是哪一种?
我得到密钥并通过以下方式解密数据:import rsa(pub, priv) = rsa.newkeys(512)
# receive the encrypted data here
data = rsa.decrypt(encrypt_data, priv)就我而言,填充方法包括:RSA_PKCS1_PADDING,RSA_PKCS1_OAEP_PADDING,RSA_SSLV23_PADDING,RSA_NO_PADDING.解决方法:rsa module(当前为v3.4)仅支持PKCS#1 v1.5填充,用于加密(随机类型2填充)和签名.
在rsa / _...
我有这个代码,我可以控制以下属性:x轴范围,标题,xlabel,ylabel,图例,网格,x标签上文字的旋转:#!/usr/bin/python
import datetime
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider
from matplotlib.dates import DateFormatter
############################################
# generate data
x = np.arange(0,10)
y0 = np.arange(0,10)
y1 = np.random.rand(10)
y...
我发现这段代码可以获得一个镂空图像.我有一个圆形图像(https://docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2RXdzVGtXUTlPSGc/edit?usp=sharing).img = cv2.imread(nomeimg,0)
size = np.size(img)
skel = np.zeros(img.shape,np.uint8)ret,img = cv2.threshold(img,127,255,0)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
done = Falsewhile( not done):eroded = cv2.erode(img,element)temp = cv2.dilate(eroded,elem...
这是一个图形“气泡”地图(即带有标记的地图,其大小映射到变量).但是,图例仅显示颜色类别,但不显示尺寸与值的关系.library(plotly)DF = data.frame(Group = c("A", "B", "A", "B", "A", "C", "C"), Value = c(100, 80, 90, 150, 120, 60, 110), lat = c( 40, 32, 36, 44, 31, 39, 37), long = c(-90, -100, -120, -110, -90, -80,-105))plot_geo(DF, locationmode = 'USA-states') %>%add_markers(y=~lat, x=~lo...
我有一个纬度和经度对的数据帧.
这是我的数据帧外观.order_lat order_long
0 19.111841 72.910729
1 19.111342 72.908387
2 19.111342 72.908387
3 19.137815 72.914085
4 19.119677 72.905081
5 19.119677 72.905081
6 19.119677 72.905081
7 19.120217 72.907121
8 19.120217 72.907121
9 19.119677 72.905081
10 19.119677 72.905081
11 19.119677 72.905081
12 19.111860 7...
对于使用otree(http://otree.readthedocs.io/)的项目,我在尝试安装Channels时遇到了一些问题,以便利用实时功能.
由于产量很高,我试图弄清楚最重要的部分:
有关完整输出,请参阅:https://jsfiddle.net/L4ccmr2k/1/
红色标记输出&输出与我方有关:
1.Building wheels for collected packages: twistedRunning setup.py bdist_wheel for twisted ... error2.creating build/temp.macosx-10.6-intel-3.6creating build/temp.macosx-10...
我正在努力考虑一个很好的解决方案,并没有想到任何事情.作为练习,我正在尝试创建一个将处理数据验证的上下文管理器,例如:validation = lambda x: len(x) <= 10with validator(validation):some_data = input("Please enter a name of 10 characters or less: ")print(some_data)# OUTPUT
>> Please enter a name of 10 characters or less: FooBarSpamEggs
>> Please enter a name of 10 characters of less: Adam
Adam最初我想过...
对于输入表中的每一行,我需要通过基于每月分隔日期范围来生成多行. (请参阅以下示例输出).
有一种简单的迭代方法可以逐行转换,但在大型数据帧上却非常慢.
任何人都可以建议使用矢量化方法,例如使用apply(),map()等来实现目标吗?
输出表是一个新表.
输入:ID, START_DATE, END_DATE
1, 2010-12-08, 2011-03-01
2, 2010-12-10, 2011-01-12
3, 2010-12-16, 2011-03-07输出:ID, START_DATE, END_DATE, NUMBER_DAYS, ACTION_DATE
1, 2...
我已经看到this和this格式化浮点数以便在pandas中显示,但我有兴趣为整数做同样的事情.
现在,我有pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format这对我的数据中的浮点数很有用,但是要么会在转换为浮点数的整数上留下恼人的尾随零,要么我将使用不用逗号格式化的普通整数.
大熊猫文档提到了一个关于我无法找到任何信息的SeriesFormatter类.
或者,如果有一种方法可以编写一个单独的字符串格式化程序,它将浮点格式化为“{:,.2f}”...