我有一个具有60万行和15列的csv文件“ Col1,Col2 … COl15”.我想生成关联规则,其中只有右侧只有col15中的值.我正在使用here的apriori实现 它以这种方式计算每个项目集的minSupport：oneCSet = returnItemsWithMinSupport(itemSet,transactionList,minSupport,freqSet)print "reached line 80"currentLSet = oneCSetk = 2while(currentLSet != set([])):print klargeSet[k-1] = currentLSetcurrentLSet = joinSet(currentLSet, k)c...
我有以下数据集.我需要绘制表示1,2或全部的barchat.当我绘制单个数据项的图表时(例如：xdata = [0]和ydata = [1000],xlabels = [‘ first’]时,条码占据整个绘图区域.如何限制条码宽度为0.45？ydata=[1000,250,3000,500,3200,4000,2000] xlabels=['first','sec','third','fourth','fifth','sixth','seventh']barwidth = 0.45import matplotlib.pyplot as pltdef create_bar_plot(entries):assert entries > 0 xdata = range(ent...
在Pandas中,一个非常简单的任务是抛出一个我不明白的错误.使用像这样的简单数据集：test=pd.DataFrame([[1,3],[1,6],[2,4],[3,9],[3,2]],columns=['a','b'])我可以执行以下命令来计算一个值在测试的“ a”列中出现的次数.test['count']=test.groupby('a').transform('count')这样产生：>>> testa b count0 1 3 21 1 6 22 2 4 13 3 9 24 3 2 2完善.但是用我的真实数据,这是行不通的.这是我的数...
我有一个包含10万个唯一数据记录的数据集,以对代码进行基准测试,我需要对具有500万个唯一记录的数据进行测试,我不想生成随机数据.我想使用我拥有的10万条数据记录作为基础数据集,并使用某些列的唯一值生成与之相似的剩余数据,如何使用python或Scala做到这一点？ 这是示例数据latitude longitude step count 25.696395 -80.297496 1 1 25.699544 -80.297055 1 1 25.698612 -80.292015 1 1 25.939942 -80.341607...
我是Machine Learning&的新手.深度学习.我想在训练之前澄清我对train_test_split的疑问 我有一个大小(302,100,5)的数据集,其中, (207,100,5)属于0级 (95,100,5)属于1级. 我想使用LSTM执行分类(因为,序列数据) 我怎样才能将我的数据集拆分用于培训,因为这样做了没有平等的分配集？ 选项1：考虑整个数据[(302,100,5) – 两个类(0& 1)],随机播放,train_test_split,继续训练. 选项2：平均分割两个类数据集[(95,100,5) – 0级& (95,100...
我试图解析一个看起来像这样的JSON数据集：{"data":[{"Rest":0,"Status":"The campaign is moved to the archive","IsActive":"No","StatusArchive":"Yes","Login":"some_login","ContextStrategyName":"Default","CampaignID":1111111,"StatusShow":"No","StartDate":"2013-01-20","Sum":0,"StatusModerate":"Yes","Clicks":0,"Shows":0,"ManagerName":"XYZ","StatusActivating":"Yes","StrategyName":"HighestPosition","SumAvai...
我在.TXT文件中有3个参数’A’,’B’,’C’的数据集,在我用2420矩阵打印后,我需要收集’A’,’B’,’C’的第一个元素熊猫数据帧中的长数组,然后是每个第二个元素,然后是第3个,直到第480个元素为止. 所以我的数据在文本文件中是这样的：我的数据是txt文件如下：id_set: 000A: -2.46882615679B: -2.26408246559C: -325.004619528我已经制作了一个熊猫数据框,包括3列’A’,’B’,’C’以及索引和定义的函数,以正确的方式打印2420 matr...
我有一个合理的大小(18GB压缩)HDF5数据集,我希望优化读取行的速度.形状是(639038,10000).我将在数据集中多次读取选择的行(比如说?1000行).所以我不能使用x：(x 1000)来切片行. 使用h5py从内存不足的HDF5中读取行已经很慢了,因为我必须传递一个已排序的列表并采用花哨的索引.有没有办法避免花哨的索引,或者我可以使用更好的块??形状/大小？ 我已经阅读了经验法则,例如1MB-10MB的块大小,并选择了与我正在阅读的形状一致的形状.然而,构...
尽管如此,其他人也曾提出过类似的问题. here,但他们略有不同,并没有真正解决我的问题,所以我再来一次. 我有N个列表(N> 20,000),每个列表包含M个列表(M> 20,000),方式如下(数据为虚拟)：Key1: [ [4,3,1], [5,1,0] ...... [43,21,0 ] ] # List 1 with collection of M smaller lists : : KeyN: [ [5,4,1], [55,1,1] ...... [ 221, 0, 0] ] # Nth list数据未分类.逐个迭代一个阈值列表,比如阈值= [2,3,5,7,8],其中阈值应用于中间元素...
所以我有一个功能：def connection(n,m,r):is_connected = ((x[n]-x[m])**2 + (y[n]-y[m])**2)**0.5if is_connected < 2*r:return n + " " + "connects with" + " " + melse:return "no connection"这基本上看到两个圆圈(坐标对应于索引n和m)是否连接. n和m参数引用数据集x和y中的索引,它们来自numpy.random数组：array([[ 0.31730234, 0.73662906],[ 0.54488759, 0.09462212],[ 0.07500703, 0.36148366],[ 0.33200281, 0.0455...
参见英文答案 > Python rounding error with float numbers 2个我是python的初学者,并编写了一个代码来检查一个数字是否是一个整数的立方体.代码似乎对某些值工作正常,但是对于某些(甚至是整个多维数据集),它将多维数据集根打印为(x-0.000000004,x为多维数据集根).例如,它将给出3.9999999996作为64的立方根,但是将为8,125打印2,5.有什么想法吗？n=int(input("Please enter the number: ")) pr...
说我有两个数据帧,import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'col1':[0,2,3,2],'col2':[1,0,0,1]}) df2 = pd.DataFrame({'col12':[0,1,2,1],'col22':[1,1,1,1]})现在df1.to_hdf(‘nameoffile.h5′,’key_to_store’,’w’,table = True)成功存储df1但我想将df2存储到同一个文件中,但如果我尝试相同的方法,那么df1将被覆盖.当我尝试加载它并检查键时,我只看到df2的信息.如何将df1和df2存储在与表相同的h5文件中？解决方法:您正在使用...
我一直想学习python并做一些NLP,所以终于开始了.下载英文维基百科镜像,开始使用一个很好的大块数据集,并且已经玩了一段时间,在这个阶段只是将其中的一部分放入一个sqlite数据库(过去没有使用过dbs). 但我猜测sqlite不是一个完整的nlp项目(/实验:)的方式 – 我应该看看哪种东西？ HBase(..和hadoop)看起来很有趣,我想我可以运行im java,python中的原型并且可能将真正的慢位迁移到java …或者只是运行Mysql ..但数据集是12gb??,我想知...
#!/usr/bin/env Python3 -- coding: utf-8 -- @Software: PyCharm @virtualenv：ai @contact: 1040691703@qq.com @Desc：对K-means.py 文件的解析 author = ‘未昔/AngelFate’ date = ‘2019/8/15 20:10’ import numpy as np def kmeans_(): “”" 聚类，找出原始数据集的中心点 :return: “”" from sklearn.cluster import KMeans X = np.loadtxt(‘test.txt’, dtype=float, delimiter=’,’) kmeans = KMeans(n_clusters=2, ...
1 #####################################################2 # 功能：Python制作本地数据集3 #####################################################4 5 # 导入相应包6 import os7 from PIL import Image8 import numpy as np9 from keras.utils import to_categorical 10 11 dir_path = E:/prim/Sum # 图片文件路径 12 labels = [] 13 images = [] 14 15 dir_len = len(os.listdir(dir_path)) # os.listdir()：返回指定目录...