随笔分类 - Python
摘要：最原始从官网下载： pip install tensorflow 从国内镜像网站安装最新版本： pip install tensorflow -i http://pypi.douban.com/simple/ 或者指定版本号： pip install tensorflow==1.14.0 -i ht
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摘要：pycocotools库的介绍 pycocotools是什么？即python api tools of COCO。COCO是一个大型的图像数据集，用于目标检测、分割、人的关键点检测、素材分割和标题生成。这个包提供了Matlab、Python和luaapi，这些api有助于在COCO中加载、解析和可视
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摘要：#基因相似度算法 a=input()b=input()c=input()N=list(map(int,a.split()))N=N[0]x=b.split(" ")y=c.split(" ")m=len(x)n=len(y)if (N<=1000 and m==n )and m==N: c=[[0
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摘要：1.np.where语句可以使用import numpy as npa=np.array([[1,2,3], [1,2,1],[1,1,1]])print(a)b=np.array([1,2,1])print(b)for i in range(len(a)): if np.where((a[i,:]
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摘要：最近在码代码时想判断两个矩阵是否完全相同（每个元素都相同），于是我这样写了： 发现用==判断只能返回一个判断矩阵，表示其中每一个元素是否对应相等。应该这么写： 如果两个矩阵中的所有元素对应相等，则返回True，反之返回False。如果判断两个矩阵中是否有相等的元素，有任何一个相等就行，这种情况就可以
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摘要：pip install 安装不了一些库的时候，一般使用以下的解决方案可以很好地解决它 解决方案 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted 下载twisted对应版本的whl文件（如我的Twisted‑17.5.0‑cp36‑cp36m‑wi
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摘要：ImportError: cannot import name 'GridspecLayout' from 'ipywidgets' 出现的主要原因是其ipywidgets的版本太低，所以你首先要做的是查看你的ipywidgets的版本，然后再去安装最新版的版本，需要的版本是7.5.2 做法如下：
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摘要：KFold分成不同的份数进行模型的平均表现输出即可#1-1KFold交叉验证方式from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_classiffrom sklearn.
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摘要：XGboost数据比赛实战之调参篇(完整流程) 首先，很幸运的是，Scikit-learn中提供了一个函数可以帮助我们更好地进行调参： sklearn.model_selection.GridSearchCV 常用参数解读： estimator：所使用的分类器，如果比赛中使用的是XGBoost的话，
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摘要：单变量特征选择 单变量特征选择是通过选择那些基于单变量统计检验(univariate statistical tests)得出的最优特征来实现的。它可以看作是估计器的一个预处理步骤。Scikit-learn将一系列特征选择程序作为不同的类提供给我们，这些类都实现了 transform 方法: Sel
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摘要：#机器学习项目实战1-泰坦尼克号获救预测#1-1数据导入pandas库import pandas as pdpd.set_option("max_columns",1000) #设置最大展示列的数目为1000pd.set_option("max_rows",1000) #设置最大展示行的数目为100
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摘要：#1-1二维数据表格文件的读入操作df=pd.read_excel(r"D:\Byrbt2018\Study\Python数据分析技术基础课程+练习+讲解\Python数据分析课程+练习+讲解\作业\作业3\作业3\香港酒店数据.xlsx") #r表示默认不是转义字符print(df)print(d
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摘要：#机器学习模型选择与参数调优#三种集成学习算法-GBDT/XGBoost/lightGBM#1-1 GBDT算法：梯度决策树，加强型模型，构建多个决策树进行合并import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import e
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摘要：#特征工程#1-1sklearn中进行特征选择#筛选法-方差筛选过滤import numpy as npimport arrayfrom sklearn.feature_selection import VarianceThresholdx=[[0,0,1],[0,1,0],[1,0,0],[0,1
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摘要：#数据可视化分析#python中matplotlib绘制图像'''import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings("igno
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摘要：#python数据清洗操作#1-1 pandas进行数据缺失值的预处理import pandas as pdimport numpy as npdate=pd.date_range("20200101",periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),i
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摘要：#python爬虫技术#1-1 需要通过python的urllib或者request建立请求通信机制#1导入python的url库，请求库，用于与网页进行通信请求'''from urllib.request import urlopenurl="https://www.python.org/"res
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摘要：python中数据含量统计： 对于：pandas表格数据numpy的数组型数据均可以通过value_counts()函数来进行输出 pandas表格：print(data["size"].value_counts()) numpy的数组型：print(n[0].value_counts())结果输出
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