随笔分类 - Python
Python
摘要：rolling参数 DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None) window：表示时间窗口的大小；可省略不写。两种形式：int和offse
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摘要：双向 LSTM（Bidirectional LSTM，BiLSTM）是一种特殊的 LSTM 结构，它同时处理序列的正向和反向信息。这意味着对于给定的时间步，双向 LSTM 不仅考虑了之前的时间步的信息（像标准的单向 LSTM 一样），还考虑了未来时间步的信息。这使得 BiLSTM 在处理自然语言处理
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摘要：class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LST
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摘要：通过Pip升级Torch报错：ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 28] 设备上没有空间 原来/tmp空间不足 临时解决方案 使用 tmpfs 暂时增加 /tmp 空间 # 创建一个新的 tmpfs 挂载点 sudo
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摘要：数据集 AUTO MPG Auto MPG（Miles Per Gallon）数据集，它是一个经典的回归问题数据集，常用于机器学习和统计分析。该数据集记录了不同型号汽车的燃油效率（即每加仑燃油行驶的英里数）以及其他多个相关特征。 数据集特征: mpg: 每加仑燃油行驶的英里数（目标变量）。 cyli
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摘要：过滤法 (Filter Method)：过滤法通过计算特征与目标变量之间的统计关系，独立于模型来选择特征，它通常使用简单的评估标准，如相关性或方差 过滤法： 方差阈值法：移除低方差特征 相关系数：计算特征与目标变量之间的相关性（如皮尔逊相关系数） 卡方检验：用于分类任务，评估特征与目标变量的独立性
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摘要：import sys from PySide6 import QtCore,QtWidgets from PySide6.QtCore import QAbstractTableModel,Qt from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWin
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摘要：Moviepy可以进行视频剪辑、合并、转码以及添加各种效果等操作。 读取文件 from moviepy.editor import mp clip = mp.VideoFileClip('video.mp4') print(clip.size) # 获取分辨率 print(clip.duration
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摘要：要获取两个 DataFrame 中某两列相同的项，可以使用 pandas 的 merge 方法或 isin 方法。以下是两种方法的示例。 方法 1: 使用 merge merge 方法可以用来根据多个列将两个 DataFrame 合并。通过设置 how='inner'，可以得到两个 DataFram
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摘要：class MinMaxScaler: def __init__(self, feature_range=(0, 1),max_val =None,min_val = None): self.feature_range = feature_range self.data_min_ = min_val
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摘要：数据文件：test.csv df = pd.read_csv('test.csv') print(df) a b c d 0 1 2 3 4 1 2 3 4 5 2 3 4 5 6 3 4 5 6 7 4 5 6 7 8 5 6 7 8 9 6 7 8 9 10 7 2 3 4 5 8 3 4 5
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摘要：import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication, QPushButton,QWidget class window_1(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.setWin
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摘要：torch.utils.data是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。通常结合使用其中的Dataset和DataLoader两个类来加载和处理数据。 Dataset torch.utils.data.Dataset是一个抽象类，用于表示数据集。 需要用户自己实现两个方法：__len__和__
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摘要：通过Dataframe.info() 发现数据类型有object、float64，需要把object 转换成 float64, 需要使用pd.to_numeric()函数来把列转换为数值类型，如果转换失败，可以设置参数errors='coerce'使得失败的转换结果为NaN。 for col in
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摘要：1、在 Python 中使用 pickle 模块的 dump 函数将字典保存到文件中 import pickle my_dict = { 'Apple': 4, 'Banana': 2, 'Orange': 6, 'Grapes': 11} # 保存文件 with open("myDictionar
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摘要：定义LSTM神经网络模型 class LSTM(nn.Module): """ Parameters： - input_size: 输入特征数 - hidden_size: 单个隐藏层的节点数 - output_size: 输出特征数 - num_layers: 隐藏层数 """ def __ini
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摘要：1.*.pt文件 .pt文件保存的是模型的全部，在加载时可以直接赋值给新变量model = torch.load("filename.pt")。 具体操作: （1）. 模型的保存 torch.save(model,"Path/filename.pt") （2）. 模型的加载 model = torc
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摘要：1. 使用QUiloader加载 from PySide6.QtUiTools import QUiLoader from PySide6.QtWidgets import QApplication,QWidget import sys class ui_call(QWidget): def __i
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