机器学习算法需要作用于数据,用来训练算法模型.数据集通常是以纯文本文件存储的表格数据,文件的每一行是一条数据记录,每条记录由多列组成,列之间用分隔符(一般是逗号,)分开,例如前面用到过的鸢尾花数据集. 在ML.NET中,使用TextLoader将文本文件导入到数据集.使用方式如下: new TextLoader(filePath).CreateFrom<TInput>() filePath是数据集文件路径.TInput是数据类,数据类中的每个属性对应数据集文件中的一列,属性使用ColumnAt
DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列,是一个二维结构. DataFrame可以被看做是由Series组成的字典,并且共用一个索引. 一.生成方式 import numpy as np import pandas as pd a=pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']), 'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])}) a
可以创建几个对象? n多个:大部分的类,都可以随意创建对象,只要内存不爆掉 1个:比如单例类 有限的几个:采用单例类的设计思路,可以只允许创建少数的几个特定的对象:还有就是枚举类. 创建少数几个对象,不用枚举类实现 package testpack; public class Test1{ public static void main(String[] args) { Season s=Season.getSeason("秋天"); System.out.println(s.getN
摘要 Highcharts图表控件是目前使用最为广泛的图表控件.本文将从零开始逐步为你介绍Highcharts图表控件.通过本文,你将学会如何配置Highcharts以及动态生成Highchart图表. 目录 前言(Preface) 安装(Installation) 如何设置参数(How to set up the options) 预处理参数(Preprocess the options) 活动图(Live charts) 一.前言(Preface) Highcharts是一个非常流行,界面美
监视磁盘的使用情况 $ du file1.txt file2.txt $ du -a file_or_dir #-a递归输出指定目录的所有文件统计 $ du file_or_dir #这只是显示子目录使用的情况不显示每个文件占用空间情况$ du -h filename #-h 显示的更方便人阅读$ du -c file1 file2 #-c 最后有一个统计$ du -s FILES(s) #-s 只输出合计数据$ du -b FILE(s) #以特定的单位输出文件大小 -b(字节) -k(KB)
摘要 Highcharts图表控件是目前使用最为广泛的图表控件.本文将从零开始逐步为你介绍Highcharts图表控件.通过本文,你将学会如何配置Highcharts以及动态生成Highchart图表. 目录 前言(Preface) 安装(Installation) 如何设置参数(How to set up the options) 预处理参数(Preprocess the options) 活动图(Live charts) 转:http://www.cnblogs.com/liuhaorain
