给定数据集data,数据集对应的标签label index = [i for i in range(len(data))] random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] (1)首先,获得数据集的所有index,其实就是0,1,2,....,num-1(这里的num是数据集中含有的examples的个数,注意,python的索引是从0开始的,所以,第一个元素索引为0,最后一个元素索引为num-1) [数据集中函数的样本个

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Adding new column to existing DataFrame in Python pandas - Pandas 添加列 https://stackoverflo

对数据库查询,将得到一个数据集: rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组: 数据集是一个游标,只能用一次,如果需要反复查询,可以转换为列表再操作. 但是,如果只能通过逐行循环来处理,就和以前的程序没啥区别了.我设定了一个小目标:合计一下第8列(金额),看Python能否有所不同. 尝试1:用map取出第8列,再用reduce合并. 其中需要注意,reduce

无论是训练机器学习或是深度学习,第一步当然是先划分数据集啦,今天小白整理了一些划分数据集的方法,希望大佬们多多指教啊,嘻嘻~ 首先看一下数据集的样子,flower_data文件夹下有四个文件夹,每个文件夹表示一种花的类别    划分数据集的主要步骤: 1. 定义一个空字典,用来存放各个类别的训练集.测试集和验证集,字典的key是类别,value也是一个字典,存放该类别的训练集.测试集和验证集: 2.使用python获取所有的类别文件夹: 3.对每个类别划分训练集.测试集和验证集:(1)把该类别的

1. 距离计算,不要通过遍历每个样本来计算和指定样本距离,而是通过对于指定样本进行广播(复制)成为一个shape和全局一致后,再进行整体计算,这里的广播 / 复制采用的是tile函数来实现的: 2. numpy的排序函数argsort,这个函数可以默认按照冒泡排序进行排序:对于一维数组,正序排列正常传入数组即可返回np.argsort(x):如果是逆序则是np.argsort(-x):类似的对于二维数组,需要指定一下axis,如果0代表按照列进行排序,axis=1代表按照行进行排序: 3. 对于

今天用python操作excel时,发现xlwt的API中没有对width.height有更多介绍,且使用时也不知道width取多少合适.现在这做个详细介绍 使用版本: python:2.7.5 xlwt:1.0.0 一:先创建一个excel ''' Created on 2015-11-19 @author: Administrator ''' import xlwt book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet = book.add_sheet('

collections模块-数据类型扩展模块 ''' 在内置数据类型(dict.list.set.tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter.deque.defaultdict.namedtuple和OrderedDict等. 1.namedtuple: 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple 2.deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象 3.Counter: 计数器,主要用来计数 4.OrderedDict: 有序字典 5.

Python读取Excel,里面如果是日期,直接读出来是float类型,无法直接使用. 通过判断读取表格的数据类型ctype,进一步处理. 返回的单元格内容的类型有5种: ctype: 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error ctype =sheet1.cell(iRow,iCol).ctype 参考示例如下: 1.准备一个Excel文件,文件名Book1.xlsx 从第2行的第1列开始向右,分别是2019年的7月的1.2.3

#!/usr/bin/env python #coding:utf8 import pickle,json import datetime dic1 = {'name':'alex', 'age':44, 'born':datetime.datetime.now()} #如果这种比较复杂的,json就无法解析,此时用pick则可以 #将内存的数据存下来,进行重用,可以有工pickle序列化 f = file("d:/test.pkl","w") pickle.dum

Suppose I have a df which has columns of 'ID', 'col_1', 'col_2'. And I define a function : f = lambda x, y : my_function_expression. Now I want to apply the f to df's two columns 'col_1', 'col_2' to element-wise calculate a new column 'col_3' , somew

同matlab一样,matplot也可画散列图scatter. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig = plt.figure() #ax = fig.add_subplot(111) a1 = np.array([1, 2, 3, 4]) a2 = np.array([1, 2, 3, 4]) #ax.scatter(np.random.rand(5), np.random.rand(5)) #mark = ['s','

print(train_set.tdm) print(type(train_set.tdm)) 输出得到: (0, 3200) 0.264940780338 (0, 1682) 0.356545827856 (0, 3875) 0.404535449364 (0, 2638) 0.375094236628 (0, 2643) 0.420086333071 (0, 558) 0.332314202381 (0, 2383) 0.215711023304 (0, 3233) 0.3048846436

1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame >>> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序,和字典中的先后顺序并不一样,字典中是'user_id','book

散列类型 1.集合 定义集合 se = {1,2,3,4} se = set()定义空集合 se = {1,3,5,7} se2 = {1,3,8,9} se & se2 {1,3} 交集 se | se2 并集 se - se2 差集 add 增 pop 随机删 remove 指定删除 update 添加 , 传序列类型. ipython里点后按tab会提示方法. isdisjoint 判断是否有交集 se.isdisjoint(se2) 有交集返回False. issubset 判断是否包含

列表的方法: 增:append() insert() extend()只能添加序列类型. .改li[0]= '123' li.insert(2,'123') 2个参数,位置,值 li.remove('123'),如果有两个123,只会删除前面第一个. 其他方法copy() reverse() sort() 字母排序时大写会在前面.按开头的第一个顺序来排 删:pop() ,默认删除最后一个元素,可指定下标索引删除 clear()清空 查:index(),返回一个值的索引,只返回第一个. count

原数据集的数据格式: 每行为:(test_User, test_Item) negativeItem1 negativeItem2 negativeItem3 …… negativeItem99 即每一行对应一个user 与100个item,其中1个item为整理,其余99个为负例. 将要处理成的目标数据的数据格式为: 每一行对应一个User与一个Item,用“,”隔开,写入一个新的文件. [解决方案] ef load_test_user_item_file(filename): user_it

原数据集的数据格式: 每行为:(test_User, test_Item) negativeItem1 negativeItem2 negativeItem3 …… negativeItem99 即每一行对应一个user 与100个item,其中1个item为正例,其余99个为负例. 将要处理成的目标数据的数据格式为: 将1个正例与99个负例拼在一起,也就是每行数据为100个item的list.(User的 ID默认从0 开始~) [解决方案] def load_negative100_file

在使用nose时,有这样一个需求,用例执行打乱,但部分用例因场景原因必须先执行,这类用例在写用例时人为的加上了test_a或test_z字样 网上找了一圈,都没找到合适的方法,只有自己写插件了 已写完,需要的请安装 pip install nosedisorder --with-disorder Enable plugin Randomize: Randomize the order of the tests within a unittest.TestCase class exclude te

import seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltsns.set_style('white',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() #加载鸢尾花数据集tt = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feat

def fabm(n): if n < 1: print('输入不能小于1') return -1 if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fabm(n-1) + fabm(n-2) result = fabm(19) if result != -1: print('结果是%d' % result)

前言: 序列:列表/元组/字符串 3种序列的共同点: 都可以通过索引得到每一个元素 默认索引值从0开始(还支持负数) 都可以通过切片的方式得到范围内的元素的集合 有很多共同的操作符(重复操作符.拼接操作符.成员关系操作符) 序列常用BIF(内置方法) 1.list([iterable]) list()方法用于把一个可迭代对象转换成列表 所谓迭代就是重复反馈过程的活动,目的是为了接近并达到所需目标或结果. 每一次对过程的重复被称为一次迭代,每一次迭代得到的结果会被用来作为下一次迭代的初始值. 如: