numpy

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我有一个长度为16的特征向量作为BLOB存储在mysql中，我在Python中获取该BLOB。它被作为二进制字符串提取。我目前正在将其转换为一个数组首先使用： list(map(lambda x: list(map(float, x['encoded_vals'].split(b','))), visual_features)) 我的字典看起来是这样的： {img_id: 1, en

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虽然计算SSE收到错误：“numpy.float64”对象不是可迭代

我试图计算方误差之和（SSE），下面提到 def SSEadver(tv_train,radio_train,newsppr_train,y_train): y_train_predct = [] sse_train = 0 y_train_predct_srs = 0 # Calculating the predicted sales values on training data

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成对的相关性，潜水列

我有一个数据帧如下， print(df) SAS_a1 SAS2_a1 SAS3_a1 FDF_b1 FDF2_b1 0 0.673114 0.745755 0.989468 0.498920 0.837440 1 0.811218 0.392196 0.505301 0.615603 0.946847 2 0.252856 0.709125 0.321580 0.826123 0

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Python：使用列表来索引[from：to]任意numpy数组

我想将一个块从一个矩阵复制到另一个矩阵中。要使用任何类型的n维数组，我需要通过[]运算符应用带有偏移量的列表。有没有办法做到这一点？ mat_bigger[0:5, 0:5, ..] = mat_smaller[2:7, 2:7, ..] ，如： off_min = [0,0,0] off_max = [2,2,2] for i in range(len(off_min)):

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列表，

我有例如列表中的Python专栏： x = [1,2,3,4,5] ，我想将其转换成看起来像这样一个矩阵： mat = [ 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 ] 所以在矩阵中的每一列列表。有没有一种简单的方法这样做与numpy或只是普通的python？谢谢

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Sklearn - predict_proba等效

因此Sci-kit学习的一些模型如Logistic回归支持我大量使用的predict_proba方法。对于像Lasso这样的模型，是否有其他方式输出类似的概率数组，因为它们不支持predict_proba？另外：我正在处理三个结果数据集，其中结果之间的概率可能相对均匀 - 任何有关模型/调谐以尝试提高概率精度的一般建议，可以处理50个以上的特征列？ =）谢谢！

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如何在两个numpy阵列的尺寸不匹配时回收元素？

我想做一些类似于以下R代码numpy，其中y是回收利用。 R> x=rbind(c(1,2,3), c(4,5,6)) R> y=c(1,2) R> x/y [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2.0 3 [2,] 2 2.5 3 显然，以下代码不适用于numpy。有人知道什么是可用的等效Python代码吗？谢谢。 >>> x=numpy.array([[1,2,3]

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熊猫：从行的特定列中选择值

给定一个包含多列的DataFrame，我们如何从特定列中逐行选择值来创建新的Series？ df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4], "B":[10,20,30,40], "C":[100,200,300,400]}) columns_to_select = ["B", "A", "A", "C"] 目标： [10, 2, 3,

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如果有东西存在，请用东西做点什么

什么是正确的（pythonic）方法来做这样的事情？ var = 'The quick brown fox' def exists(query, string): if query in string: return query else: return None if thing = exists('fox', var): print

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如何为默认约束指定列名？

我知道我可以内嵌指定它是这样的： CREATE TABLE dbo.MyTable ( Id INT NOT NULL CONSTRAINT PK_MyTable_Id PRIMARY KEY IDENTITY, Created DATETIME NOT NULL CONSTRAINT DF_MyTable_Created DEFAULT GETDATE() ) 但我想将