我需要将数据帧拆分为2部分。例如，如果数据帧在下面被分割随机基于Col1中两个文件应当从每个类别1,2-包含样品和3 Col1 col2
1 a
1 b
2 c
2 d
3 e
到目前为止我能够通过使用sklearn.cross_validation import train_test_split到数据转换成所期望的比例分割。 但我无法弄清楚如何分割来从每个类别中提取样本。
我正在使用数据集来查看工资与大学GPA之间的关系。我正在使用sklearn线性回归模型。我认为这些系数应该是拦截和关闭的。相应功能的值。但该模型给出了单一的价值。 from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Use only
我有一套100万载体，我需要检索基于余弦相似性的前25名最接近的向量。 Scipy和Sklearn有用于计算余弦距离/相似度2矢量的实现，但我需要计算100k X 100k大小的余弦模拟，然后取出前25。 Python计算中有没有快速的实现？ 按@Silmathoron建议，这是我在做什么 - 第一 #vectors is a list of vectors of size : 100K x 40
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model
# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()
# Train the model using t
命名为 '熊猫' 我读了所有有关的话题，但我解决不了我的问题： Traceback (most recent call last):
File "/home/.../.../.../reading_data.py", line 1, in <module>
import pandas as pd
ImportError: No module named pandas