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ermutuxia

python 數(shù)據(jù)框中如何進行序列的累積求和

學生：如果現(xiàn)在有一個月的數(shù)據(jù) 我現(xiàn)在想看每天的累加結果 python可以做嗎？就是比如今天是15號我要生成一張表橫軸是維度縱軸是日期老師：應該想要得到的表：一列是日期，然后一列是截止到該天的累積金額對吧。學生：對老師：你的日期沒有間斷吧學生：沒有間斷的老師：我給你模擬一個數(shù)據(jù)實現(xiàn)以下import pandas as pdimport numpy as npindex = pd.date_ra

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讀童話的狼

'pipinstall jupyter_ contrib_ nbextensions-ihttps:' 不是內部或外部命令，也不是可運行的程序或批處理文件。

少了空格，pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.douban.com/simple/

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讀童話的狼

提取一個有效電話號碼的工作，專門轉化了列表里面的電話類型，檢查了是字符，然后報錯，應該怎么改呢

df['電話'].fillna(0).astype('int64').astype('string').str.extract(r"(^1[35789]\d{9}$)")re.match()要傳入一個字符串，列表不行的，而且match()之后會有空值，再提取對應的值也比較麻煩

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讀童話的狼

Jupyter Lab目錄插件安裝

以管理員啟動anaconda prompt，并且依次運行下面命令1 安裝jupyter_contrib_nbextensionspip install jupyter_contrib_nbextensions2 安裝javascript和css文件jupyter contrib nbextension install --user3 安裝jupyterlab-tocjupyter labexten

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fs陳曉亮

SMOTE(random_state=0,ratio={1:10000})的ratio參數(shù)設置失敗

TypeError Traceback (most recent call last) in ----> 1 smote=SMOTE(random_state=0,ratio={1:10000}) 2 x_smote,y_smote=smote.

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fs陳曉亮

AttributeError:'feature_select' object has no attribute 'select_list' 代碼不明白為什么報錯

def get_kind(x: pd.Series, diff_limit: int = 10): x = x.astype('str') x = x.str.extract(r'(^(\-|)(?=.*\d)\d*(?:\.\d*)?$)')[0] x.dropna(inplace=True) if x.nunique() > diff_limit: kin

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LYY202012

from sklearn.datasets import make_moonsfeature,target = make_moons(n_samples=100,noise=0.05)from matplotlib import pyplotfrom pandas import DataFramedf = DataFrame(dict(x=feature[:,0],y=feature[:,1],l

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LYY202012

x=features[:,0], 冒號代表著什么，0代表著什么

x=features[:,0], 冒號代表著什么，0代表著什么

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LYY202012

make_moons ?和 make_circles 有什么用呢？實際應用中的例子是什么？

make moons 和 make_circles 有什么用呢？實際應用中的例子是什么？

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liting李

numpy array 和 python list 有什么區(qū)別？

標準Python的列表(list)中，元素本質是對象。如：L = [1, 2, 3]，需要3個指針和三個整數(shù)對象，對于數(shù)值運算比較浪費內存和CPU。因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)對象：存儲單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組

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讀童話的狼

我改了這3個數(shù)之后，in 【87】里面結果沒有變化呢

有變化的，上面這個選的2,3,6,9,12列，下面選的是1,6,9,10,12列訓練模型用的特征不一樣，輸出的特征重要性也不一樣這個name是一樣的，只會選前幾個

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讀童話的狼

這里是干什么，也沒聽太懂

.iloc[]里面就是行索引和列索引，這里是獲取1,6,9,10,12列的所有數(shù)據(jù)

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讀童話的狼

graphviz.source()這個函數(shù)是干什么用的

.source()就是獲取生成的決策樹代碼

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讀童話的狼

決策樹畫好之后，如何查看葉子節(jié)點的序號？

訓練模型以后，model.apply(Xtest)就可以查看了輸出的是每個點屬于哪個葉子節(jié)點

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liting李

數(shù)據(jù)降維特征選擇和主成分分析PCA介紹

數(shù)據(jù)維度：特征數(shù)量特征選擇和主成分分析使用：特征選擇特征較少時使用主成分分析特征有上百個1、特征選擇主要方法：Filter 過濾式（方差variance）Embedded 嵌入式（正則化，決策時）Wrapper 包裹式神經(jīng)網(wǎng)絡代碼示例from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold# 特征選擇-刪除低方差的特征data = [

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liting李

特征選擇與特征提取（降維）有什么區(qū)別

1、相同點與不同點相同點：特征選擇和特征提取二者達成的效果相似，都是試圖減少數(shù)據(jù)集中屬性（特征）的數(shù)量，找出最有效（同類樣本的不變性、不同樣本的鑒別性、對噪聲的魯棒性）的特征。不同點：特征提?。ń稻S）主要通過屬性間的關系，通過組合原有屬性產生新的屬性，最終會改變特征空間；特征選擇是在原始數(shù)據(jù)集中提取特征的子集，是一種包含關系，不改變特征空間。

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讀童話的狼

安裝目錄插件之后，日志窗口提示NotebookApp] Config option template_ path not recognized by TocExporter

執(zhí)行下面命令降低一下nbconvert版本，版本小于6就不會報錯了pip install nbconvert==5.6.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

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讀童話的狼

什么時候用StandardScaler、什么時候用MinMaxScaler

在分類、聚類算法中，需要使用距離來度量相似性的時候、或者使用PCA技術進行降維的時候，StandardScaler表現(xiàn)更好（避免不同量綱對方差、協(xié)方差計算的影響）；在不涉及距離度量、協(xié)方差、數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布、異常值較少的時候，可使用MinMaxScaler。（eg：圖像處理中，將RGB圖像轉換為灰度圖像后將其值限定在 [0, 255] 的范圍）；

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讀童話的狼

Table of Contents這個圖標在哪里？

安裝好目錄插件之后，點擊這個小按鈕左側就會出現(xiàn)Table of Contents了

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讀童話的狼

hexbin()中的reduce_C_function參數(shù)是啥意思

這個參數(shù)是指定箱體種數(shù)據(jù)的聚合方式，用來將箱子中的所有值減少為一個數(shù)字也就是這個箱子里有很多的值，用聚合后的一個值來代替

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