99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

<sub id="y4fnl"></sub>

<sub id="y4fnl"><s id="y4fnl"><form id="y4fnl"></form></s></sub>

熱線電話：13121318867

登錄

讀童話的狼

ERROR: Invalid requirement:' jupyter contrib nbextensions- ihttps:/ /pypi. douban. com/ simple/"

少了空格，應(yīng)該是pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.douban.com/simple/

47.6492

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

啟動內(nèi)核失敗，ImportError：DLL load failed while importing win32api：找不到指定的模塊

將Lib\site-packages\pywin32_system32中這兩個(gè)文件復(fù)制到C:\Windows\System32目錄下

47.6492

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

LYY202012

eigenvalues,eigenvetors = np.linalg.eig(matrix)

為什么這個(gè)可以用逗號相隔，然后定義兩個(gè)數(shù)列？a,b= np.linalg.eig(matrix)也成立，所以是np.lianlg.eig()會輸出兩個(gè)數(shù)列？然后與等號前的命名一一對應(yīng)？

60.0000

1

1

0

關(guān)注作者

收藏

LYY202012

matrix 的 diagonal 和 trace 有什么應(yīng)用場景呢

理解了diagona 和 trace的式，但不好記，有什么實(shí)際應(yīng)用場景是要用到的？為什么專門開一節(jié)課來講？

60.0000

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

LYY202012

matrix 的 determinant

np.linalg.det(matrix)這個(gè)有什么作用呢？有什么實(shí)際例子要用到這個(gè)東西呢？

60.0000

1

1

0

關(guān)注作者

收藏

LYY202012

還是不太懂matrix 的 Rank 的意思具體是指什么，有什么應(yīng)用呢？np.linalg.matrix_rank 在什么場合或背景下會用到，有實(shí)際例子嗎

60.0000

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

LYY202012

向量、矩陣、和數(shù)組

matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])為啥要用兩個(gè)中括號，或者說為啥每個(gè)數(shù)列外面還要多加一個(gè)中括號？不加會怎樣？

60.0000

1

1

0

關(guān)注作者

收藏

qin393430758

xgb_fill 程序報(bào)出問題

class xgb_fill(BaseEstimator, TransformerMixin): #建立一個(gè)xgb_fill的填補(bǔ)方法 def __init__(self, num_list: list = None, cate_list: list = None, diff_num:

60.0000

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

qin393430758

python問題處理

從XGBoost 1.3.0開始，與目標(biāo)“binary:logistic”一起使用的默認(rèn)評估指標(biāo)從“error”更改為“l(fā)ogloss”。如果想要恢復(fù)舊的行為，可以顯式地設(shè)置eval_metric。

60.0000

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

什么時(shí)候用啞變量，什么時(shí)候用獨(dú)熱編碼？

a 啞變量的截距是基準(zhǔn)類別的值，啞變量的回歸系數(shù)表示的是某類別和基準(zhǔn)類別之間的平均差異；b 若線性模型有截距項(xiàng)，用啞變量，因?yàn)槎嘤嗟淖杂啥瓤梢员唤y(tǒng)攝到截距項(xiàng)intercept里去；c 若線性模型有截距項(xiàng)，且使用正則化，用獨(dú)熱編碼，因?yàn)檎齽t化會約束系數(shù)，使各變量地位相等，從而處理多余特征；d 無截距項(xiàng)，使用獨(dú)熱編碼e 樹模型不建議使用二進(jìn)制類型的編碼，因?yàn)闀由顦涞纳疃龋蛘邷p小節(jié)點(diǎn)分裂增益最好是選

43.8203

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

如果做完onehotencoder后列名都是0，1，2這樣順序排下去的怎么能顯示是由哪個(gè)特征轉(zhuǎn)化來的

使用pd.get_dummies()

43.8203

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

liting李

常見的特征降維方法有哪些？

1、主成成分分析（PCA）2、線性判別分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）映射后類內(nèi)方差最小，類間方差最大3、局部線性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)Isomap求全局最優(yōu)解，LLE算法計(jì)算量較小4、多維縮放（Multidimensional Scaling,MDS）非線性降維在降維的同時(shí)盡量保持歐式距離不變5、等度量映射（Iso

105.5975

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

liting李

什么是特征降維？

以上就是特征降維的概念。

105.5975

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

ermutuxia

為什么用fillna填補(bǔ)空值不成功？

問：老師，請問這里填補(bǔ)空值為什么不成功？第75句運(yùn)行了fillna的啊眾數(shù)為1，但是填補(bǔ)不進(jìn)去答：你生成眾數(shù)是一個(gè)series對象，你需要提取里面的值df.loc[:,"B0002"]=df.loc[:,"B0002"].fillna(df.loc[:,"B0002"].mode()[0])你改成這樣試一下

1.7111

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

ermutuxia

?Python語句把上面的文本文件里面的數(shù)據(jù)的和求出來？

sum.txtPython語句方便快速的把上面的文本文件里面的數(shù)據(jù)的和求出來？import numpy as npa=np.loadtxt(r"C:\Users\Administrator\Desktop\sum.txt",dtype=np.int,delimiter=None,unpack=False)a.sum()執(zhí)行過程結(jié)果截圖知識點(diǎn)：用numpy庫導(dǎo)入txt文件將其變?yōu)閿?shù)組可喜的是各位同學(xué)

35.0057

1

2

0

關(guān)注作者

收藏

心盛待花開

為什么我的代碼未執(zhí)行也沒有報(bào)錯(cuò)。答：指定的鍵值對中字典鍵和值要有對應(yīng)關(guān)系，“work”對應(yīng)的是字典中的值，這里如果想得到對應(yīng)的鍵的work，將“work[i]更改成name[i]”.

85.7143

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

ermutuxia

老師，請教一下，為什么空值顯示有nan和NaN兩種？

學(xué)生：老師，請教一下，為什么空值顯示有nan和NaN兩種？nan是numpy.float64格式，NaN是float格式，兩者有什么不同嗎？老師：你可以認(rèn)為成沒有區(qū)別，只要確保你的變量的缺失值是float就可以了具體一些細(xì)節(jié)嘗試如下：演示數(shù)據(jù)：test3.xlsximport pandas as pdimport numpy as npdata1=pd.read_excel(r"D:\python

0.0000

1

0

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

為啥有些文件打開時(shí)就自動顯示了目錄，有些則沒有顯示呢

有這個(gè)情況，目錄插件的bug，多打開幾次試試

66.7322

2

0

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

pd.read_sas()讀取文件，字符型變量前多一個(gè)‘b'

python3.x里默認(rèn)的str是(py2.x里的)unicode, bytes是(py2.x)的str, b”“前綴代表的就是bytes若要正常顯示，需要加encoding='unicode_escape'

66.7322

2

0

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

data.loc[:,'I11':'I65']為連續(xù)變量，這些列都有缺失值，用每列的平均值填充該列的缺失值

import pandas as pddf=pd.read_sas('fs_6.sas7bdat',encoding='unicode_escape')df1=df.loc[:,'I11':'I65']for i in df1.columns: df[i].fillna(df[i].mean(),inplace=True)

66.7322

2

0

0

關(guān)注作者

收藏

<1…151617…39>

CDA考試動態(tài)

考試內(nèi)容

考試地點(diǎn)

CDA報(bào)考指南

報(bào)考流程

考試時(shí)間

報(bào)名費(fèi)用

聯(lián)系我們

<sub id="syaoe"></sub>

<sub id="syaoe"><s id="syaoe"></s></sub>

<legend id="syaoe"><abbr id="syaoe"></abbr></legend>