现在，让我们在结果数据集中添加净胜球数和结果列。 ? 查看新的结果数据框。 ? 然后我们将使用数据的子集。其中包括只有尼日利亚参加的比赛。这将有助于我们了解某支球队的特色，并拓展运用到其他参赛球队。...创建年份列，选择1930年以后的所有比赛。 ? 现在可以将这些年尼日利亚的比赛结果进行可视化。 ? 每个世界杯参赛球队的获胜率是很有用的指标，我们可以用它来预测每场比赛的结果。其中比赛场地并不重要。...参赛球队 对所有参赛球队创建数据框。 ? 然后进一步过滤数据框，只显示从1930年起到今年世界杯的球队，减少重复的球队。 ?...如果主队获胜，获胜队(winner_team)列将显示“2”，如果是平局则显示“1”，如果客队获胜则显示“0”。 ? ?...由于世界杯中不分“主队”或“客队”球队，他们都将归属到“home_teams”列。然后，根据每个团队的排名将球队添加到新的预测数据集中。下一步将创建虚拟变量并部署机器学习模型。
这就是为什么你会删除下一个。有几种方法可以消除空值，但最好先显示每列的空值计数，以便决定如何最好地处理它们。 在这里你会看到一个权衡：你需要干净的数据，但你也没有大量的数据。...现在让我们在x轴上创建年份的散点图，并在y轴上获胜，并win_bins用颜色突出显示列。 # Plotting scatter graph of Year vs....Pandas通过将R列除以G列来创建新列来创建新列时，这非常简单R_per_game。 现在通过制作几个散点图来查看两个新变量中的每一个如何与目标获胜列相关联。...接下来，使用列表中的列data从dfDataFrame 创建一个新的DataFrame numeric_cols。...然后，还可以通过对DataFrame进行采样来创建数据集train和test数据集data。 如果你从上面回忆起，平均获胜次数大约是79胜。平均而言，该模型仅获得2.687胜。
通过决策树预测NBA获胜球队，主要包括以下几个知识点： 1、数据预处理，主要是队名的转换，消除歧义 2、寻找新特征辅助预测，比如增加主客队胜负关系，上一场获胜情况，其实可以追加很多指标，比如主客场胜率，...（默认）字典，存储球队上次比赛的结果 won_last = defaultdict(int) #在原有数据集中增加两列，上次主队是否获胜上次客队是否获胜 dataset['HomeLastWin'] =...# 剪枝：先创建一棵完整的树，再对其进行修剪，去掉对整个过程没有提供太多信息的节点。 # 退出：是决策树的一个重要特性。构建决策树时，后几步决策仅依赖于少数个体，随意性大。...# min_samples_split：指定创建一个新节点至少需要的个体数量。...----------------- #获取2013年NBA排名成绩 #get_nba_2013data() #创建一个新特征，创建过程与上个特征类似。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 欢迎使用PyCharm 这是第一次使用 PyCharm ，如果你想学习如何使用PyCharm创建一个新的项目, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下。...打开PyCharm 点击创建一个新项目 选择保存的目录（建议D盘），刚刚安装的默认选择新建环境，点击创建 下载配置解释器Python3.8进行中 开始创建 以“.py”为后缀...写个简单的hello world！...运行一下结果如下 可以用一个子目录打包需要写的东西 同样的操作 这次写个learn Python，看看效果，前后对比 还有文件存储位置对比 结语 第一次写博客...，同时也是刚刚起步学习这个，文中有表达不当的还请各位江湖好友多多指正，交流学习 参考 https://www.cnblogs.com/hejialong/p/11122772.html 发布者：全栈程序员栈长
利用伪元素、关键帧动画，你将具有强大的创造力，本文就是一个例子。本例中，利用两者，就可以构建一个加载动画，无需任何JS代码和图片。...我最近的一个项目中，在它加载好可用之前，第一步要做的是加载一段视频和几张图片。我不想立即显示内容，因为用户可能很快就要向下滚动界面，（页面未加载完）而不能享受完整的体验。...我确实想保证一切加载完后，他们可以停留的时间足够长。 这就是我为什么决定构建这样一个尽可能快速显示出来的动画加载界面，直到其余的所有内容都准备完毕。...接下来开始有意思的部分。 CSS不允许按我们的想法直接动画操作div.logo的边框。所以，我们必须从矩形上移除边框，寻求不同的方法创建它，一种可以动画操作的方法。...然后我们通过让伪元素的width和height从0%至100%依次动画显示出来，从而让每个边框单独显示出来。 让我们试下吧。首先创建一个静态的版本。
最后，每个队都会在另一场比赛中两次参加所有的球队（30场比赛）。 用决策树和随机森林预测NBA获胜者 ＃导入数据集并解析日期导入作为 pd df = pd 。...如果主队获胜，我们将指定我们的等级为1，如果访客队在另一个名为“主队赢”的列中获胜，我们将指定为0。...特征工程 我们将创建以下功能来帮助我们预测NBA 2017年的获胜者。 无论是来访者还是主队都赢得了最后一场比赛。 一般认为哪个团队更好？...一个非常小的数字通常意味着树将过度拟合，而大量的数据将阻止树学习数据。 决策的另一个参数是创建决策的标准。...混淆矩阵显示了我们决策树的正确和不正确的分类。对角线1,295分别表示主队的真正负数和真正的正数。左下角的1表示假阴性的数量。而右上角的195，误报的数量。
如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值
先确保电脑上已经安装了nodejs 查看nodejs的版本 $ node -v --------------------------------------- $ mkdir myproject...$ cd myproject $ npm init 系统根据你的输入生成 package.json
否则，我们将创建一个流动网络并解决其中的最大流问题。 ?...直观地讲，网络中的每一个流量单位都对应着一场剩余的比赛：当它从 s 流向 t 时，它会经过代表一场比赛的顶点，比如说在球队 i 和 j 之间的比赛，然后会通过一个代表球队的顶点，即 i 或 j 中的一个...FordFulkerson maxFlow = new FordFulkerson(flowNetwork, s, t); // 球队 x 没有被淘汰，当且仅当最大流的值大于等于从 s 出发的所有流量...x 获得相同的获胜场次，那么球队 x 将不会被淘汰。...if (maxFlow == null) { return true; } else { // 球队 x 没有被淘汰，当且仅当最大流的值大于等于从 s 出发的所有流量 return
这很容易解决，因为知道要显示一支球队在排行榜上的位置，所以需要计算他们在获胜或平局中的得分。 如果球队得分相等，首先计算出他们的进球差（进球数-失球数），然后再看进球数。...筛选是周数，因此通过更改它，数据透视表将显示季节中该周的数据。 创建要绘制图表的数据 显然，图表需要显示每个队的得分。...系列1是俱乐部的实际得分。系列2是调整后的积分，考虑到进球差和进球得分，可以使用俱乐部的徽章作为本系列的标签。 为了创建所需的数据，创建了一个表，该表使用GETPIVOTDATA从数据透视表中获取值。...在这个阶段，表仍然是按俱乐部名称的字母顺序排列的。 图4 然后使用SORT函数，可以根据第三列（得分+球差+得球）得到一个正确排序的表格。...从显示球队得分的系列1开始，填充颜色设置为球队的主颜色。 可以使用从S列的排序表中检索球队名称。
经过 PHP 入门到实战系列的基础学习，接下来我们就可以正式开始 Laravel 框架的学习和使用了。而这一切都需要从创建一个新的 Laravel 项目开始。...注：本系列教程基于 Laravel 5.7+ 1、创建一个新的 Laravel 项目 正如官方文档所言，有两种方式可以创建一个新的 Laravel 项目，这两种创建方式都是从命令行执行的：第一种是通过全局的...安装完成后，后续就可以通过 laravel new [项目名称] 来创建新的 Laravel 项目了： laravel new blog 该命令会在当前目录下创建一个新的名为 blog 的应用： ?...laravel/laravel blog --prefer-dist 效果和上面使用安装器安装的一样，使用这个方式安装的一个好处是可以安装旧版本的 Laravel 项目，比如要安装 5.6 版本的项目...注：我们后续教程将以这篇教程创建的 blog 项目为基础，且访问域名为 http://blog.test，后面不再重复声明这一点。 （全文完）
思考一个团队如何才能取得 X 场胜利 当一个队的得分比对手多时，它就会获胜。但是，球队要赢了多少次？...使用一个线性回归模型，回答一个问题：如何能使一个球队获胜，在常规赛中，它的得分需要比失分多多少分？...首先，您只使用2002年以前的数据 baseball2 = baseball[baseball["Year"]<=2002].copy() baseball2.head() 为了使问题更简单，您可以创建一个变量来保存球队得分和球队失分的差...现在，从上面的线性回归模型中，你知道一个团队应该比它允许的 X 胜是多少次。 从本质上讲，一支球队的得分应该超过它允许的获胜次数。接下来，我们要预测球队的得分和允许的失分。...根据预测和我们的获胜模型，预计球队会赢多少场？
as plt %matplotlib inline plt.style.use('ggplot') df = pd.read_csv('results.csv') df.head() 该数据集包含的数据列的信息如下...'away_score'] df_FIFA['win_team'] = '' df_FIFA['diff_score'] = pd.to_numeric(df_FIFA['diff_score']) 创建一个新的列数据...分析结论2： 从进球总数量来看，德国、巴西、阿根廷、意大利四支球队实力最强。 上面分析的是自1872年以来的所有球队的数据情况，下面，我们重点来分析下2018年世界杯32强的数据情况。...自1872年到现在，已经有100多年，时间跨度较大，有些国家已发生重大变化，后续分别分析自1978年（近10届）以及2002年（近4届）以来的比赛情况。 程序代码是类似的，这里只显示可视化的结果。...分析结论4： 自1978年以来，32强之间的世界杯比赛，从赢球场数来看，阿根廷、德国、巴西三支球队实力最强。从进球数量来看，前3强也是这三支球队，但德国队的数据优势更明显。
as plt %matplotlib inline plt.style.use('ggplot') df = pd.read_csv('results.csv') df.head() 该数据集包含的数据列的信息如下...'away_score'] df_FIFA['win_team'] = '' df_FIFA['diff_score'] = pd.to_numeric(df_FIFA['diff_score']) 创建一个新的列数据...分析结论2： 从进球总数量来看，德国、巴西、阿根廷、意大利四支球队实力最强。 上面分析的是自1872年以来的所有球队的数据情况，下面，我们重点来分析下2018年世界杯32强的数据情况。...自1872年到现在，已经有100多年，时间跨度较大，有些国家已发生重大变化，后续分别分析自1978年（近10届）以及2002年（近4届）以来的比赛情况。 程序代码是类似的，这里只显示可视化的结果。...分析结论4： 自1978年以来，32强之间的世界杯比赛，从赢球场数来看，阿根廷、德国、巴西三支球队实力最强。从进球数量来看，前3强也是这三支球队，但德国队的数据优势更明显。 3.
但是赋值方式可以是显式赋值（直接给出值）和隐式赋值（由MySQL自动赋值） 2.在表名后面列出所有的列名 示例： 插入一个新的球队到teams表中 INSERT INTO teams(teamno,...示例：INSERT INTO teams VALUES(4,104,‘third’); 4.在表名后面只列出部分的列名 所有没有明确赋值的列，将通过隐式赋值自动得到null值 示例： 添加一个新球员...=expr2,],… [WHERE where_condition] [ORDER BY …] [LIMIT row_count] 将满足WHERE条件的所有行的一个或多个列值改为新的值。...first分级球队的所有比赛的获胜局数设为0，并把first分级球队的队长编号改为112 可以先使用select查看我们需要更改的数据（将两个表共有的且符合条件的显示出来） 补充：MySQL首先执行一个二表连接查询...DML语句时，自动开始一个新的事务 显式开始：发出STRAT TRANSACTION语句。
然后，这里选择仅使用参与比赛的每个团队的过去统计数据构建一个数据集，优先考虑可以通过简单方式收集的可量化统计数据，例如进球数、平均排名、赢得的分数以及其他将详细点。...除了排名的增加，我们选择在所有功能中使用排名位置。我们没有创建相同的功能，仅通过 FIFA 排名点改变 FIFA 排名位置，因为这些列是非常负相关的，如下所示。...这样，我们将重新创建世界杯表。 该表包含比赛、小组中每支球队的得分以及存储球队赢得每场比赛的概率的列表。如果两支球队在小组中积分相同，这将用作决胜局。...我们为此创建了一个客观规则：知道世界杯的所有比赛都是在中立场地进行的，预测将以两种形式进行： A 队 x B 队（模拟 1） B 队 x A 队（模拟 2） 如果两个预测都是 A 队或 B 队获胜，则将获胜分配给该队...如果一队在第一次预测中获胜，而另一队在第二次预测中获胜，则将被分配平局。季后赛阶段，将计算两次预测的概率，平均概率最高的球队晋级。
一·项目创建 截屏2021-09-24 下午2.09.08.png 二·创建自己的专属BasicViewController 删掉自带的ViewController,并且分别创建Main ViewController...UITabBarController *tab; //tabbar栏 @property (nonatomic, strong)UINavigationController *nav; @end 由于我想实现一个底部...tabbar栏切换不覆盖的视图所以是以一个NavigationViewController作为RootWindow - (void)initUI { [self tab]; //懒加载 [self...必须继承自自己创建的BasicViewController 因为这样以来就可以管理并控制整个App的生命周期 #import #import "BasicViewController.h...Model层负责数据传递,但是没有说明的一个重要的地方就是Model在哪里传递！
在 Windows 中创建新的 GPG Key，你需要安装一个称为 gnupg 小工具。...下载的地址为：https://www.gnupg.org/download/ 针对 Windows ，你可以下载 Gpg4win 这个版本。...双击运行安装 下载到本地后，可以双击下载的程序进行安装。 在安装的时候，可能会询问你权限的问题。 选择语言版本 在这里选择默认的英文版本就可以了。 下一步继续 单击下一步来继续安装过程。...安装组件 选择默认的安装组件，然后下一步进行安装。 安装路径 使用默认的安装路径就可以了。 安装进程 在这里需要等一下，等待安装完成。 安装完成 单击安装完成按钮来完成安装。...然后你可以看到运行的 Kleopatra，我们是需要使用这个来创建 PGP Key 的。 https://www.ossez.com/t/windows-gpg-key/745
我们有时候需要将表单内的某列数据分到新的工作表里。...5029b2@qq.com 5029 Yan Yuki M Grade 3 Bilingual BG3 H 5029@example.com 妈妈 5029b3@qq.com 解析 首先我们先按年级将表格分为新的文件...pip3 install openpyxl import pandas as pd excel_file_path = 'training_status.xlsx' # Windows文件路径记得要多一个斜杠...关闭VBA窗口，在Excel表Tab中的Developer中点击Macros。 在弹出Macro窗口选择Splitdatabycol并点击Run即可。...然后代码运行之后，会弹出第一个窗口，选择全部表头（标题）{A1:D1} 第二个弹出框选择，除去标题的全部列。
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