在我当前的项目中,我只有647个rows (500个用于培训,147个用于测试),我使用以下代码应用了Keras模型:
from keras import models
from keras import layers
from keras import regularizers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(5,activation="relu",input_shape=(train_x.shape[1],)))
model.add(layers.Dense(1,activation="sigmo
我有一个dataframe,df,它有三列A、B和C,如下所示。我想要的是一个数据,df2,它有三列X、Y和Z;其中,当B列中的值为“是”时,列Z取列C的最小值,对于列X中给出的A列中的每一类值都是这样做的。此外,如何在给定的df3中添加df列,突出显示与此最小值对应的行1。
我试过什么?
df2 = df.loc[df.groupby("A")["C"].idxmin()]
这只适用于两列。怎样才能对B栏适用条件?
df
A B C
1 YES 20
1 YES 13
1 NO 18
1 NO 4
1 NO 9
1 YES
软件: MS Visual Studio Shell 2013
我目前正在为一份SSRS报告制作矩阵热图,我正试图发布这份报告。
我试图应用背景的文本框是按行和列分组的。它有一个计数函数来确定该单元格的值。
我使用的报表代码是:
public const ColorScaleRed = "#FF0000"
public const ColorScalePink= "#ff6666"
public function ColorScaleWPR(value, minValue, maxValue) as string
ColorScaleWPR = Co
我在Scala中使用Spark (核心和Mllib)版本2.2.0。
我用Logistic回归成功地保存了一个CrossValidator模型。下面是我使用的代码
val cv = new CrossValidator()
.setEstimator(lr)
.setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator)
.setEstimatorParamMaps(paramGrid)
.setNumFolds(5)
val model = cv.fit(trainingData)
model.write.ov
这就是我到目前为止想出来的。现在,我已经用固定号码替换了用户输入,以便更快地进行故障排除。
n = 5
e = 0.5
L = range(1, 20+1)
k = 0
a = min(element for element in L if element > k)
while (n/a) > e:
k = k + 1
a = min(element for element in L if element > k)
if (n/a) < e:
prin
给定3个具有整数(正数和负数)的可变长度数组,可以通过乘积每个数组中的一个元素来找到最大乘积。
例如:
A = [ 10, -10,15,-12];
B = [10, -12,13,-12];
C = [-11, -10, 9,-12];
上述数组的:使用15、-12、-12.的最大乘积= 2160
我尝试使用蛮力方法O(N^3)实现它,使用三个嵌套的for循环,但我正在寻找更优化的方法。
int[] A = new int[]{10,-10,15,-12};
int[] B = new int[]{10,-12,13,-12};
int[] C = new int[]{-11,-10,9,-
我正在使用我从Lynda.com上获得的sklearn MinMaxScaler代码来缩放我的数据集,以获得预测代码。特征范围应该是(0, 1 ),但我在我的试验数据中注意到一些列大于1。我相信这会导致我的预测代码不正确。有人能帮上忙吗?Belo是我使用的代码...
import pandas as pd
from sklearn.preproMinmaxcessing import MinMaxScaler
# Load training data set from CSV file
training_data_df = pd.read_csv("10596_data_traini
我试图在矩阵的最大值出现之前获得矩阵的最小值。我有两个矩阵:矩阵数据和矩阵a。矩阵a是矩阵数据的子集,由矩阵数据的最大值组成。我有以下代码,但显然做错了什么。
edit:
矩阵a是矩阵数据的最大值。我是从下面的代码中得出的:
for x=1:size(data,1)
a(x)=max(data(x,:));
end
a=a'
clear x
矩阵b代码:
for x=1:size(data,1)
b(x)=min(data(x,(x<data==a)));
end
b=b'
clear x
matrix data matrix a matrix b
1 2
以下算法的大O值是多少?为什么是这个值?
algorithm A (val array <ptr to int>)
1 n = 0
2 loop ( n < array size )
1 min = n;
2 m = n;
3 loop ( m < array size)
1 if (array[m] < array[min])
1 min = m;
4 swap(array[min],array[n]);
3 n = n + 1
我的回答是O(n^2),我说的对
我正在处理包含许多图像派生特征的表,每个图像系列的每个时间点都有一行特征,以及多个图像。图像标识符包含在一列中。为了简化这一点(主要用于平行坐标图),我希望将列减少/聚合为单个值。reduce操作必须根据列中的特征(例如,均值、最大值或自定义的值)进行选择。DataFrame.agg看起来很自然,但它给了我一个包含多行的表。现在我正在做这样的事情:
result_df = DataFrame()
for col in df.columns:
if col in ReduceThisColumnByMean:
result_df[col] = df.mean()
elif col
但愿我把这个问题说得正确了。
我已经拿出了一系列板球记分卡,现在已经有了“x”记分卡(数据集),每个记分卡都包含'n‘行观察。我想要做的是从'x‘记分卡创建'k’子集,方法是自动将每个计分卡数据集除以8个。(例如,我的一个记分卡有168个观察值,因此这个记分卡将被分解为21个子集,而另一个记分卡包含128个条目,因此它将被分解为16个子集)。
然后,我想转换每一个'k‘子集,这将给我一个包含一行的数据集。最后,我想堆叠“k”转置数据集来创建一个大数据集。
小例子:
NT Broom
b Henry
21
12
15
3
1
140
JD ryder
b Henr
我有一个形状为(N, N, K)的数组A,我想计算另一个形状相同的数组B,其中B[:, :, i] = np.linalg.inv(A[:, :, i])。
作为解决方案,我看到了map和for循环,但我想知道numpy是否提供了这样的函数(我尝试过np.apply_over_axes,但它似乎只能处理一维数组)。
使用for循环:
B = np.zeros(shape=A.shape)
for i in range(A.shape[2]):
B[:, :, i] = np.linalg.inv(A[:, :, i])
使用map
B = np.asarray(map(np.linal
你们能帮我解决这个问题吗? Input:
First_Name Last_Name
John Smith
Smith John
Output:
Customer_Name
John Smith
John Smith 因此,基本上,我在这里想要的是获取客户名称,因为有时数据库中的名字和姓氏是颠倒的,我希望在TERADATA中只使用一个函数(当然是可能的),而不使用UNION/UNION ALL。