在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...在本文中，我们将探讨在 Python 中将分类特征转换为数字特征的各种技术。...要在 Python 中实现标签编码，我们可以使用 scikit-learn 库中的 LabelEncoder 类。...我们为每个类别创建一个新特征，如果一行具有该类别，则其特征为 1，而其他特征为 0。此技术适用于表示名义分类特征，并允许在类别之间轻松比较。但是，如果有很多类别，它可能需要大量内存并且速度很慢。...计数编码 计数编码是一种将每个类别替换为其在数据集中出现的次数的技术。
选自medium 作者：Parul Pandey 机器之心编译 参与：高璇、张倩 Python 是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了自己在开发人员和跨行业的数据科学中的实用性。...它是一个 Python 包，用于简化 datetimes 操作。它是 Python「本机」类（native class）的代替。...安装： $ pip install pendulum 示例： IMBALANCED-LEARN 可以看出，当每个类的样本数量相等即平衡时，大多数分类算法的工作效果最好。...FLASHTEXT 在 NLP 任务中，清理文本数据通常需要替换句子中的关键词或从句子中提取关键词。通常，这样的操作可以用正则表达式来完成，但是如果要搜索的词汇量过大，操作就会变得麻烦。...安装： pip install gym 示例： 运行环境 CartPole-v0 的 1000 个时间步骤实例，在每个步骤渲染环境。
它是一个用于简化datetimes操作的Python包。它完全可以替代Python的原生类。..., tz= America/Vancouver ) print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours()) 3 3、imbalanced-learn 事实上，当每个类的样本数量几乎相同的情况下...任务中清理文本数据通常需要替换句子中的关键字或从句子中提取关键字。...，IPyvolume是一个Python库，用于在Jupyter笔记本中可视化三维图形（如三维立体图等），遗憾的是目前它还处于测试版本阶段。...示例： ? 9、Bashplotlib Bashplotlib是一个Python包和命令行工具，用于在终端生成基本的绘图，使用Python编写的，当用户无法访问GUI时，可视化数据就变得很方便。
作者：Parul Pandey 编译：高璇、张倩 本文转自机器之心 Python 是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了自己在开发人员和跨行业的数据科学中的实用性。...它是一个 Python 包，用于简化 datetimes 操作。它是 Python「本机」类（native class）的代替。...安装： $ pip install pendulum 示例： IMBALANCED-LEARN 可以看出，当每个类的样本数量相等即平衡时，大多数分类算法的工作效果最好。...FLASHTEXT 在 NLP 任务中，清理文本数据通常需要替换句子中的关键词或从句子中提取关键词。通常，这样的操作可以用正则表达式来完成，但是如果要搜索的词汇量过大，操作就会变得麻烦。...安装： pip install gym 示例： 运行环境 CartPole-v0 的 1000 个时间步骤实例，在每个步骤渲染环境。 ?
我们定义了一个泛型方法 printArray，它接受一个泛型数组类型作为参数，使用 for-each 循环遍历数组并打印出每个元素的字符串表示。...在 MyContainer 类的主函数中，我们使用泛型类型参数来创建两个不同类型的实例对象分别存储 Integer 和 String 类型的值，并分别获取元素并输出到控制台。...在 MyGenericClass 类中，我们实现了泛型接口 MyGenericInterface，并将泛型类型参数 T 替换为具体类型 String。...在类的主函数中，我们创建了一个 MyGenericClass 类的对象，并调用了 doSomething 方法获取它的返回值，并将其输出到控制台。...比如：add(E e) —>实例化以后：add(Integer e) 注意点：泛型的类型必须是类，不能是基本数据类型。需要用到基本数据类型的位置，拿包装类替换 如果实例化时，没有指明泛型的类型。
它是一个 Python 包，用于简化 datetimes 操作。它是 Python「本机」类（native class）的代替。..................................] 3841532 / 3841532 filename razorback.mp3 3、IMBALANCED-LEARN 可以看出，当每个类的样本数量相等即平衡时...4、FLASHTEXT 在 NLP 任务中，清理文本数据通常需要替换句子中的关键词或从句子中提取关键词。通常，这样的操作可以用正则表达式来完成，但是如果要搜索的词汇量过大，操作就会变得麻烦。...IPyvolume 是一个用于在 Jupyter notebook 中可视化 3d 体积和字形（如 3d 散点图）的 Python 库，只需少量配置即可。然而，它目前还处于前 1.0 版。...安装： pip install gym 运行环境 CartPole-v0 的 1000 个时间步骤实例，在每个步骤渲染环境。 ? 阅读其他环境请见：https://gym.openai.com/。
其实就是有些时候，我们某个变量类型很多函数或者类都需要用，但是我又不想写死在代码里，每次传递参数都要传递这个类或者变量，因为一旦这个类发生类型上的变化，可能对于静态类型的语言，很多地方就得修改参数，而且这种变量一直在程序代码的参数传递中层层出现...2.TLS 在Python中的运用和实现 ---- 2.1 简单使用 ThreadLocal不仅仅可以解决全局变量访问冲突，其实还有其他好处，在PEP266中有提到，ThreadLocal变量是可以减少指令加速运算的...__getattribute__(self, '_local__key') # 在当前线程中根据key找到线程的私有数据副本，并替换掉 ThreadLocal自己的__dict__属性。...需要每个线程都维护一个 key-value 集合数据结构，记录每个线程访问到的 TLS 变量副本，这样每个线程可以根据 key 来找到相应的 TLS副本数据，对副本数据进行真实的操作，而不是TLS全局变量或者静态类...在Python中直接很简单的使用了动态数据绑定的词典数据结构，在Java中稍显麻烦，需要实现一个类似Map的结构，ThreadLocal.get() 方法其实本质上也是和Python中一样，先获取当前线程自己的
作者|Parul Pandey 编译|机器之心 Python 是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了自己在开发人员和跨行业的数据科学中的实用性。...它是一个 Python 包，用于简化 datetimes 操作。它是 Python「本机」类（native class）的代替。...................................] 3841532 / 3841532 filename 'razorback.mp3' IMBALANCED-LEARN 可以看出，当每个类的样本数量相等即平衡时...FLASHTEXT 在 NLP 任务中，清理文本数据通常需要替换句子中的关键词或从句子中提取关键词。通常，这样的操作可以用正则表达式来完成，但是如果要搜索的词汇量过大，操作就会变得麻烦。...安装： pip install gym 示例： 运行环境 CartPole-v0 的 1000 个时间步骤实例，在每个步骤渲染环境。
' ') # 将文本拆分为单词列表 words = text.split() # 创建一个空字典来存储单词计数 word_count = {} # 遍历每个单词并更新字典中的计数...，其中包含文本中每个单词及其出现的次数。...@[\\]^_{|}~':`：这是一个循环，遍历了文本中的所有标点符号。text = text.replace(char, ' ')：将文本中的每个标点符号替换为空格，这样可以将标点符号从文本中删除。...for word in words:：遍历单词列表中的每个单词。if word in word_count:：检查当前单词是否已经在字典中存在。...使用了 Python 标准库中的 Counter 类来进行单词计数，它更高效，并且代码更简洁。这个实现更加高级，更加健壮，并且处理了更多的特殊情况，比如连字符单词。
它们像常规函数一样工作，但属于类（和每个实例的）名称空间。...在接下来的两节中，我将介绍两个更实际的示例，说明何时使用这些特殊方法类型。...Python __init__每个类只允许一个方法。使用类方法，可以根据需要添加尽可能多的替代构造函数。这样可以使您的类的接口自记录（一定程度上）并简化其使用。...因为该circle_area()方法与类的其余部分完全独立，所以测试起来要容易得多。 在单元测试中测试方法之前，我们不必担心建立完整的类实例。我们可以像测试常规函数一样开火。...它们像常规函数一样工作，但属于类的名称空间。 静态方法和类方法进行通信，并（在一定程度上）强制开发人员进行有关类设计的意图。这可以带来维护优势。
在没有泛型的情况下，我们可能需要为每个数据类型都编写相应的类或方法，这样会导致代码冗余，并且难以维护。而有了泛型，我们可以将类型作为参数传递给类或方法，使其具有通用性，可以处理多种类型的数据。...泛型的实现原理 Java 中的泛型是通过类型擦除（Type Erasure）来实现的。在编译过程中，所有的泛型类型信息都被擦除，替换成它们的上界（或者 Object 类型）。...泛型的缺点 类型擦除：由于泛型是通过类型擦除实现的，导致在运行时无法获取到具体的泛型类型信息。 限制：泛型不能使用基本数据类型作为类型参数，只能使用引用类型。...需要使用包装类来处理基本数据类型。 7. 泛型的使用注意事项 在创建泛型数组时，需要进行强制类型转换。...Java 中的泛型通过类型擦除来实现，在编译过程中会将泛型类型信息擦除，并插入强制类型转换和辅助方法来确保类型安全。尽管泛型有一些限制和缺点，但它仍然是一种非常有用的特性。
笔记内容：基本数据类型 笔记日期：2017-10-20 ---- 基本数据类型 ---- 在python中变量不需要声明数据类型，但是每个变量使用前都必须先赋值，只有赋值后变量才会被创建。...所以在python中变量就是变量没有类型，我们所说的类型是变量所指向的内存地址中的类型。...和其他大部分编程语言一样，python中给变量赋值也是用等于号 = ，左边是变量名，右边是需要存储在这个变量中的值或者说数据。...isinstance()会认为子类是一种父类类型。 注意：在 Python2 中是没有布尔型的，它用数字 0 表示 False，用 1 表示 True。...Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。
文本数据可以分解成上述的这些表示。每个较小的文本单元称为token，将文本分解成token的过程称为分词（tokenization）。在Python中有很多强大的库可以用来进行分词。...split函数接受一个参数，并根据该参数将文本拆分为token。在我们的示例中将使用空格作为分隔符。...1．独热编码 在独热编码中，每个token都由长度为N的向量表示，其中N是词表的大小。词表是文档中唯一词的总数。让我们用一个简单的句子来观察每个token是如何表示为独热编码的向量的。...以下代码包含Dictionary类，这个类包含了创建唯一词词表的功能，以及为特定词返回其独热编码向量的函数。让我们来看代码，然后详解每个功能： 上述代码提供了3个重要功能。...，向量的大小迅速增加，这也是它的一种限制，因此独热很少在深度学习中使用。
在数据科学领域，数据采样和抽样是非常重要的技术，可以帮助我们从大数据集中快速获取样本数据进行分析和建模。下面介绍 Python 中常用的数据采样和抽样方法，包括随机采样、分层采样和聚类采样。...二、随机采样 随机采样是一种常用的数据采样方法，它通过随机选择数据集中的样本来构建样本数据。在 Python 中，我们可以使用 random 模块提供的函数来实现随机采样。...例如，我们有一个包含学生信息的数据集，每个学生都有一个年级属性。我们可以根据年级属性来进行分层采样，确保每个年级都能够在样本中得到充分的代表。...在 Python 中，可以使用 pandas 库来进行分层采样。...在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库来进行聚类采样。
例如：以前需要编写一长串正则表达式来扩展文本数据中的（即 don’t → do not；can’t → cannot；haven’t → have not）。...文本预处理的一个重要部分是创建一致性并在不失去太多意义的情况下减少单词列表。词袋模型和 TF-IDF 创建大型稀疏矩阵，其中每个变量都是语料库中一个不同的词汇词。...如果你只是希望文本数据在语法上更加正确和易于展示。无论任务是修复凌乱的 Twitter 帖子还是聊天机器人消息，这个库都适合你。...对于数值数据，可以使用聚类技术创建合成实例。 但是如果我们正在处理文本数据呢？这就是 NLPAug 的用武之地。该库可以通过替换或插入语义关联的单词来扩充文本。...简单地复制少数类的示例（负面评论）不会向模型添加任何新信息。相反，利用 NLPAug 的高级文本增强功能来增加多样性的少数类。该技术已被证明可以提高 AUC 和 F1-Score。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 python的基本数据类型有哪些？...在Python2中，整数的大小是有限制的，即当数字超过一定的范围不再是int类型，而是long长整型，而在Python3中，无论整数的大小长度为多少，统称为整型int。...类 对于布尔值，只有两种结果即True和False，其分别对应与二进制中的0和1。...#元组name = (“little-five”,”xiaowu”)print(name[0]) 6、字典 —>dict类 字典为一系列的键-值对，每个键值对用逗号隔开，每个键都与一个值相对应，可以通过使用键来访问对应的值...遍历 –>items、keys、values 7、集合 –>set类 关于集合set的定义：在我看来集合就像一个篮子，你可以往里面存东西也可往里面取东西，但是这些东西又是无序的，你很难指定单独去取某一样东西
我们通常讲的机器算法、机器学习、机器学习算法都是同一个概念（Machine Learning），是计算机科学中的一个领域，它研究的最终目的如何从数据中学习并做出预测或决策。...在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类进行线性回归。线性回归算法（Linear Regression）的建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。...1.2 线性回归实现逻辑 下面跟着我一起学习下线性回归吧 导入所需的库（此处的依赖库使用到了scikit-learn，暂时先这样子处理） 创建一些样本数据 （此处可以读取文本或者数据库，由于限制，此处使用样例数据...，暂时先这样子处理） 获取一些样本数据 （此处可以读取文本或者数据库，由于限制，此处使用第三方库自带的样本数据） 训练数据和测试数据 创建逻辑回归模型对象 使用训练数据拟合模型 使用模型进行预测...2、构建决策树：在每个训练数据集上，使用决策树算法（如ID3、C4.5等）构建一棵决策树。在构建决策树时，对于每个节点分裂，只考虑随机选取的一部分特征，而不是考虑所有的特征。
在本教程中，您将发现测试问题以及如何在Python中使用scikit学习。...下面的例子生成一个带有三类斑点的二维数据集，作为一个多类分类预测问题。 每个观察都有两个输入和0、1或2个类值。 ? 完整代码如下 ?...测试分类问题的散点图 我们将在下面的示例中使用这个相同的示例结构。 卫星分类问题 make_moons()函数是用于二分类问题的的，它将生成像漩涡一样，或者像月亮形状一样的数据集。...运行该示例将生成并绘制用于检查的数据集，再次为其指定的类着色。 ? 卫星测试分类问题散的点图 圈分类问题 make_circles()函数会产生一个二分类问题，这个问题会出现在一个同心圆中。...再一次，就像卫星测试的问题一样，你可以控制形状中噪音的大小。 该测试问题适用于能够学习复杂非线性曲线的算法。 下面的示例生成一个带有一些噪声的圆形数据集。 ? 完整的代码如下 ?
Pendulum 对于那些处理日期时间数据而感到沮丧的人来说，Pendulum就是为这些人准备的。这是一个为减轻日期和时间操作设计的Python包。它是Python内置的类的一个替代。...imbalanced-learn 可以看出，大多数分类算法在每个类的样本数量几乎相同的情况下，即平衡状态下，分类效果最好。...http://imbalanced-learn.org/en/stable/api.html FlashText 在NLP任务中清理文本数据通常需要替换句子中的关键字或从句子中提取关键字。...能够将结果可视化是一个显著的优势。Ipyvolume是一个Python库，用于在Jupyter笔记本中可视化3d体积和字形（例如3d散点图），并且配置和工作量的需求很少。但是，它目前处于测试阶段。...然后可以在web浏览器中呈现这些应用程序。用户指南可以在这里访问。 安装： ? 例子： 下面的示例展示了一个具有下拉功能的高度交互式图。
在本文中，我们将介绍一些用于数据科学方面的Python库，它们并不像pandas、scikit-learn 和 matplotlib那么知名，但一样非常实用的库。...它是一个Python包，用于简化datetime操作。它是Python原生类的一个临时替代。...= America/Vancouver ) print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours()) 3 3、Imbalanced-learn 大多数分类算法在每个类的样本数量几乎都是一样的情况下是最有效的...(NLP)任务中清理文本数据通常需要替换关键字或从句子中提取关键字。...安装： pip install gym 例子： 以下示例将在 CartPole-v0环境中，运行 1000 次，在每一步渲染环境。
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