开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在python中制作结合不同回归结果的数据框？

在Python中，可以使用pandas库来制作结合不同回归结果的数据框。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设有三个回归结果
result1 = [1, 2, 3]
result2 = [4, 5, 6]
result3 = [7, 8, 9]

# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame()

# 将回归结果添加到数据框中
df['Result 1'] = result1
df['Result 2'] = result2
df['Result 3'] = result3

# 打印数据框
print(df)

这段代码将创建一个包含三个回归结果的数据框。你可以根据实际情况修改result1、result2和result3的值，以及列名（Result 1、Result 2、Result 3）。

关于pandas库的更多信息和用法，你可以参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云-云数据库TencentDB for PostgreSQL。

相关搜索:Python -比较整个数据框会得到与单个元素不同的结果 Python:如何根据不同的列数合并到数据框中？Python中的分位数回归与R中的结果不同基于2个不同列的值的python数据框结果如何在Python / Pandas中处理大量不同类型的valueError结果？如何在python2.7中结合使用re和漂亮的汤来抑制某些结果？如何在Python中使用scikit learn使用线性回归预测填充熊猫数据框中的NA值？如何在python中使用不同的序列来制作数据帧？如何在python中创建绑定不同方法的组合框如何在Python中删除数据框的子集？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PyQt十讲 | Qt Designer工具的使用方法

2.Anaconda(Python 3.6.0,PyQt5) ? Qt Designer工具主界面上期文章教过大家如何在Pycharm中安装PyQt5。...主界面的不同区域介绍：控件工具箱：提供Gui界面开发各种基本控件，如单选框、文本框等。可以拖动到新创建的主程序界面。 ? 主界面区域：用户放置各种从工具箱拖过来的各种控件。...用于后台命令执行结果显示。 ? （2）输入控件，提供与用户输入交互 Line Edit：单行文本框，输入单行字符串。控件对象常用函数为Text() 返回文本框内容，用于获取输入。...3 双击各个控件，修改控件名称（对应属性编辑区中的text，可直接双击控件修改）以及对象名称（对应属性编辑区中的objectName）。并结合上期文章学习过的窗口布局管理可以对控件进行排版。 ?...6 在Pycharm中右击刚刚生成的Login.ui文件External Tools->PyUIC ? 即可将刚刚制作的UI界面转换成python代码 ?

6.5K2 0

YOLO v4：物体检测的最佳速度和精度

为了获得这些结果，YOLO v4结合了一些功能，例如加权残差连接（WRC）、跨阶段部分连接（CSP）、交叉小批量标准化（CmBN）、自对抗训练（SAT）和Mish激活，Mosaic数据增强，DropBlock...图像（a）显示了如何在Single Shot Detector体系结构（SSD）中从主干中提取特征，上图还展示了其他三种不同类型的金字塔网络，它们背后的思想与它们的目的相同：缓解目标实例之间比例变化引起的问题...2.3 头部实际负责执行边界框检测（分类和回归）的网络。输出（取决于实现方式）：1）4个值描述了预测的边界框（x，y，h，w）；2）k类的概率+ 1（背景额外一个）。...最后一个实际上在CNN中表现出非常好的结果，并用于YOLO v4主干中。 ?...Colab Demo 我制作了一个Colab，您可以在自己的视频中测试YOLO v4及其微型版本，它使用了在MS COCO上训练的模型。

3.2K3 0

推荐｜2017年最受数据科学欢迎的Top15个Python库!

例如，当你想从这两种数据结构中得到一个新的数据框，把一个数列作为新的一行添加至数据框，你就能得到一个如图所示的数据框。 ?...下面列出的只是你可以用Pandas做的事情的一小部分： ● 轻松添加或删除数据框中的数列 ● 将其他数据结构转换为数据框 ● 处理缺失的数据，比如用NaN表示它们 ● 强大的高效分组功能核心库的Google...使用Seaborn制作的图表展示 ? ? 6. Bokeh：还有一个强大的可视化库叫做Bokeh，其目的是互动式的可视化。与Seaborn不同，Bokeh独立于Matplotlib。...使用Plotly制作的图表展示 ? python可视化库的Google趋势记录 ? ?...实用的特征有：统计描述，线性回归模型，广义线性模型，离散选择模型，稳健线性模型，时间序列分析以及多种回归子。总结：以上这些就是由数据科学家和工程师们公认的值得你一探究竟的Python库。

9094 0

SSD（单次多盒检测）用于实时物体检测

SSD（单发多边框检测器）的含义单发：目标定位和分类在网络的单个前向传递中完成：多框：边界框回归的技术检测器：对检测到的对象进行分类结构 ?...为了训练我们的算法，我们需要一个包含带有对象的图像的训练集，这些对象必须在它们上面有边界框。通过这种方式学习，算法学习如何在对象上放置矩形框以及放置在何处。...我们通过调参使预测出的边界框和实际的边界框之间的误差最小，从而优化我们的模型以正确地检测对象。与 CNN 不同，我们不仅预测图像中是否存在物体，还需要预测物体在图像中的位置。...在训练期间，算法也要学习调整对象边界框中的高度和宽度。 ? 上图是我们用于目标检测的训练数据集的示例。这些数据集必须包含在图像中标记类别的对象。...然后我们围绕这些网格制作几个不同宽高比的矩形框。我们在这些框中应用卷积来研究这些网格中是否存在对象。这里的一匹黑马在图像中更靠近摄像头。

1.5K2 0

2017年数据科学15个最好用的Python库

大数据文摘作品，转载要求见文末作者：Igor Bobriakov 编译：朱璇、卫青、万如苑导读：随着近几年Python已成为数据科学行业中大火的编程语言，我们将根据以往的经验来为大家总结一下数据科学家和工程师几个最实用的...“数列（Series）”：一维数组 “数据框（Data Frames）” ：二维数组例如，当你想从这两种数据结构中得到一个新的数据框，把一个数列作为新的一行添加至数据框，你就能得到一个如图所示的数据框...下面列出的只是你可以用Pandas做的事情的一小部分： ● 轻松添加或删除数据框中的数列 ● 将其他数据结构转换为数据框 ● 处理缺失的数据，比如用NaN表示它们 ● 强大的高效分组功能...Seaborn是基于且高度依赖于Matplotlib的一个python库。下图：使用Seaborn制作的图表展示 6....实用的特征有：统计描述，线性回归模型，广义线性模型，离散选择模型，稳健线性模型，时间序列分析以及多种回归子。这个库同样提供大量为统计分析专门设计的画图方程，并且为更好的展示大数据进行了专门的调整。

7233 1

MXNet创始人李沐《动手学深度学习》中文版上线！

本书同时覆盖方法和实践本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。...本书不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，读者只需具备基本的数学和编程知识，如基础的线性代数、微分、概率及Python编程知识。...除了这些以外，商业课程提供者们虽然制作了众多的优质资源，但它们的付费门槛依然令不少用户望而生畏。正因为这样，深度学习用户，尤其是初学者，往往不得不参考来源不同的多种资料。...例如，我们需要将某篇论文公式中的数学变量与某段网上实现中的程序变量一一对应，并在代码中找到论文可能没交代清楚的实现细节，甚至要为运行不同的代码安装不同的运行环境。...包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。

2.1K2 0

小白学数据 | 28张小抄表大放送：Python,R,大数据,机器学习

通过它们，你将学会如何在python中加载文件，转换变量，分类数据，绘图，创建样本数据集，处理缺损数据等等。这张表总结了三个库中常用的语句，这是用于探索性数据分析的最简单的小抄本之一。 5....如果你想要了解在Python中使用Pandas进行探索性数据分析时所涉及到的每一步操作，那么这份小抄将是你的首选。表里的代码能够用于读写数据,预览数据框,重命名数据框列，汇总数据等。...它给出了不同的函数，用于数据的预处理、回归、分类、聚类、降维、模型选择和指标以及它们对应的说明。这份小抄最特别的是它涵盖了机器学习的完整阶段。 9....R最全的引用卡这份小抄代码整理了用于R的所有功能和操作。理解在R中的不同术语，它对于数据创建、数据处理、数据操作、函数建模、筛选等各方面功能都做了说明。 11....小抄表—11步完成R的数据探索（附代码）这份小抄表将手把手地教你学会用R进行探索性数据分析。从学习如何加载文件，到将变量转换为不同的数据类型，转置数据集，分类数据框，创建图表等。 12.

1.6K2 0

两阶段目标检测指南：R-CNN、FPN、Mask R-CNN

这篇论文不仅实现了高性能的实例分割，而且在常规边界框对象检测和姿态估计等其他任务中也取得了令人惊讶的结果。上表显示了边界框对象检测的结果，其中 Mask R-CNN 优于更快的 R-CNN。...当使用松散的 IoU 阈值（如 u=0.5）对数据集进行训练时，边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题，因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。...它还将显着减少正样本的数量，引入不平衡数据的问题，这在右图中红色图表的低性能中得到了说明。区分“接近但不正确”的边界框很重要，但在以前的工作中没有研究过。...概括指出 IoU 阈值对物体检测的影响，以及简单修改阈值的问题。观察到不同的模型在不同的 IoU 范围内表现最好。级联边界框回归器可确保高置信度边界框输出，而不会引入其他问题。...往期推荐目标检测：RPN — Faster R-CNN 的主干使用这些方法让你的 Python 并发任务执行得更好 Axel – 用于 Linux 的命令行文件下载加速器为什么以及如何在多重假设检验中调整

1.4K3 0

如何在机器学习竞赛中更胜一筹？

FTRL、libfm、libffm、liblinear是python中的优秀的工具矩阵（像csr矩阵）。考虑在数据的较小部分集成（如结合）模型的训练。...如果一个人在Kaggle上做得很好，那么她会在她的职业生涯中成为一名成功的数据科学家吗？有一定比例的重叠，特别是在制作预测模型时，通过python / R处理数据并创建报告和可视化。...23.如何在R和Python中使用整体建模来提高预测的准确性。请引用一些现实生活中的例子？你可以看我的github脚本，它解释了不同的基于Kaggle比赛的机器学习方法。同时，核对集成指南。...我经常看到通过合并许多模型赢得的比赛...这是现实生活中的情况吗？还是在真实的制作系统中解释模型比这些庞大的组合更有价值？在某些情况下，是的——可解释或快速（或记忆效率）更重要。...这可能需要一段时间，所以运行一些回归以及你正在做的任何其他建模可能会很好，并且通常会尝试提供说明图和总结信息，以便为您的模型为什么执行此操作。 29.如何在Kaggle建立合作团队？

1.8K7 0

数据分析5大软件「优势PK」：Python、Excel、R、SAS、SPSS你最爱哪个？

分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。 2. 使用简便，操作灵活 SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。...操作简便界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 2....功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。...可移植性由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。...这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。 12.

1.7K2 0

seaborn的介绍

Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。...以下是seaborn提供的一些功能：面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图...其面向数据集的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合，以生成信息图。以下是这意味着什么的一个例子： ?...希望seaborn的高级界面和matplotlib深度可定制性的结合将使您能够快速浏览数据并创建可定制为出版品质最终产品的图形。...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点：学科时间点事件区域信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM

3.9K2 0

R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断|附代码数据

Stan代码被编译并与数据一起运行，输出一组参数的后验模拟。Stan与最流行的数据分析语言，如R、Python、shell、MATLAB、Julia和Stata的接口。我们将专注于在R中使用Stan。...一个包含公式中变量的数据框。此外，还有一个可选的先验参数，它允许你改变默认的先验分布。stan()函数读取和编译你的stan代码，并在你的数据集上拟合模型。stan()函数有两个必要参数。文件。...包含你的Stan程序的.stan文件的路径。data。一个命名的列表，提供模型的数据。例子作为一个简单的例子来演示如何在这些包中指定一个模型，我们将使用汽车数据来拟合一个线性回归模型。...每个Stan模型都需要三个程序块，即数据、参数和模型。数据块是用来声明作为数据读入的变量的。在我们的例子中，我们有结果向量（y）和预测矩阵（X）。...fit_rstan输出类似的汇总统计数据，包括每个参数的平均值、标准偏差和量值。这些结果可能相似但不完全相同。它们之所以不同，是因为统计数据是根据后验的随机抽样来计算的。

1.9K0 0

数量生态学冗余分析（RDA）分析植物多样性物种数据结果可视化|附代码数据

p=25564 冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。...从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析本报告对植物生态多样性数据做了分析。冗余分析首先，加载数据。要加载数据，所有文件都必须在工作目录中。...首先，我将 ev 数据的所有定量变量（即除地貌单元外的所有变量）与 as 数据组合成一个名为 enqut. 然后，我对数据进行了归一化，允许非常不同单位的变量之间进行比较。...最后，我在归一化的定量环境变量中添加了地貌单元列，创建数据框 era，用于冗余分析。...同样，该文件 PAl.csv 必须在工作目录中。为了降低大丰度的重要性，我将 Hellinger 转换应用于物种数据。

7562 0

数量生态学冗余分析（RDA）分析植物多样性物种数据结果可视化|数据分享

p=25564 冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。...从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析。本报告对植物生态多样性数据做了分析。冗余分析首先，加载数据。要加载数据，所有文件都必须在工作目录中。...首先，我将 ev 数据的所有定量变量（即除地貌单元外的所有变量）与 as 数据组合成一个名为 enqut. 然后，我对数据进行了归一化，允许非常不同单位的变量之间进行比较。...最后，我在归一化的定量环境变量中添加了地貌单元列，创建数据框 era，用于冗余分析。...我将结果分配给对象 str。 summary(str) 然后我得到了这个分析的 R 方和调整后R 方。 RsquareAdj RsqeAdj$adj.r.sqd 制作三序图。

2.5K1 0

数量生态学冗余分析（RDA）分析植物多样性物种数据结果可视化|数据分享|附代码数据

冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。...从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析本报告对植物生态多样性数据做了分析。冗余分析首先，加载数据。要加载数据，所有文件都必须在工作目录中。...首先，我将 ev 数据的所有定量变量（即除地貌单元外的所有变量）与 as 数据组合成一个名为 enqut. 然后，我对数据进行了归一化，允许非常不同单位的变量之间进行比较。...最后，我在归一化的定量环境变量中添加了地貌单元列，创建数据框 era，用于冗余分析。...我将结果分配给对象 str。 summary(str) 然后我得到了这个分析的 R 方和调整后R 方。 RsquareAdj RsqeAdj$adj.r.sqd 制作三序图。

8290 0

80.73mAP、38.5mAP，旋转框、小目标检测能力双SOTA！

解耦的角度预测头目前大多数的旋转框检测模型直接在一个回归分支中预测(x, y, w, h, θ)。...如MS-COCO数据集像素值范围在［10，50］之间的目标。...如DOTA/WIDER FACE数据集我们从数据集整体层面提出了如下定义：目标边界框的宽高与图像的宽高比例的中位数小于0.04时，判定该数据集为小目标数据集。...但是该方法将reg_max视为标量，针对目标分布不同的数据集采用的回归范围是固定的，这就导致无法兼顾大目标和小目标的检测精度。...因此，如上图，我们将DFL回归范围向量化，引入回归负半轴，根据不同数据集调整回归上限，减少回归小目标时的噪声，同时用半径为center_radius,以gt框的中心点为中心的先验框来辅助回归小目标检测框

1.4K5 0

算法金 | 只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）

了解这些基础技巧能够帮助你在后续的学习中更快地掌握高级概念。机器学习概念介绍机器学习中的基本概念，如监督学习、无监督学习、特征选择、模型评估等。数据预处理数据预处理是机器学习中非常重要的一步。...2.5 第五步：Python 上实现机器学习的基本算法介绍如何在Python上实现一些基本的机器学习算法。线性回归线性回归是最简单也是最常用的预测分析算法之一。...支持向量机（SVM）SVM是一种强大的分类算法，它通过找到数据点之间的最优边界来区分不同的类别。...随机森林随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的预测结果结合起来，以提高模型的准确性和稳定性。...层次聚类介绍层次聚类算法，包括凝聚的和分裂的层次聚类方法，并展示如何在Python中实现它们。基于密度的聚类讨论基于密度的聚类算法，如DBSCAN，它们能够处理任意形状的聚类并识别噪声点。

660 0

【从零开始学Mask RCNN】一，原理回顾&&项目文档翻译

对于实例分割来讲，就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割，其抽象结构如Figure1所示： ? 稍微描述一下这个结构：输入预处理后的原始图片。...在COCO数据集上的Mask RCNN的结果再来一些可视化结果看看，如Figure5所示。 ?...---- 用于目标检测和语义分割的Mask RCNN 这是Mask RCNN使用Python3，Keras，TensorFlow的实现。该模型为图像中的每个实例物体生成边界框和掩膜。...train_shapes.ipynb 演示如何在自己的数据集上训练Mask R-CNN。这个文件介绍了一个玩具数据集（Shapes）来演示新数据集的训练。...将不同的片段组合成最终结果 ? detection_final.png 在MS COCO上训练我们提供了MS COCO训数据集的预训练模型让训练更加简单。

5.2K4 0

目标检测算法之Anchor Free的起源：CVPR 2015 DenseBox

在多任务学习过程中结合了关键点检测进一步提高目标检测的精度。框架总览 DenseBox的整体框架如Figure1所示。 Figure1 首先经过图像金字塔生成多个尺度的图片。...，标签，分类损失定义如下：第二个损失是边界框回归损失，定义为最小化目标偏移及预测偏移之间的L2损失：在这里插入图片描述平衡采样在训练过程中，负样本的挑选是很关键的。...实验在MALF检测任务上的PR曲线如下图所示，其中(a)表示的是不同版本的DenseBox的结果对比(是否带Landmark和是否Ensemble)，(b)是不同算法的对比结果。...Figure6 在KITTI 数据集上的AP值测试结果如Table1所示。...Table1 同时论文还提供了几组可视化结果如下：后记本文介绍了Anchor-Free的起源篇DenseBox，最重要的一点是要理解此算法是如何在不使用候选框的条件下得到目标框的思想，这是后面众多Anchor-Free

6441 0

模型的可解释性：部分依赖图PDP和个体条件期望图ICE

来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们...它们是通过将模型应用于一组数据、改变感兴趣特征的值同时保持补充特征的值不变可以分析模型输出来计算特征变量对模型预测结果影响的函数关系：例如近似线性关系、单调关系或者更复杂的关系。...与显示一组特征的平均效果的部分依赖图不同，ICE 图消除了非均匀效应的影响并分别可视化每个样本的预测对特征的依赖关系，每个样本一行。...结果图显示了整个数据集上每个目标特征值的模型平均输出。...看起来模型已经学会了有意义的规则总结在本文中，我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们。

2.1K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭