#导入pandas库 import pandas as pd #OneHotEncoder用来将数值型类别变量转换为0-1的标志性变量 #LabelEncoder用来将字符串型变量转换为数值型变量 from...447902 Female middle 3 #拆分id和数据列 id_data=df[['id']] #获得id列 raw_convert_data=df.iloc[:,1:] #指定要转换的列...sex level score 0 male high 1 1 Female low 2 2 Female middle 3 #将数值型分类向量转换为标志变量...标志转换 #合并数据 df_all=pd.concat((id_data,pd.DataFrame(df_new2)),axis=1) #重新组合为新数据框 print(df_all) #打印输出转换后的数据框...df_all2 = pd.concat((id_data, pd.DataFrame(df_new3)), axis=1) # 重新组合为数据框 print(df_all2) # 打印输出转换后的数据框
学习编程思想 1 package com.test.java.classs; 2 3 /** 4 * Created by Administrator on 2015/12/7. 5 * 在类的内部...，变量定义的顺序决定了初始化的顺序。...6 * 变量会在任何方法（包含构造器）被调用之前得到初始化 7 */ 8 public class Variable { 9 public static void main(String
"ggplot2"是我们常用的绘图包，但是使用ggplot2绘图时，输出的坐标轴标签总是按照字母排序，无法使用我们输入文件中排列的顺序。今天小编就教大家解决这一问题。...我们可以看到，虽然我们生成的数据是按照"B","A","D","C","E"排序的，但是ggplot2输出的图依然是按照字母进行排序的。...如图所示，X轴标签的顺序被调整过来啦！
library(tidyverse) library(patchwork) dt <- diamonds[1:1000, ] 众所周知，在ggplot2中，对于分类型变量，我们可以通过将其转换为factor...类型，并通过设置其levels控制其在坐标轴的顺序。...但如果我们想要让需要最小的排在最上面（从小到大对应从上往下），我们可以把levels的顺序反过来。...geom_point() + labs(title = "修改levels后+levels反序") p2 + p3 图片 将levels反序后，虽然确实如我们所愿，在y-axis中序号从小到大对应变量从上到下排列...，但是同时产生了一个新的问题：在legend中变量的排列也反了过来。
尽管如此，有时候我还是想用一些比ggplot更简洁的方法。这时候，我会选择用R里基本的绘图功能。...基本款的图没有那么精致而且编程起来也有点奇怪，但是用基本绘图功能画图特别快，而且适用于各种类型的数据，很多专业人士都会经常用。...因此就像这个例子，假设我们想在x轴和y轴绘制特定的值，我们将用attach命令代替iris$放在我们的变量的前面。 时间序列 用R绘制时间序列图特别简单。...而且不同的点标记可以用来表示一个变量的不同分类（或者在R里面的“层次（level）”） 直方图 在R里面我的最爱之一：直方图！...我们可以用lines 函数为每一个分布加上不同的颜色。 小结 以上就是今天要分享的关于R的基本绘图功能
❝本节来介绍在 R中如何使用ggplot2结合for循环绘图并保存，下面通过一个案例来看具体操作 ❞ 加载R包 library(tidyverse) library(data.table) library...library(patchwork) 设置文件路径 file_name <- "loop_data.tsv" 读入数据 dat <- fread(file_name, sep="\t") 获取唯一的城市名称进行循环...cities = unique(dat$city) 创建一个空列表来保存创建的图 city_plots = list() 循环遍历并绘图保存 for(city_ in cities) { city_plots...".pdf"), width =3.04, height =3.10, units = "in", dpi=300) } 上面我们将每一张图都单独输出了，下面来介绍如何将其全部组合起来，分别介绍两种R包的方法
1、点击[CRAN] 2、点击[http://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/] 3、点击[Download R for Windows] 4、点击[Install R for...the first time] 5、点击[Download R 3.6.2 for Windows] 6、点击[确定] 7、点击[下一步] 8、点击[下一步] 9、点击[下一步] 10、点击
Shapelet的发现是时间序列分类中的一个关键步骤，作者设计了Shapelet Filter用于学习Shapelets与输入时间序列之间的差异特征，这些差异特征包含了重要的类别特定信息。...此外，模型还动态优化Shapelets，以便在训练过程中更有效地表示区分类别的信息。本文方法不仅利用了类别特定特征，还结合了通用特征，从而提高了时间序列分类的性能。...如上图所示，为了解决前述挑战，作者提出了Shapelet Transformer（ShapeFormer），一种包含类别特定和通用Transformer模块的新颖方法，用于捕获两类关键特征。...计算差异特征时，Shapelets被视为可学习的参数，允许在训练过程中进行优化，从而增强模型对时间序列数据分类的能力。...这一部分做完了，下面通用模块就容易理解了，利用卷积滤波器提取适用于所有类别的特征。每个模块都通过Transformer编码器来识别特征间的相互依赖性。
1.主要分4类，见下图橙色部分 JVM类加载器：这个模式会加载JAVA_HOME/lib下的jar包 扩展类加载器：会加载JAVA_HOME/lib/ext下的jar包 系统类加载器：这个会去加载指定了...classpath参数指定的jar文件 用户自定义类加载器：sun提供的ClassLoader是可以被继承的，允许用户自己实现类加载器 2.类加载器的加载顺序如图所示： ?...3.类加载顺序 JVM并不是把所有的类一次性全部加载到JVM中的，也不是每次用到一个类的时候都去查找，对于JVM级别的类加载器在启动时就会把默认的JAVA_HOME/lib里的class文件加载到JVM...中，因为这些是系统常用的类，对于其他的第三方类，则采用用到时就去找，找到了就缓存起来的，下次再用到这个类的时候就可以直接用缓存起来的类对象了，ClassLoader之间也是有父子关系的，没个ClassLoader...都有一个父ClassLoader,在加载类时ClassLoader与其父ClassLoader的查找顺序如下图所示： ?
“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。...R语言二项逻辑回归：R语言logistic回归的细节解读 多项逻辑回归 因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomial logistic regression）。...... ... ... ## 311 1 1 3 ## 312 1 1 3 ## 313 1 1 3 ## 314 1 1 3 首先变为因子型，无需多分类的...logistic回归需要对因变量设置参考，我们这里直接用factor()函数变为因子，这样在进行无序多分类的logistic时默认是以第一个为参考。...自变量的Z值（wald Z, Z-score）和P值需要手动计算: z_stats <- summary(fit)$coefficients/summary(fit)$standard.errors
或者当垃圾被正确处理但准备不当时 - 如回收未经冲洗的果酱罐。 污染是回收行业中的一个巨大问题，可以通过自动化垃圾分类来减轻污染。...尝试原型化图像分类器来分类垃圾和可回收物 - 这个分类器可以在光学分拣系统中应用。...构建图像分类器 训练一个卷积神经网络，用fastai库（建在PyTorch上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。使用了由Gary Thung和Mindy Yang手动收集的图像数据集。...预训练的CNN在新的图像分类任务上表现更好，因为它已经学习了一些视觉特征并且可以将这些知识迁移（因此迁移学习）。...5.后续步骤 如果有更多的时间，会回去减少玻璃的分类错误。还会从数据集中删除过度曝光的照片，因为这些图像只是坏数据。
编辑 | 李仲深 论文题目 DA-Net: Dual-attention network for multivariate time series classification 摘要 多元时间序列分类是机器学习中越来越重要的问题之一...然而，他们经常忽略来自全局和局部特征的组合信息。在本文中，作者提出了一种基于双重注意力的新型网络（称为 DA-Net），用于挖掘多元时间序列分类的局部-全局特征。...具体来说，DA-Net 由两个不同的层组成，即 Squeeze-Excitation Window Attention (SEWA) 层和 Sparse Self-Attention in Windows...对于 SSAW 层，较少的计算量保留了丰富的激活分数，以扩大捕获全局远程依赖关系的窗口范围。基于这两个精心设计的层，DA-Net 可以在建立全局远程依赖关系的过程中挖掘关键的局部序列片段。...实验结果表明，DA-Net 能够在多元时间序列分类上与最先进的方法实现最好的性能。
R语言长用的4个绘图系统：base，grid，lattice，ggplot2 base系统有以下几个特点 ? grid系统有以下几个特点 ? lattice系统有以下几个特点 ?...一般的绘图，base+ggplot2就已经够用了，所以，我们的课程就是以这2个系统进行绘图教学。 低水平绘图函数 ? 高水平绘图函数 ? 常用的绘图参数 ?
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。...通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因子（类别之间没有特定顺序，水平相等）和有序因子（类别中间存在某种约定俗成的顺序，如年龄段、职称、学历、体重等）。...因而原则上来讲，数值型变量可以转换为因子变量，因子变量可以转换为文本型变量，但是以上顺序却是不可逆的（信息含量多的变量可以放弃信息量，转换为信息含量较少的变量类型，但是信息含量较少的变量却无法增加信息含量...无论是序列中还是数据框中的因子变量生成之后，都可以通过以下属性查看其具体的类型、因子类别、以及是否含有顺序。...最后做一个小总结： 关于因子变量在R语言和Python中涉及到的操作函数; R语言： 创建因子变量： factor 转换因子变量： as.factor as.numeric(as.character)
一、变量的定义 在python中定义变量很简单，只要一个赋值语句就可以了比如： a = 10 这里就成功定义一个变量了，这里的a是变量名，=号是赋值，10是变量的值。...这里要特别注意的是使用=号把10 赋值给a，这个顺序不能错乱。 二、变量的分类 上面我们定义了一个变量a = 10 这种类型的变量属于整数类型，但是仅仅一个整数类型的变量还无法满足我们的需求。...下面就是python的常见变量类型。...基础课程中主要接触的变量类型就是上面的四种，后面还会学习到一些复杂的类型，比如字典，列表，集合等都可以归结为变量的一种类型。...这里要强调一下，变量只是一种概念，大家不要局限思想，换句话说只要一个值被=号赋值给一个变量名的语句都可以叫做变量，因为python属于弱类型语言，在定义变量的时候不指定类型，不想其他语言，定义一个整形变量需要加一个前缀
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...6. pointplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用errorbar加折线图的形式展示，基本用法如下 >>> sns.pointplot(data=df, x="day", y="total_bill...7. barplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用柱状图进行展示，基本用法如下 >>> sns.barplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
对应代码可在 GitHub - marco-meer/scifig_plot_examples_R: Scientific publication figure plotting examples with...R[1] 可以找到。...C 主要知识点 学会转化数据为图形所需的数据格式； 学会绘制三变量的箱线图； 学会绘制带抖动的散点图并修改透明度。...使用基础包的 data.frame() 和 rep() 整理和转化数据； 使用 geom_boxplot() 绘制箱线图并添加第三个变量； 使用 position = position_jitterdodge...with R: https://github.com/marco-meer/scifig_plot_examples_R 推荐： 可以保存以下照片，在b站扫该二维码，或者b站搜索【庄闪闪】观看Rmarkdown
大家在绘制科研图形的时候总会遇到各种想完美展示但是有各种受限的局面。最后都不得不去妥协，退而求其次。今天就来给大家介绍个神器，为各位去除后顾之忧。...首先看下包的安装： install.packages("plotrix") 我们先来看下这个包中一些基础的绘图功能： 1....gap.plot(twogrp,gap=c(8,16),xlab="Index",ylab="Group values",main="Gap on Y axis",col=gpcol) ###设置断开的坐标轴...密度曲线绘制 填充的密度曲线 x1<-c(sample(20:50,20),sample(40:80,30)) x2<-c(sample(10:40,30),sample(50:90,30)) x3的绘制 ##polar plot testlen<-c(rnorm(36)*2+5) testpos<-seq(0,350,by=10) polar.plot(testlen,testpos,main
Java中变量的初始化顺序 在写一个通用的报警模块时，遇到一个有意思的问题，在调用静态方法时，发现静态方法内部对静态变量引用时，居然抛出了npe，仿佛是因为这个静态变量的初始化在静态方法被调用时，还没有触发...初始化顺序 类的初始化顺序 静态变量, 静态代码快 -》 实例变量（属性，实例代码块，构造方法） 继承关系初始化顺序 父类静态成员，静态代码块 -》 子类静态成员，静态代码块 -》 父类实例变量（属性，...静态变量初始化顺序 类初始化时，会优先初始化静态成员，那么一个类中有多个静态成员时，如何处理的？ 下面是一个使用静态成员，静态代码块，静态方法的测试类，那么下面的输出应该是怎样的呢？...初始化顺序 类的初始化顺序 静态变量, 静态代码快 -》 实例变量（属性，实例代码块，构造方法） 继承关系初始化顺序 父类静态成员，静态代码块 -》 子类静态成员，静态代码块 -》 父类实例变量（属性，...实例代码块，构造方法）-》子类实例变量（属性，实例代码块，构造方法） 相同等级的初始化的先后顺序，是直接依赖代码中初始化的先后顺序 2.
当实例化子类对象时，首先要加载父类的class文件进内存，静态代码块是随着类的创建而执行， 所以父类静态代码块最先被执行，子类class文件再被加载，同理静态代码块被先执行；实例化子类 对象要先调用父类的构造方法...，而调用父类构造方法前会先执行父类的非静态代码块 程序的执行顺序为： 如果类还没有被加载： 1、先执行父类的静态代码块和静态变量初始化，并且静态代码块和静态变量的执行顺序只跟代码中出现的顺序有关。...2、执行子类的静态代码块和静态变量初始化。...3、执行父类的实例变量初始化 4 、执行父类的非静态代码块 5、执行父类的构造函数 6、执行子类的非静态代码块 7、执行子类的实例变量初始化 8、执行子类的构造函数 如果类已经被加载： 则静态代码块和静态变量就不用重复执行...，再创建类对象时，只执行与实例相关的变量初始化和构造方法。
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