OneHotEncoder输入不能作为数组工作_输入为数组的OneHotEncoder_不能接受"name“作为输入 - 腾讯云开发者社区

文章目录一、打印指针数组中指针指向的字符串二、字符串排序三、代码示例一、打印指针数组中指针指向的字符串 ---- 打印指针数组中指针指向的字符串 : 指针退化问题 : 传入二级指针..., 同时还要传入一级指针的个数 ; 实参是指针数组 , 形参退化为二级指针 , 需要人为指定数组的元素个数 ; 验证指针合法性 : 函数中 , 只要是指针 , 就有可能为 NULL , 函数入口就要验证该指针合法性...[i]); printf("%s\n", *(array + i)); } return 0; } 二、字符串排序 ---- 将指针数组作为参数 , 传入函数中 ;...函数的二级指针形参 , 既要作为输入 , 又要作为输出 ; int sort_array(char **array, int num) { // 验证指针合法性 if(array...发现是 char , 说明指针指向的数据是 char 类型 * * array 是一个数组 , 数组中的元素的 char * 字符串 * * 这是指针数组 ,

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【C 语言】二级指针作为输入 ( 指针数组 | 复杂指针解读 )

文章目录一、指针数组二、复杂指针解读三、数组指针代码示例一、指针数组 ---- 定义一个数组指针 : 数组中的元素是指向字符串的指针 , 即每个数组元素只有 4 字节 ; char...( 指针 | 数组 | 指针运算 | 数组访问方式 | 字符串 | 指针数组 | 数组指针 | 多维数组 | 多维指针 | 数组参数 | 函数指针 | 复杂指针解读)3....发现是 char , 说明指针指向的数据是 char 类型 * * array 是一个数组 , 数组中的元素的 char * 字符串 * * 这是指针数组 ,...数组元素是指针 */ char *array[] = {"abc", "123", "258", "sfd"}; 这是指针数组 , 数组元素是指针三、数组指针代码示例 --...发现是 char , 说明指针指向的数据是 char 类型 * * array 是一个数组 , 数组中的元素的 char * 字符串 * * 这是指针数组 ,

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【C 语言】二级指针作为输入 ( 指针数组 | 指针数组排序 | 字符串排序 | strcmp 函数 )

( 字符串排序 ) ---- 指针数组中的每个元素都是指向字符串的指针 , 通过 strcmp 函数对字符串进行排序 , 代码如下 : // 对指针数组进行排序 , 排序依据是指针...发现是 * , 说明数组中的元素是指针 , 挖掉 * , 往右看没内容 , 往左看 * 4....发现是 char , 说明指针指向的数据是 char 类型 * * array 是一个数组 , 数组中的元素的 char * 字符串 * * 这是指针数组 ,...数组元素是指针 */ char *array[] = {"abc", "123", "258", "sfd"}; // 计算数组大小 num = sizeof(array...) / sizeof(array[0]); // 打印上述数组 for(i = 0; i < num; i++) { // 使用数组下标与指针进行遍历

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【C 语言】二级指针作为输入 ( 二维数组 | 二维数组遍历 | 二维数组排序 )

文章目录一、二维数组 1、二维数组声明及初始化 2、二维数组遍历 3、二维数组排序二、完整代码示例一、二维数组 ---- 前几篇博客中 , 介绍的是指针数组 ; 指针数组的结构特征是 ,...数组中的每个元素 , 即每个指针变量可以指向不同大小的内存块 ; 二维数组与指针数组的结构不同 , 二维数组的内存结构是整齐的连续的内存块 , 每个一维指针指向的内存块的大小都是相同的..., 并且这些内存块还是连续的 ; 1、二维数组声明及初始化二维数组声明及初始化 : // I....二维数组 char array[4][10] = {"abc", "123", "258", "sfd"}; 2、二维数组遍历二维数组遍历 : // II....; // 使用指针访问 //printf("%s\n", *(array + i)); } 3、二维数组排序二维数组排序 : 对二维数组进行排序 , 不能单纯的交换指针指向

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【Vivado那些事】Xilinx FPGA普通IO能不能直接接入PLL作为时钟输入

[结论] 普通IO不能直接作PLL的时钟输入,专用时钟管脚可以; 普通IO可以通过BUFG再连到PLL的时钟输入上,但要修改PLL的设置 input clk的选项中要选择"No Buffer"; 具体内部布局分配可以通过...CLK_OUT1(clkout), // OUT .RESET(rst)); // IN assign led = clkout; endmodule 锁相环PLL默认输入前端有个...BUFG单元,而两个BUFG不能相连,所以会报这样的错: ERROR:NgdBuild:770 - IBUFG 'u_pll0/clkin1_buf' and BUFG 'BUFG_inst' on net....CLK_OUT1(clkout), // OUT .RESET(rst)); // IN assign led = clkout; endmodule 普通IO不能直接做锁相环的输入...这样普通IO就可以当作PLL的时钟输入了,顺利产生bit; 时钟还是最好用全局时钟IO,画图时一定要注意 ZYNQ7020里没有global clock的概念了,但有了很多专用时钟脚,用起来一样; 文章转自

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【C 语言】二级指针作为输入 ( 二维数组 | 抽象业务函数 | 二维数组打印函数 | 二维数组排序函数 )

文章目录一、抽象二维数组业务函数 1、二维数组打印函数 2、二维数组排序函数二、完整代码示例一、抽象二维数组业务函数 ---- 1、二维数组打印函数注意 , 二维数组作为函数参数...输入到函数中 , 不能传入二维指针 ; 此处遍历时 , 注意指针的步长 ,传入一个二级指针 char ** , 会出错 , 如果传入二级指针 , array[i] 等同于 *(array + i).../ 使用指针访问 //printf("%s\n", *(array + i)); } return 0; } 2、二维数组排序函数二维数组排序时 , 也不能传入二维指针作为形参..., 需要传入 char array[4][10] 作为形参 ; 代码示例 : /* * 二维数组 */ int sort_array(char array[4][10], int num) {...二维数组排序 // 对指针数组进行排序 , 排序依据是指针指向的数据对比 sort_array(array, num); // IV.

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【C 语言】二级指针作为输入 ( 二维数组 | 二维数组内存大小计算 | 指针跳转步长问题 )

文章目录一、二维数组内存大小计算二、二维数组内存大小意义一、二维数组内存大小计算 ---- 给定一个二维数组 : 该二维数组中有 4 个一维数组 , 每个一维数组有 10 个 char...int array_len = sizeof(array); 计算一维数组大小 : 该二维数组中有 4 个一维数组 , 每个一维数组有 10 字节 ; // 求二维数组中的一位数组的内存大小...int array_0_len = sizeof(array[0]); 计算二维数组中有多少个一维数组 : 4 个 ; // 求二维数组中一维数组个数 int len =...(array); // 求二维数组中的一位数组的内存大小 int array_0_len = sizeof(array[0]); // 求二维数组中一维数组个数 int..., 不能是二维指针 ; /* * 此处遍历时 , 注意指针的步长 , * 传入一个二级指针 char ** , 会出错 * 如果传入二级指针 , * array[i] 等同于 *(array

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使用sklearn进行数据挖掘

基于流水线组合的工作需要依次进行，前一个工作的输出是后一个工作的输入；基于并行式的工作可以同时进行，其使用同样的输入，所有工作完成后将各自的输出合并之后输出。...整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...流水线上除最后一个工作以外，其他都要执行fit_transform方法，且上一个工作输出作为下一个工作的输入。...最后一个工作必须实现fit方法，输入为上一个工作的输出；但是不限定一定有transform方法，因为流水线的最后一个工作可能是训练！　　...FunctionTransformer的自定义转换函数将不能pickle化。

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GBDT+LR算法解析及Python实现

测试、验证集时应该合理根据业务逻辑来进行切分；特征工程：对原始数据进行基本的特征处理，包括去除相关性大的特征，离散变量one-hot，连续特征离散化等等; 模型选择：选择合理的机器学习模型来完成相应工作...GBDT + LR 的结构正如它的名字一样，GBDT+LR 由两部分组成，其中GBDT用来对训练集提取特征作为新的训练输入数据，LR作为新训练输入数据的分类器。...3.3 新的训练数据构造完成后，下一步就要与原始的训练数据中的label(输出)数据一并输入到Logistic Regression分类器中进行最终分类器的训练。...由于transform() 后的数据格式不能直接使用，所以最后需要使用.toarray() 将其转换为我们能够使用的数组结构。...5.2.3 构造Ont-hot数组作为新的训练数据这里并没有使用sklearn中的OneHotEncoder()，也没有使用pandas中的get_dummies()，而是手工创建一个One-hot数组

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如何使用sklearn优雅地进行数据挖掘？

基于流水线组合的工作需要依次进行，前一个工作的输出是后一个工作的输入；基于并行式的工作可以同时进行，其使用同样的输入，所有工作完成后将各自的输出合并之后输出。...整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...流水线上除最后一个工作以外，其他都要执行fit_transform方法，且上一个工作输出作为下一个工作的输入。...最后一个工作必须实现fit方法，输入为上一个工作的输出；但是不限定一定有transform方法，因为流水线的最后一个工作可能是训练！...FunctionTransformer的自定义转换函数将不能pickle化。

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机器学习 | 数据缩放与转换方法（1）

, 0. ]]) MaxAbsScaler 与 MinMaxScaler 工作原理非常相似，它通过将特征值除以每个特征值的最大值把数据缩放到 [-1, 1] 范围内。...然而，StandardScaler 也能够接受 scipy.sparse 作为输入，只要在构造器中传入参数 with_mean=False 即可。...RobustScaler 也不能适应稀疏输入，但你可以在处理稀疏输入时使用 transform 方法。...函数 normalize 提供了一个快速简单的方法在类似数组的数据集上执行操作，使用 l1 、 l2范式或者最大范式： >>> X = [[ 1., -1., 2.], ......这样的正数特征并不能在 sklearn 中直接使用，因为这样的连续输入，估计器会认为类别直接是有序的，但实际上确实无序的。

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【转载】使用sklearn优雅地进行数据挖掘

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GBDT+LR算法解析及Python实现

测试、验证集时应该合理根据业务逻辑来进行切分；特征工程：对原始数据进行基本的特征处理，包括去除相关性大的特征，离散变量 one-hot，连续特征离散化等等; 模型选择：选择合理的机器学习模型来完成相应工作...GBDT + LR 的结构正如它的名字一样，GBDT+LR 由两部分组成，其中 GBDT 用来对训练集提取特征作为新的训练输入数据，LR 作为新训练输入数据的分类器。...新的训练数据构造完成后，下一步就要与原始的训练数据中的 label(输出)数据一并输入到 Logistic Regression 分类器中进行最终分类器的训练。...由于 transform() 后的数据格式不能直接使用，所以最后需要使用.toarray() 将其转换为我们能够使用的数组结构。...5.2.3 构造 Ont-hot 数组作为新的训练数据这里并没有使用 sklearn 中的 OneHotEncoder()，也没有使用 pandas 中的 get_dummies()，而是手工创建一个

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GBDT+LR算法解析及Python实现

测试、验证集时应该合理根据业务逻辑来进行切分；特征工程：对原始数据进行基本的特征处理，包括去除相关性大的特征，离散变量 one-hot，连续特征离散化等等; 模型选择：选择合理的机器学习模型来完成相应工作...GBDT + LR 的结构正如它的名字一样，GBDT+LR 由两部分组成，其中 GBDT 用来对训练集提取特征作为新的训练输入数据，LR 作为新训练输入数据的分类器。...新的训练数据构造完成后，下一步就要与原始的训练数据中的 label(输出)数据一并输入到 Logistic Regression 分类器中进行最终分类器的训练。...由于 transform() 后的数据格式不能直接使用，所以最后需要使用.toarray() 将其转换为我们能够使用的数组结构。...5.2.3 构造 Ont-hot 数组作为新的训练数据这里并没有使用 sklearn 中的 OneHotEncoder()，也没有使用 pandas 中的 get_dummies()，而是手工创建一个

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机器学习第3天：多元线性回归

= OneHotEncoder(categorical_features = [3]) X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 躲避虚拟变量陷阱 X...解释：对于输入数组，这依旧是把每一行当作一个样本，每一列当作一个特征。...关于toarray() toarray()：将列表转化为数组 Python原生没有数组的概念，这点不同于Java之类的面向对象语言。...Python中原生的列表使用起来很像数组，但是两者有本质的区别列表与数组的最本质的区别：列表中的所有元素的内存地址可以不是连续的，而数组是连续的。 ?...更详细的解释：Python中列表与数组的区别 4. 虚拟变量陷阱虚拟变量陷阱是指两个以上（包括两个）变量之间高度相关的情形。

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One_Hot总结

比如，有一个离散型特征，代表工作类型，该离散型特征，共有三个取值，不使用one-hot编码，其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3)。...两个工作之间的距离是，(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_3) = 2。那么x_1和x_3工作之间就越不相似吗？...那如果使用one-hot编码，则得到x_1 = (1, 0, 0), x_2 = (0, 1, 0), x_3 = (0, 0, 1)，那么两个工作之间的距离就都是sqrt(2).即每两个工作之间的距离是一样的...对于输入数组，这依旧是把每一行当作一个样本，每一列当作一个特征，我们先来看第一个特征，即第一列 [0,1,0,1]，也就是说它有两个取值 0 或者 1，那么 one-hot 就会使用两位来表示这个特征...当然也可以自己指定，看下面这个例子： # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder enc = OneHotEncoder

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Scikit-learn 更新至0.24版，这10个新特性你需要了解

它们在观测数据的子集上训练超参数组合，得分最高的超参数组合会进入下一轮。在下一轮中，它们会在大量观测中获得分数。比赛一直持续到最后一轮。...但是，模型的输入特征需要是数值型的。如果分类特征不是数值型的，可以使用 OrdinalEncoder 进行数字编码。然后通过传递一个布尔掩码或一个整数数组来告诉 booster 哪些特征是用来分类的。...这些特征表示多项式特征展开近似，但不能直接解释。 6....它允许所有可以预测属于目标类的样本概率的监督分类器作为半监督分类器，从未标记的观测结果中学习。请注意，y_train 中未标记值必须为 - 1，不能设置为 null。 7....OneHotEncoder 支持缺失值 scikit-learn 0.24 版本的 OneHotEncoder 可以处理缺失值。

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python︱sklearn一些小技巧的记录（pipeline...）

OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维： from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit...比如你每次都填1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填，每次都会不一样。...（是 Estimator）调用 Pipeline 时，输入由元组构成的列表，每个元组第一个值为变量名，元组第二个元素是 sklearn 中的 transformer 或 Estimator。...random_state=seed) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) Pipeline 的工作方式...fit 和 transform 方法，再将数据输入给 LogisticRegression，进行训练。

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如何用Python和深度神经网络发现即将流失的客户？

烦恼作为一名数据分析师，你来到这家跨国银行工作已经半年了。今天上午，老板把你叫到办公室，面色凝重。你心里直打鼓，以为自己捅了什么篓子。幸好老板的话让你很快打消了顾虑。...这个工作，确实是你这个数据分析师分内的事儿。你很庆幸，这半年做了很多的数据动态采集和整理工作，使得你手头就有一个比较完备的客户数据集。...准备工作结束，下面我们开始清理数据。清理首先，读入数据清理最常用的pandas和numpy包。...) 这时候，我们的特征矩阵数据框就被转换成了一个数组。...shape的第一项，None，指的是我们要输入的特征矩阵行数。因为我们现在是搭建模型，后面特征矩阵有可能一次输入，有可能分成组块输入，长度可大可小，无法事先确定。所以这里填None。

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机器学习基础与实践（二）——数据转换

但是scale 和 StandardScaler只接受scipy.sparse的矩阵作为输入，并且必须设置with_centering=False。...注：稀疏数据输入： normalize 和 Normalizer 既接受稠密数据（dense array-like），也接受稀疏矩阵（from scipy.sparse）作为输入稀疏数据需要转换成压缩的稀疏行...注：稀疏数据输入： binarize 和 Binarizer 既接受稠密数据（dense array-like），也接受稀疏矩阵（from scipy.sparse）作为输入稀疏数据需要转换成压缩的稀疏行...这些整数式的表示不能直接作为sklearn的参数，因为我们需要的是连续型的输入，而且我们通常是有序的翻译这些特征，而不是所有的特征都是有序化的（譬如浏览器就是按人工排的序列）。...这个方法可能大家在工作中比较少见，但世界上它经常用于核方法中，如选择多项式核时 ( sklearn.svm.SVC， sklearn.decomposition.KernelPCA) 八）自定义转换如果以上的方法觉得都不够

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【C 语言】二级指针作为输入 ( 指针数组 | 将二级指针作为函数输入 | 抽象函数业务逻辑 )

【C 语言】二级指针作为输入 ( 指针数组 | 复杂指针解读 )

【C 语言】二级指针作为输入 ( 指针数组 | 指针数组排序 | 字符串排序 | strcmp 函数 )

【C 语言】二级指针作为输入 ( 二维数组 | 二维数组遍历 | 二维数组排序 )

【Vivado那些事】Xilinx FPGA普通IO能不能直接接入PLL作为时钟输入

【C 语言】二级指针作为输入 ( 二维数组 | 抽象业务函数 | 二维数组打印函数 | 二维数组排序函数 )

【C 语言】二级指针作为输入 ( 二维数组 | 二维数组内存大小计算 | 指针跳转步长问题 )

使用sklearn进行数据挖掘

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如何使用sklearn优雅地进行数据挖掘？

机器学习 | 数据缩放与转换方法（1）

【转载】使用sklearn优雅地进行数据挖掘

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GBDT+LR算法解析及Python实现

机器学习第3天：多元线性回归

One_Hot总结

Scikit-learn 更新至0.24版，这10个新特性你需要了解

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如何用Python和深度神经网络发现即将流失的客户？

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