我正在使用简单的数据集来检测具有类名称'R‘和'M’的岩石或矿山。我有一个热编码的R为1,M为0。现在我想让它变得更快。
我尝试了许多方法,但找不到将1转换为R,将0转换为M的方法
import numpy as np
import pandas as pd
import keras
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df=pd.read_csv('D:\\Datasets\\node-fussy-examples-master\\node-fussy-
examples-master\\sonar\\tr
在一个图中,我需要叠加三个热图,并希望获得RGB颜色编码,以便第一个热图用红色表示,第二个用绿色表示,第三个用蓝色表示。重叠区域应获得与三个热图的基础值相对应的RGB颜色(例如,如果所有三个热图都具有最大值,则为白色)。
我用下面的函数做到了这一点:
def get_colormap(levels):
assert levels > 0 and levels <= 16, "'levels' needs to be positive and not too high, max is 16"
rgb_colors = [[]]*((le
我将尝试从一个有3列的文件中制作一个热图,我的数据格式是:
1 3 65.0987
2 949.34
5 7 0.00056
。。。
。。。
3 1 65.0987等。
但我已经把它分成了3个文件。所以我使用下面的代码:
from numpy import *
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
with open("1.txt") as f:
lstx = [int(x) for x in f.read
我有一个方法,它对pandas数据帧中的列列表进行热编码,并删除原始列。虽然这对某些领域非常有效,但对于其他领域,这个过程需要令人难以置信的长时间。例如,我目前正在处理一个高度分类的数据集(即,超过80个分类特征),其中单个特征将我带入超过100,000维度。
我正在寻找一个更优化,内存效率更高的例程,以一个热编码高维数据。
下面是我目前的方法:
# For each column to encode
for col in encode_cols:
col_name = str(col)
if col not in ('PRICE_AMOUNT', 'C
我正在编写一个使用线性回归的应用程序。就我而言,sklearn.linear_model.Ridge。我很难将我喜欢的数据池以正确的形式预测到Ridge。我简要地描述了我的两个应用程序以及问题是如何出现的:
1RST应用程序:
我的数据点每个只有一个特性,它们都是String,所以我使用了一个热编码,以便能够在Ridge中使用它们。之后,数据点(X_hotEncoded)有9个特性:
import pandas as pd
X_hotEncoded = pd.get_dummies(X)
在将Ridge安装到X_hotEncoded和标签y之后,我用以下方法保存了经过训练的模型:
from s
当分层在热图之上时,牛郎星散点图似乎只有在点值也在热图的轴上时才起作用。在任何其他情况下,沿x和y值添加白线。下面是一个最小的例子: import streamlit as st
import altair as alt
import numpy as np
import pandas as pd
# Compute x^2 + y^2 across a 2D grid
x, y = np.meshgrid(range(-5, 5), range(-5, 5))
z = x ** 2 + y ** 2
# Convert this grid to columnar data expect
我正在尝试使用Seaborn在Python上创建一个带有树状图的热图,我有一个大约900行的csv文件。我将该文件作为pandas数据帧导入,并尝试绘制该文件,但热图中没有显示大量的行。我做错了什么?
这是我现在拥有的代码。但是热图只表示了大约49行。,但它没有显示我的所有数据。
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
# Data set
df = pd.read_csv('diff_exp_gene.csv', index_col = 0)
# Defa
由于RandomForestRegressor无法处理分类数据,我正在尝试对我的数据进行热编码。这是我第一次使用这种技术。代码在执行时抛出一个错误的输入形状错误。谁能解释一下如何纠正这个错误,以及我使用的一个热编码是否正确。
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.pr
我用matplotlib和seaborn创建了一个热图,看起来不错。
但我的问题是如何在热图上添加值。我当前的热图只包含不同的颜色。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
data = pd.DataFrame(data={'x':index, 'y':colonnes, 'z':score})
data = data.pivot(index='x', columns='y', values='z
我把句子存储在文本文件中,看起来像这样。
radiologicalreport =1. MDCT OF THE CHEST History: A 58-year-old male, known case lung s/p LUL segmentectomy. Technique: Plain and enhanced-MPR CT chest is performed using 2 mm interval. Previous study: 03/03/2018 (other hospital) Findings: Lung parenchyma: The study reve
我想使用一个热编码为我的简单模型。然而,无论我如何设置它,它似乎都会触发一个错误。首先,即使我有1.0.2版本的sklearn,但热编码并不是将字符串转换为浮动。现在的问题是,因为我的培训数据中的值与测试数据中的值长度不同。训练只有两个价值,测试有三个。我该怎么解决这个问题?准确的误差是一个系列的真值含糊不清。另一种想法的错误是重塑数据。
import lightgbm as lgbm
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTr
我有一个使用seaborn库创建的基本热图,并希望将颜色栏从默认的垂直和右侧移动到热图上方的水平热图。我该怎么做呢?
以下是一些示例数据和默认值的示例:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
# Create data
df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=["a","b","c","d","e"])
我正试着在牛郎星上创建一个集群热图。创建热图可以很好地工作,但我不能根据另一列的值对行进行重新排序。 下面是我使用seaborn创建热图的代码片段: import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import altair as alt
import random
iris = sns.load_dataset("iris")
species = iris.pop("species")
# Clustermap for rows only
g = sns.clustermap(ir
如果我们有这样的专栏:
Name
0 Alice
1 Bob
2 Dave
然后,在数字编码之后,它变成:
Name
0 0
1 1
2 2
但是,如果我们有这样一个专栏:
Names
0 Alice, Bob
1 Alice, Bob, Dave
2 Dave
一种编码方法是这样的:
Alice Bob Dave
0 1 1 0
1 1 1 1
2 0 0 1
但是,这会创建许多额外的列。是否有一种方式可以对