我是Python的新手,但我知道不应该这样做,所以请考虑以下代码片段是纯教育性的:)
我目前正在阅读“学习Python”,并试图完全理解以下示例:
>>> L = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> for x in L:
... x += 1
...
>>> L
[1, 2, 3, 4, 5]
我不明白这种行为是否与数字类型的不可变性有关,所以我运行了以下测试:
>>> L = [[1], [2], [3], [4], [5]]
>>> for x in L:
... x += [
在Python中使用Scikit learn中的MultinomialNB(),我希望不仅根据文档中的单词特征对文档进行分类,还希望根据情感字典中的单词特征对文档进行分类(这意味着只需要单词列表,而不是Python数据类型)。
假设这些是要训练的文档
train_data = ['i hate who you welcome for','i adore him with all my heart','i can not forget his warmest welcome for me','please forget all these
python wiki说:“使用集合和字典测试成员关系比搜索序列O(n)快得多。当测试‘a in b’时,b应该是一个集合或字典,而不是列表或元组。”
在我的代码中,只要速度很重要,我就一直在使用集合代替列表,但最近我一直在想,为什么集合比列表快得多。有没有人能给我解释一下,或者给我一个可以解释的来源,在python的幕后到底是怎么回事才能更快地制作套装?
我正在尝试将3个特性组合到一个JavaFX类中。我的第一个特性是在圆圈中显示“欢迎使用JAVA”。第二个显示一个10x10的随机1和0矩阵,第三个显示一个笑脸。它们应该在单个窗格中一个接一个地显示。我有第一个和第三个特性,但是矩阵一把我弄丢了。虽然所有的东西都应该在一个单一的窗格中显示在相同的图形用户界面窗口上(每个教授),但我不知道除了创建gridPane之外,我还能做什么。它在没有大小限制的情况下显示得很好,但是它占据了整个屏幕,我的另外两个功能就看不见了。当我添加约束时,它变得很小,并且数字不可见。我不确定我该怎么解决这个问题。有人能帮帮忙吗?
Pane pane = n
我正在尝试使用Keras中的全连接层架构进行二进制分类,这在Keras中被称为密集类。
以下是我创建的神经网络架构的设计:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
self.model = Sequential()
# Dense(64) is a fully-connected layer with 64 hidden uni
我正试图建立一个房价预测模型。我使用python学习工具集。我使用的数据集有总楼面面积和公寓位置,我已将其转换为虚拟特征。因此,数据集看起来如下:
然后,我建立了一个学习曲线,看看模型做得如何。我用这种方式建立了学习曲线:
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import learning_curve
model = LinearRegression()
training_sizes, train