model = Story fields = ['category', 'name', 'author', 'url', 'content'] 这将把类别外键表示为主键相关字段
今天，我又在 Stackoverflow 上看到了一个 Python 非常著名的 TypeError 错误问题：DoesNotExist 对象不可调用。今天我们一起来看看这个问题该如何解决！...TypeError: ‘DoesNotExist’ object is not callable 我们现在看下面这个代码块： try: u = User.objects.get(email__iexact..._meta.object_name) TypeError: ‘DoesNotExist’ object is not callable 错误详情大概如上所示。正常情况下，这段代码是有效的。...当相同的进程稍后处理一个不同的请求时，你会得到 TypeError 是因为您的代码尝试调用已替换 User.DoesNotExist 的异常实例。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
pandas中DataFrame对象corr()方法的用法，该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数（包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关...计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关。...Kendall复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman复选项 等级相关 计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料 注： 1、若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-...可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2、当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。...Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。
R可以计算多种相关系数，今天主要介绍常见的三种：Pearson相关系数、Spearman相关系数 和 Kendall相关系数。...等级相关系数 衡量非线性关系变量间的相关系数，是一种非参数的统计方法。...变量是成对的等级评定，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料。...等级相关系数是根据每个值所处的排列位置的差值，求相关性系数。...可用于计算实验数据分析中的不同组学数据之间的相关性。 1.3 Kendall秩相关系数 也是一种非参数的等级相关度量，类似Spearman相关系数。对象是分类变量。
7.3.1 相关的类型 1.Pearson、Spearman和Kendall相关 Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度。...Spearman等级相关系数则衡 量分级定序变量之间的相关程度。Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量。...可选类型为pearson、spearman或kendall ? 首个语句计算了方差和协方差，第二个语句则计算了Pearson积差相关系数，而第三个语句计算 了Spearman等级相关系数 2....7.3.2 相关性的显著性检验 可以使用cor.test()函数对单个的Pearson、Spearman和Kendall相关系数进行检验。...corr.test()函数可以为Pearson、Spearman或Kendall相关计算相关矩阵和显著性水平。
当然如果你一开始就把模型赋值给了一个变量，那么调用summary()之后这个部分就是那个变量了。...斯皮尔曼相关系数和肯德尔等级相关系数 与前面的部分所讲的单样本和双样本问题一样，相关问题也有非参数的方法，这些方法的优点在于不需要假设数据的正态分布性，而且结果也不会受到单调变换的影响。...相关性检验的几个方法都打包进了cor.test中，没有额外提供专门的spearman.test()函数。...所以可以在cor.test()中指明： > cor.test(blood.glucose,short.velocity,method="spearman") Spearman's rank correlation...") : 无法给连结计算精確p值 而等级相关同理，只需要在method参数中做出修改就可以实现： > cor.test(blood.glucose,short.velocity,method="kendall
python对象的相关术语： python程序中保存的所有数据都是围绕对象这个概念展开的： 程序中存储的所有数据都是对象。 每个对象都有一个身份、一个类型和一个值。 ...实例被创建后，其身份和类型就不可改变 如果对象值是可修改的，则称为可变对象； 如果对象值不可修改，则称为不可变对象 如果某个对象包含对其它对象的引用，则将其称为容器。 ...大多数对象都拥有大量特有的数据属性和方法 属性：与对象相关的值。在对象实例化时，在对象内部可以使用的变量的变量名称就称之为对象的属性。 ...类由属性和方法组成： 属性（内置的数据）：与对象相关的值。在对象实例化时，在对象内部可以使用的变量的变量名称就称之为对象的属性。...使用点号运算符调用方法时，必须在后面加上()，如list.pop() 可调用对象：使用callable()函数测试对象是否可调用。
当我们尝试对不可哈希（unhashable）的对象进行哈希操作时，就会出现TypeError: unhashable type的错误。...希望本篇文章对你理解TypeError: unhashable type: 'dict'错误，并解决相关问题提供了帮助。在Python编程中，对错误的正确理解和解决是成长为一名优秀开发者的重要一步。...常见的不可变对象包括整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）、元组（tuple）等。...pythonCopy code# 字符串是不可变对象的例子str1 = "Hello"str2 = str1.upper() # 调用字符串的upper()方法，返回一个新的字符串print(str1...需要注意的是，在Python中，虽然整型（int）和浮点型（float）是不可变对象，但是字符串（str）是可变对象，即可以通过切片（slice）等操作来修改字符串的值。
它可以执行Pearson，Kendall和Spearman相关。 皮尔逊相关 皮尔逊相关是最常见的相关形式。假设数据是线性相关的，并且残差呈正态分布。...肯德尔秩相关是一种非参数检验，它不假设数据的分布或数据是线性相关的。...它对数据进行排名以确定相关程度。...Spearman等级相关性是一种非参数检验，它不假设数据的分布或数据是线性相关的。...Species ~ Latitude, data = Data, pch=16, xlab = "Latitude", ylab = "Species")abline(int
并且使用内置的增益重要性、SHAP重要性和置换重要性算法来计算每个特征的重要性等级（置换重复五次，得分取平均值）。 然后计算特征的重要性与实际重要性之间的Spearman秩相关系数。...每个实验的数据（数据集统计相关性，模型重要性与内置增益重要性、SHAP重要性和置换重要性之间的Spearman秩相关系数）被保存以供进一步分析。...置换重要性受高度相关特征的影响最大。内置增益和SHAP计算的重要性没有区别。 ? 图8 Spearman特征排序相关性=f（特征相关性平均值） ?...图9 Spearman特征排序相关性=f（特征相关性最大值） ? 图10 Spearman特征排序相关性=f（模型得分） ?...图12 Spearman特征排序相关性=f（特征相关性均值） ?
大数据的发展经历了从因果分析到相关分析的转变。宏观上来讲，如果两个事务存在某种统计学意义上的依赖性就称两者具有相关性。这里我们就简单聊聊各种相关分析的方法。...2 等级相关分析 如果在某些情况下，我们不需要顾及计算向量中值的相对大小，那么还可以计算等级相关性系数，如Spearman等级相关和Kendall等级相关等。...等级相关没有积差相关要求那样严格，相同的情况下，等级相关的精确度要低于积差相关。 3 偏相关分析 如果我们想除去共同噪声的影响，可以选择偏相关分析的方法（在频域上叫偏相干）。...其结果与先回归掉噪声再计算相关的结果是一样的。 4 频域上的相关分析 如果我们的处理对象是时间序列，除了以上谈到的方法外，我们还可以度量频域上的相关性，如使用相干谱分析的方法，如小波相干等。...我们常用的如Jaccard相关， Cosine相关，Pearson 相关都是属于线性相关的范畴，复杂的还有非线性相关的方法，如多谱分析，互信息等。但这些在我们电商的场景中很少用到。
每当您在程序中使用不正确或不受支持的对象类型时，都会引发该错误。 如果尝试调用不可调用的对象或通过非迭代标识符进行迭代，也会引发此错误。例如，如果您尝试使用 "str" 添加 "int" 对象。...' objects with 'str' TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str' 解决： 要解决上述问题，可以为变量...c 提供一个 'int' 对象，也可以将变量 a 和 b 的类型转换为 'str' 类型。...当你尝试在仅支持 'bytes' 对象的操作中使用 'str' 对象时，就会引发 TypeError: A Bytes-Like object Is Required, not 'str' 的异常。...因此，你可以看到在上述从 'scores.txt' 中提取数据的示例时，我们尝试使用 'str' 拆分字节对象，这是不受支持的操作。因此，Python 引发 TypeError。
Python基础之函数：异常相关和生成器对象、yield用法、生成器表达式 一、异常常见类型 1、类型错误 TypeError: must be str, not int 类型错误：必须是一个字符串 2...、缩进错误 IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 缩进错误：未知缩进不匹配任何缩进等级 3、索引错误...() ------------------------------------------------------------------------------- raise func() TypeError...：yield 2、当函数体代码中含有yield关键词时，运行此段函数体代码并不会执行，而是将函数体代码变为生成器对象 3、在使用__ next __调用生成器对象后代码才会运行 4、代码在运行后遇到...索引取值和迭代取值的区别 1、索引取值 优点： 1.可以通过值的位置取值 2.同一值可取多次 缺点： 1.依赖与索引的方式才能取值 2、迭代取值 优点： 1.节省空间 缺点： 1.同一值只能取一次，不可多次取相同值
对比分析 对比分析是指把两个相互联系的指标进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。...3.计算相关系数 在二元变量的相关分析过程中比较常用的有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和判定系数。...不服从正态分布的变量，分类或等级变量之间的关联性可采用Spearman秩相关系数来描述。 ...易知，只要两个变量具有严格单调的函数关系，那么它们就是完全Spearman相关的，然而，Pearson相关只有在变量具有线性关系时才是完全相关的。...研究表明，在正态分布假定下，Spearman秩相关系数与Pearson相关系数在效率上是等价的，而对于连续测量数据，更适合用Pearson相关系数进行分析。 判定系数。
一、Python对象的相关术语 Python中一切皆对象，python程序中保存的所有数据都是围绕对象这个概念展开的；所有的对象都是由类实例化而来的，只不过这些类有些是python内置的类；例如，整数和浮点数...type：内置类型 instance：实例化 实例被创建后，其身份和类型就不可改变 如对象值是可修改的，则称为可变对象 如果对象的值不可修改，则称为不可变对象 如果某个对象包含对其它对象的引用...，则将其称为容器； 大多数对象都拥有大量特有的数据属性和方法 类=数据（变量）+方法（函数） 属性：与对象相关的值；就是类实例化为对象时可以为内部的变量赋值，对象内部可用变量名就称之为对象的属性 方法...返回一个数据，显示则要使用print语句 方法：操作（），就是函数 调用，执行一段代码 括号：调用可调用对象（函数，类，对象中的方法） 3...、如何获取使用帮助 获取对象支持使用的属性和方法：dir()， 某方法的具体使用帮助：help(),例如：help(list.pop), 获取可调用对象的文档字串：print obj.
下面介绍 3 种情况： 内部业务数据敏感度高 智能客服、知识管理、文档生成工具、业务开发等，这些应用场景不可避免地会接触到业务数据，因此无法直接使用，通常只能基于现有的大模型利用内部数据进行训练。...修复后的脚本如下：…… 二、分析异常 问： “你现在是一个前端专家，收到以下 sentry上报的异常，从可能的原因，可能的影响，错误严重等级评分（10 分制），修复建议等方面进行分析评估，异常为： TypeError...这是一个类型错误，提示在尝试设置一个 null 对象的 'innerText' 属性。...在事件处理函数中，可能未正确处理元素的引用，导致在某些情况下引用了一个 null 对象。...这个过程和我们平时调用业务接口很相似，可以有固定的出入参和功能逻辑，通过系统完成工作。
最近着实有点忙，没机会复习os、pickle两部分模块，所以数据储存和字典读取成为了一个问题，大致原理知道，但是具体操作可能还是得返回去再好好看看，所以目前就提前开始学习新的知识了，虽然今天感觉str的相关方法忘的是干干净净的...:int类型不可迭代 for i in 3: pass #ValueError num=input(" : ") #输入hello int(num) #NameError aaa #IndexError...SyntaxError Python代码非法，代码不能编译(个人认为这是语法错误，写错了） TypeError 传入对象类型与要求的不符合 UnboundLocalError 试图访问一个还未被设置的局部变量...，基本上是由于另有一个同名的全局变量， 导致你以为正在访问它 ValueError 传入一个调用者不期望的值，即使值的类型是正确的 更多异常（有空还是要挨个错一遍）： ArithmeticError...(age) if age == AGE: print('you got it') break 如果错误发生的条件是不可预知的，则需要用到try…except：在错误发生之后进行处理
，也就是我并不关心对象什么类型，到底是不是鸭子，只关心行为。 假如定义了一个函数，传入一个类对象，我们并不需要知道这个类对象是不是我们想要的类对象，只要他有需要的方法，那么这个函数就可以执行。...，而是直接调用这个对象的走和游的方法，如果所需要的方法不存在就会报错。...python中的鸭子类型 a = [1, 2, 3] b = (4, 5, 6) # 元组 c = "123" # 字符串 d = {"a": 100} # 字典 e = 1 # int a.extend...(b) print(a) a.extend(c) print(a) a.extend(d) print(a) a.extend(e) # e 不可迭代，无法调用extend函数 print(a) [1...，无法调用extend函数 14 print(a) 15 TypeError: 'int' object is not iterable 可以发现extend方法接收的参数中并不关心你的类型
print('未标准化残差与“{}”变量的spearman等级相关系数为{}，p值为{}。'...未标准化残差与“大网占比”变量的spearman等级相关系数为 -0.004794315991555318，p值为0.8724988457644585。...未标准化残差与“小网占比”变量的spearman等级相关系数为 0.01220849987834211，p值为0.6827737839962207。...学生化删除后残差与“小网占比”变量的spearman等级相关系数为 0.012965747385529707，p值为0.6642651943572604。...结果解读： 未标准化残差、学生化删除后残差与三个自变量的spearman等级相关系数均不显著（p值都大于0.05），因此，认为不存在方差不齐性。
调用函数和对象的方法 用圆括号 result = f(x,y,z) 动态参考，强类型 不像C++，Java之类的语言，python中object reference是没有自带类型的。...但是Visual Basic会把'5'变为整数（int），而JavaScript会把5变为字符串（string） '5' + 5 ---- TypeError...Traceback (most recent call last) in () ----> 1 '5' + 5 TypeError: Can't convert 'int' object to str...的常用法是用来检查一个instance是不是none： a = None a is None True 另外像是，+， - ，==， <=, &, |等都也算是运算符，这个就不详细说了，可以直接看这个链接 可更改和不可更改对象...而string和tuple是不可以更改的： 2 标量类型（scalar types） 这种类型指的是None，str, bytes, float, bool, int 数值型 ival = 123554
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