ValueError:传递的值的形状是(12，8)，索引表示(12，12)和.describe() - 腾讯云开发者社区

关于JavaScript如何将值传递给函数，在互联网上有很多误解和争论。大致认为，参数为原始数据类时使用按值传递，参数为数组、对象和函数等数据类型使用引用传递。...按值传递和引用传递参数主要区别简单可以说：按值传递：在函数里面改变传递的值不会影响到外面引用传递：在函数里面改变传递的值会影响到外面但答案是 JavaScript 对所有数据类型都使用按值传递...Here，lion 和 tiger 是引用类型，它们的值存储在堆中，并被推入堆栈。它们在堆栈中的值是堆中位置的内存地址。...为了了解实际发生了什么，以及在函数调用期间如何将激活记录推入堆栈，我们必须了解程序是如何用汇编表示的。...为了跟踪函数调用期间参数是如何在 JS 中传递的，我们将例子一的代码使用汇编语言表示并跟踪其执行流程。

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java栈与堆的区别，队列，数组，链表集合的介绍，java 参数传递是值传递，数组和String作为参数传递的区别，string赋值方式的区别

栈堆是先进后出，可以使用链表或数组表示，队列是先进先出，只能在对尾添加数据，队头删除数据，但是，可以查看队头和队尾的数据，还有双端队列，在两端都可以插入和删除，可以用链表和数组表示。...arraylist，linkedlist，vector，stack， java 参数传递是值传递还是引用传递，数组和String作为参数传递的区别：总结一下几点：1：Java参数传递方式只有一种，就是按值传递...3：String属于引用传递，但是它很特殊，在参数传递时它是重新new了一个String,导致前后的引用地址发生改变，在方法中改变的是新new的String的值。而原先的并没有改变。...4：在堆内存的垃圾自动回收机制是：当创建的堆内存空间没有栈引用指向它的时候，系统会认为这个块区域变为垃圾，JAVA的自动垃圾回收机制会在适当的时候释放这块空间下面我们具体说下值传递，首先是基本类型：为了加快程序运行速度...abc abg 这个题表达的就是string与对象值传递的区别。

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True)) 如果你了解 NumPy ，可能已经注意到，对于 2D 张量，我们将行表示为维度 0，将列表示为维度 1。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...indices = torch.LongTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 我们可以将索引作为张量传递并将轴定义为...indices = torch.LongTensor([0, 0]) describe(torch.index_select(x, dim=0, index=indices)) 我们可以将索引作为张量传递并将轴定义为...，矩阵1的列和矩阵2的行必须匹配。

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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。...在这个具体的错误信息中，我们可以看到(33, 1)表示数据对象的形状是33行1列，而(33, 2)表示期望的形状是33行2列。...检查索引的使用此外，我们还需要检查索引的使用是否正确。错误信息中指出了索引所暗示的形状，我们应该确保我们在使用索引时保持一致。检查索引是否正确是解决这个错误的另一个重要步骤。3....当我们进行数据处理和分析时，有时候会遇到需要将两个数据集进行合并的情况。例如，我们有两个数据集，一个是包含学生姓名和年龄的数据集，另一个是包含学生姓名和分数的数据集。...shape属性返回的是一个元组，该元组的长度表示数组的维度数，元组中的每个元素表示对应维度的长度。在上面的示例中，数组arr的形状为(2, 3)，即包含2行3列。

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Python机器学习的练习一：简单线性回归

实现简单的线性回归线性回归是建立因变量和一个或多个自变量之间关系的一种方法（如果只有一个自变量就是简单线性回归；如果是多个自变量就是多重线性回归）。...矩阵乘法看起来像(i x j)*(j x k)=(i x k)，其中i、j和k是矩阵相对维度的形状。...梯度下降函数中有叫做alpha和iters的参数。alpha是学习速率-它是参数更新规则中的一个因素，它帮助决定算法收敛到最优解的速度。iters是迭代次数。...查看结果我们将使用matplotlib来可视化我们的解决方案。我们在数据的散点图上覆盖一条线表示我们的模型，看它是否合适。...成本一直在降低——这就是凸优化问题的一个示例。如果你要绘制问题的整个解决方案空间，它看起来会像一个碗的形状，“盆地”表示最优解。

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机器学习作业1-线性回归

用绘图的方式看看数据的分布 // scatter表示离散 // data.plot底层用的也是matplotlib的方法绘制 // ?...没找到这个方法如何改变背景，默认的背景是透明的 data.plot(kind='scatter', x='Population', y='Profit', figsize=(12,8)) plt.show...项，所以x的第一列加上“1”，相当于给一个基准起始值，一般称为“截距” data.insert(0, 'Ones', 1) // 在第0列的位置添加1，列的名称为“Ones” data.describe...按照偏导求出上面的表达式注意，吴恩达的教程里，区分了j = 0和j = 1，是方便大家理解。在这里，对x增加了值为"1"的列， ? 按下面算式， ? 值为1，不用区分 ?...这个对于pandas来说很简单，注意特征归一化是机器学习数据预处理里非常重要的一环，直接影响模型训练的效率和结果，尤其是各个特征的量级差距很大。

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tf.train.batch

如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。...如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。...在这种情况下，对于每个加入值为None的维度，其长度可以是可变的;在退出队列时，输出张量将填充到当前minibatch中张量的最大形状。对于数字，这个填充值为0。对于字符串，这个填充是空字符串。...返回值:与张量类型相同的张量列表或字典(除非输入是一个由一个元素组成的列表，否则它返回一个张量，而不是一个列表)。

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解决ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.

# 现在 y_1d 是一个形状为 (110000,) 的一维数组通过使用 np.argmax 函数，我们可以将 y 中的每个样本的最大值所在的索引提取出来，从而将多维目标变量转换为一维数组...argmax函数是numpy库中的一个函数，用于返回数组中最大值所在的索引。它可以帮助我们找到数组中最大值的位置。...默认为None，表示查找整个数组中的最大值的索引。如果axis为0，表示查找列中的最大值的索引；如果axis为1，表示查找行中的最大值的索引。out：可选参数，表示输出结果的数组。...返回值：返回最大值所在位置的索引。...，我们创建了一个2维的数组arr，并使用np.argmax()函数找到了整个数组中的最大值的索引（8），以及沿列和行方向的最大值索引。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

，因为空值或值的测试是模糊的。...### 最小/最大值的索引 Series 和 DataFrame 上的idxmin()和idxmax()函数计算具有最小和最大对应值的索引标签： In [108]: s1 = pd.Series(np.random.randn...最小/最大值的索引 Series 和 DataFrame 上的idxmin()和idxmax()函数计算具有最小和最大对应值的索引标签： In [108]: s1 = pd.Series(np.random.randn...Series 的索引与 DataFrame 的索引是相同的 Python 对象。.../ 高级索引是进行重新索引的更简洁方式。

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tf.lite

这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...input_arrays_with_shape:表示输入张量名称的字符串元组和表示输入形状的整数列表(例如，[("foo":[1,16,16,3])))。...input_shapes:表示输入张量名称的字符串的Dict到表示输入形状的整数列表(例如，{"foo":[1,16,16,3]])。...(默认没有)input_shapes:表示输入张量名称的字符串的Dict到表示输入形状的整数列表(例如，{"foo":[1,16,16,3]])。...类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。output_tensors:输出张量列表(仅使用.name)。返回值：TFLiteConverter类。

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tf.while_loop

loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。...除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。...稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...b)如果循环变量是索引切片，则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape， [shape[0]]， [shape.ndims])。...参数：cond:表示循环终止条件的可调用的。body:表示循环体的可调用的。loop_vars:一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或numpy数组、张量和TensorArray对象列表。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

一个例子是两个表示特定经济指标的数据系列，其中一个被认为是“更高质量”的。但是，较低质量的系列可能在历史上延伸得更久，或者数据覆盖更完整。...### 最小/最大值的索引 idxmin() 和 idxmax() 函数在 Series 和 DataFrame 上计算具有最小和最大对应值的索引标签： In [108]: s1 = pd.Series...元组的第一个元素将是行对应的索引值，而其余值是行的数值。...Series，并应返回具有相同形状的转换值的Series或数组。...### 通过索引和值传递给DataFrame.sort_values()的by参数可能是列名或索引级别名称。

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解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

确保数据的形状是(1, 10, 4)，其中1表示batch size，10表示数据长度，4表示特征数量。2....总结通过对输入数据的形状和模型定义进行检查和调整，我们可以解决"ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder...Placeholder张量的主要特点如下：形状（shape）不固定: 在定义Placeholder时，通常会将形状（shape）设置为None或部分确定的值，以便在运行时能够接受不同形状的输入数据。...在构建计算图时不会执行任何计算: Placeholder张量本身没有值，只是一个占位符，它在计算图构建阶段主要用于确定模型的结构和输入参数的形状。...需要注意的是，输入数据的形状（shape）必须与定义Placeholder时指定的形状匹配，否则会出错。None表示可以接受可变大小的输入。

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《Pandas Cookbook》第05章布尔索引1. 计算布尔值统计信息2. 构建多个布尔条件3. 用布尔索引过滤4. 用标签索引代替布尔索引5. 用唯一和有序索引选取6. 观察股价7. 翻译SQ

计算布尔值统计信息 # 读取movie，设定行索引是movie_title In[2]: pd.options.display.max_columns = 50 In[3]: movie = pd.read_csv...top False freq 3877 Name: duration, dtype: object # 实际上，dureation这列是有缺失值的...z-score的绝对值：z-score是远离平均值的标准差值得个数 In[61]: abs_z_score = amzn_daily_return.sub(mean).abs().div(std) #...== movie_boolean.shape Out[84]: True # mask方法产生了许多缺失值，缺失值是float类型，所以之前是整数型的列都变成了浮点型 In[85]: movie_mask.dtypes...# 因为criteria_col是包含行索引的一个Series，必须要使用底层的ndarray，才能使用，iloc In[98]: movie.iloc[:, criteria_col.values]

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tf.train

，不管梯度值是多少，都会更新和应用累加，而在稀疏版本中(当梯度是索引切片时，通常是因为tf)。...构造函数添加ops来保存和恢复变量。var_list指定将保存和恢复的变量。它可以作为dict或列表传递：变量名的dict：键是用于保存或恢复检查点文件中的变量的名称。...如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。...如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。

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tf.where

如果x和y都为空，那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回，其中第一个维度(行)表示真实元素的数量，第二个维度(列)表示真实元素的坐标。...记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。...如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。...条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。

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tf.Variable

通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。...函数必须将表示变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量(其形状必须相同)。在进行异步分布式培训时使用约束并不安全。synchronization:指示何时聚合分布式变量。...当将这个参数设置为tf.TensorShape(None)(表示一个未指定的形状)时，可以用不同形状的值为变量赋值。...这假设这个变量和sparse_delta indexedslice有一系列对它们都相同的主导维度，并且更新是在索引的最后一个维度上执行的。...参数：shape:表示被覆盖的形状的TensorShape。sparse_readsparse_read( indices, name=None)根据索引从params坐标轴中收集切片。

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使用 Python 进行财务数据分析实战

无论你是经验丰富的金融分析师还是初入投资领域者，这些见解和技巧都将增强你的分析技能，拓宽对金融市场动态的理解，并帮助你在股票市场做出明智的决策。...aapl['diff'] = aapl.Open - aapl.Close del aapl['diff'] 这段代码创建一个名为“diff”的新列，该列表示“开盘价”和“收盘价”值之间的差异。...该函数需要股票代码列表、开始和结束日期作为参数，并使用子函数data检索每个股票代码的数据。接下来，函数map将应用于每个股票代码，将生成的数据组合成具有分层索引的单个 DataFrame。...首先设置了两个变量，分别代表短期和长期移动平均线的长度。接下来，初始化一个DataFrame来包含信号，其中一列表示信号，另一列表示位置。...通过对每日平均收益进行标准化，使用标准差来计算夏普比率，以确定风险调整后的收益。夏普比率的年化值是将其乘以 252 的平方根，代表一年中的典型交易日数。

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写综述的用词云真的不香吗？python词云图制做

统计的文献情况关键词那么多，难道用词云它不香吗！！！！！！！！！？对于某些执着于图片质量的高玩，实验内容好不好是次要的、文章好不好是次要的、漂漂亮亮的图才是最体面的。...simsun.ttc',background_color='white',stopwords=stop_words) word_c.generate(text_cut) plt.figure(figsize=(12,8...其次，一些细节是可以调整的，具体参数百度去吧（别问为什么，还是因为懒）~把结果图给你放出来：花里胡哨版，其实也就是加了一个蒙版，你可以用各种图案做底，我这么有爱心的懒人，肯定放个爱心啦~ import...)) plt.imshow(word_c) plt.show() 小技巧，里面有个numpy的掩码方式，改天再写个帖子吧~ 图：哦，对了，我把变量也截图给大家康康~ 你可以自行设置，哪些词是不要的...具体大家看看代码吧喜欢的关注一下吧，保证物有所值！最后，希望我的幸福快乐=Max（大家的幸福快乐）

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善用5个优雅的 Python NumPy 函数

1) 使用-1进行整形 Numpy允许我们重新塑造一个矩阵，提供新的形状应该与原始形状兼容。这个新形状的一个有趣之处是，我们可以将形状参数设为-1。...一维为-1的不同图形的表示 a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) a.shape (2, 4) 假设我们将行设为1，把-1作为列...a.reshape(-1,-1) ValueError: can only specify one unknown dimension a.reshape(3,-1) ValueError: cannot...Numpy有一个名为argpartition的函数，它可以有效地找到N个值中最大的索引和N个值。它提供索引，如果需要排序的值，则可以进行排序。...带有最小值2和最大值6的剪辑示例 #Example-1 array = np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array

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JavaScript 是如何工作的：JavaScript 的共享传递和按值传递

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

tf.lite

tf.while_loop

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

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