使用sklearn SVC(),我将得到以下错误
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
from sklearn.svm import SVC
# create the model
mySVC = SVC()
# fit the model to data
mySVC.fit(X,y)
# test the model on (new) data
result = mySVC.predict([3, 5, 4, 2
C++部件我有一个类a,它有一个公共变量2d int数组b,我想在python中打印出来(我想要访问的方式是a.b)。
我已经能够包装大部分代码,现在我可以在python中调用a类中的大多数函数。
那么,我如何在python中读到b呢?如何使用numpy.i将其读入numpy数组(我找到了一些如何使用非变量函数的解决方案)?有办法读取c++库中的任何数组吗?或者我必须处理接口文件中的每个变量。
现在,当我尝试在python中使用它时,b是<Swig Object of type 'int (*)[24]' at 0x02F65158>。
如果可能的话,我不想修改cp
我对numpy数组进行了如下形状的培训和测试
TrainX = (1234, 50, 50) Type: <class 'numpy.ndarray'> # 1234 arrays of 50 by 50 floats
TrainY = (1234, 2) Type: <class 'numpy.ndarray'>
# TrainY was one column of binary class 0 or 1. Converted it through to_categorical()
TestX = (123, 50, 50) Type
我有一个数组:
>>> data = np.ones((1,3,128))
我使用savez_compressed将其保存到文件中
>>> with open('afile','w') as f:
np.savez_compressed(f,data=data)
当我试图加载它时,我似乎无法访问数据:
>>> with open('afile','r') as f:
b=np.load(f)
>>> b.files
['
我需要从C++向python函数传递一个numpy数组。代码如下。python方面:
import numpy as np
import convert as cv
def f(x):
x[0] = 5.
return len(x)
if __name__ == '__main__':
y = np.array([1., 2., 3., 4.])
x = cv.func_n(f, y)
print x
C++方面:
#include <iostream>
#include <boost/python.hpp>
using na
我是python初学者,到目前为止我已经读到python没有引用,如果这是真的,那么在python中的perl代码相当于什么呢?
#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;
use Data::Dumper;
my @grps = qw/grp1:1:2:3 grp2:1:2:3 grp3:1:2:3/;
# CREATES AN ARRAY OF REFERENCES TO ARRAYS - AoR2A
my @agrps;
foreach (@grps){
push @agrps, [split(":")];
}
# CRE
我有一个有两列的CSV文件,‘句子’是句子串,emoID是1-7个整数,如下所示:
sentence emoID
During the period of falling in love. 1
When I was involved in a traffic accident. 2
..... ...
我需要将每个句子分类到其对应的emoID。我看到了一个示例,它将两个类分类如下:
# Generate labels
positive_labels = [[0, 1] for _ in
我正在尝试子类化一个numpy结构数组,这样我就可以在子类中添加特殊的方法。一切都很好,直到我从数组中检索到一个索引。当发生这种情况时,将返回numpy.void类型的对象,而不是子类的类型。(实际上,无论是否进行子类化,从结构化数组中检索单个索引都会返回numpy.void类型的对象。)为什么会这样呢?我如何确保返回我的类的一个实例?我认为重写__getitem__是可行的方法,但我对ndarray子类化还不够熟悉,不能确信我不会搞砸其他事情。请给我建议。
下面是我所描述的行为的一个示例:
import numpy as np
# The ndarray subclass
class Fo
我有一个数组,如下所示。这里的Bandit是我创建的一个类。
bandits = [Bandit(m1),Bandit(m2),Bandit(m3)];
现在,我想做以下几件事。下面是Python代码,它立即给出了这些对象的平均值的最大值。
j = np.argmax([b.mean for b in bandits])
我如何在MATLAB中做同样的事情?为了更清楚起见,每个bandit对象都有一个属性mean_value。也就是说,如果b1是一个bandit对象,那么我可以使用点运算符(b1.mean_value)获得该值。我想找出b1,b2,b3中哪一个拥有最大的mean_val,并且需