我试图使用Dejan Noveski的代码使用PIL模块创建一个函数,用于计算python中图像的熵。
def image_entropy(img):
hgram = np.histogram(img)
histogram_length = sum(hgram)
samples_probability = [float(h) / histogram_length for h in hgram]
return -sum([p * math.log(p, 2) for p in samples_probability if p != 0])
它引发以下错误
File "test.py
我是python的新手,需要帮助!我正在练习python NLTK文本分类。以下是我在上练习的代码示例
我已经试过这个了
from nltk import bigrams
from nltk.probability import ELEProbDist, FreqDist
from nltk import NaiveBayesClassifier
from collections import defaultdict
train_samples = {}
with file ('positive.txt', 'rt') as f:
for line i
我对python是个超级新手,现在我真的被卡住了。我的任务是找出给定字符串中有哪些二元语法以及它们出现的频率。它使用集合库工作(您可以在下面看到我所需要的),但我想看看它是如何在不使用任何库的情况下完成的。
from collections import Counter
string = "ababbababab"
result = Counter(string[x:x+2] for x in range(len(string) - 1))
print("Bigram Frequency : " + str(dict(result)))
谢谢大
这可能是一个重复的问题,但我似乎找不到答案...我正在尝试使用operator[]在C++中实现一个类似object的可分片容器。下面是我的实现(不起作用):
class SlicableIntVector{
private:
std::vector<int> vector;
public:
explicit SlicableIntVector(std::vector<int> vector): vector(vector){};
// The usual way of overloading operator[]
int &o
我试图找到一种方法,用python从一段文本中获得所有的二元语法,这些单词不一定是连续的单词,但在文本中由N个单词分隔。虽然我已经找到了很多关于如何找到连续二元语法的答案,但我还没有找到关于非连续二元语法的明确答案。
我使用sklearn和CountVectorizer来查找我的二元语法,但我不知道它是否能够完成此任务。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
#finding bigrams and their frequency
bigram_vectorizer = CountVectorizer(ngra
有谁能帮我解决这个问题吗?
array.each_with_index do |buffer,index|
if array[index][8] == array[1..7][8]
puts "match found"
end
end
我想要比较是否有任何二元组,但我如何定义搜索范围是我的数组索引值从1到7,除了索引?
为了清楚起见,我想比较除了[index][8]之外的array[1][8],[2][8],[3][8]等等
谢谢你的帮助。
我试着训练我的模型阅读一些x射线图像,我使用木星笔记本,导入库,定义图像属性,准备数据集,创建神经网络模型,定义回调.并管理数据,但在试图训练我的模型时,我得到了以下错误:
ValueError: Unexpected result of `train_function` (Empty logs). Please use `Model.compile(..., run_eagerly=True)`, or `tf.config.run_functions_eagerly(True)` for more information of where went wrong, or file a iss
我试图在下面运行代码,当我运行python tfidf.py (Python2.6.9)时,我在下面的行中得到SyntaxError: invalid syntax错误,指向for语句。我做错了什么?
def produceVector(blob, bloblist):
##### SYNTAXERROR: invalid syntax in the "for" in the line below #####
scores = {word: tfidf(word, blob, bloblist) for word in blob.words}
retur
我正在为学习俄语字母表的初学者创建脚本。所以我创建了一个脚本,它首先:
print "Give me letter: "
letter = raw_input()
好的,然后我说:
if letter == "a":
print "Аа"
elif letter == "b":
print "Бб"
elif letter == "be":
等等。如果我插入1个字母,这工作得很好。例如"a“。但是如果我想插入“狗”呢。(d -o- g)。怎么做呢?
我只是初学者,实际上这是我
我正在尝试使用科学知识的期望最大化对数据进行聚类。因此,我根据正态分布创建了两个不同的数据集,如下图所示。
📷
每个分布的平均值是:
Mean of distr-1: 0.0037523503071361197
Mean of distr-2: -0.4384554574756237
但是,在我使用scikit运行EM之后,我得到的平均值如下:
Mean after EM: [[-0.12327634 0.39188704]
[-1.31191255 -4.4292102 ]]
我该怎么解释这个意思?我正在尝试从数据创建两个集群。这是我的代码:
import numpy as np
impo
通过外部程序过滤Python字符串最干净的方法是什么?具体地说,如何编写以下函数?
def filter_through(s, ext_cmd):
# Filters string s through ext_cmd, and returns the result.
# Example usage:
# filter a multiline string through tac to reverse the order.
filter_through("one\ntwo\nthree\n", "tac")
# => returns "
下面是Python代码的一部分:
pstat1 = [plotvex(alpha,beta,j)[0] for j in range(5)]
ptset1 = [plotvex(alpha,beta,j)[1] for j in range(5)]
其中plotvex是一个返回两个项的函数。我想使用列表理解生成两个列表pstat1和ptset1,但是我想知道有什么方法不需要调用函数两次吗?谢谢:)
我有一个函数来获取tfidf特性,如下所示: def get_tfidf_features(data, tfidf_vectorizer=None, ngram_range=(1,2)):
""" Creates tfidf features and returns them as sparse matrix. If no tfidf_vectorizer is given,
the function will train one."""
if tfidf_vectorizer is not None: