有几篇关于如何将分类数据编码到Sklearn决策树的文章,但是从Sklearn文档中,我们得到了以下内容
决策树的一些优点是:
(...)
能够处理数字和分类数据。其他技术通常专门用于分析只有一种类型变量的数据集。有关更多信息,请参见算法。
但是运行以下脚本
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
data = pd.DataFrame()
data['A'] = ['a','a','b','a']
data
我有一个test.py文件,如下所示:
year= sys.argv[1]
for i in range(len(year)):
print("Working on year",year[i])
year应该列出诸如['2021','2022']之类的年份,并通过它进行循环。我正在构造一个.sh文件,它只需将一个年表传递给python.Here,就是test.sh文件:
#!/bin/bash
year=$1
echo 'Working on' $year 'year'
python pat
n = int(input("Enter the number: "))
startRow = 0
endRow = n - 1
startColumn = 0
endColumn = n - 1
k = 1
matrix = [[0]*n]*n
i = startColumn
while(i <= endColumn):
matrix[startRow][i] = k
k = k + 1
i += 1
matrix[0][1] = 6
print(matrix)
output
python print_patterns.py
Enter
“珍藏分类者”的列表是:
当我创建一个PyPI包时,我不确定是否需要将“父母”包含到显然适用于我的项目中的重要分类器中。
例如,如果我已经在Windows上测试了我的项目,那么我应该包括以下哪一个:
'Operating System :: Microsoft',
'Operating System :: Microsoft :: Windows',
'Operating System :: Microsoft :: Windows :: Windows NT/2000',
我只在Windows 7上进行过实际测试,有时在Windows上进行测试
我正在使用TensorFlow版本0.9实现一个双向标记GRU网络(向前1层,向后1层)。在初始化模型时,TensorFlow初始化所有变量,创建GRU单元格,并正确应用所有常规转换,直到运行tf.nn.bidirectional_rnn函数时为止,在该函数中,它抛出与形状不正确的张量合并操作相关的ValueError。代码如下:
# Create the cells
with tf.variable_scope('forward'):
self.char_gru_cell_fw = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(char_hidden_size)
wi
在python中与Popen有问题。有关守则:
from subprocess import Popen
Popen(["nohup", "/usr/local/bin/python2.7 /somescript.py"])
有以下错误:
failed to run command `/usr/local/bin/python2.7 /somescript.py': No such file or directory
问题是,当我在终端中运行相同的命令时,它可以工作,并且文件肯定存在。