import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt name = np.array([['jack', 'ross', 'john', 'blues', 'frank', 'bitch', 'haha', 'asd', 'loubin']]) age = np.array([[12, 32, 23, 4,32,45,65,23,65]]) married = np.array([[1, 0, 1, 1, 0

写出将字符串中的数字转换为整型的方法,如:"as31d2v"->312,并写出相应的单元测试,输入超过int范围时提示不合法输入. public struct ConvertResult { public ConvertState State; public int Number; } public enum ConvertState { // 输入不合法 InValid = , // 输入合法 Valid = } public class StringHelper { publ

给出了旧金山以往犯罪活动的相关信息,预测特定条件下的犯罪情况 分析数据集和测试集信息: 训练集给出的信息有: 1.Dates:时间日期和时间,这里考虑时间对犯罪活动有影响,日期和下边的周几有相似处,取周几作为特征,因为节日是少数情况 2.category:犯罪分类,就是实例的标签 3.descript:对于犯罪的描述,没用的信息 4.DayOfWeek:周几,可能是有影响的 5.PdDistrict:地区,重要信息 6.Resolution:缺失值太多,弃用 7.Address:分类太多,而且和

1.判断是否为一个数字: Number(num)不为 NaN,说明为数字 2. 判断一个数为正数: var num=prompt("请输入:"); if(Number(num)>0){ document.write("您输入的是一个正数!"); } 3.判断一个数为整数: var num=prompt("请输入一个数字:"); if(parseInt(num)==parseFloat(num)){ document.write("

一.使用Number()函数. 二.使用parseInt()/parseFloat()函数. 详情: 一.使用Number()函数将非数值类型的数据自动的转化为数组类型 Number()函数可以将任何类型的数据转化为number类型,转换的规则如下: 如果是Boolean值,true和false将分别被替换为 1 和 0 如果是数字值,只是简单的传入和返回 如果是null值,返回 0 如果是undefined,返回NaN 如果是字符串,遵循下列规则: 如果字符串中只包含数字,则将其转换为十进制数

不多说,直接上干货! 首先,要明白为什么有时候,数值特征字段需要进行标准化? 答:因为,当我们若用回归分析算法时,必须将数值特征字段进行标准化,这是因为数值特征字段单位不同,数字差异很大,所以无法彼此比较,这时,就需要使用标准化,使得数值特征字段具有共同的标准.  加入数据标准化   withMean = false 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第14章 使用逻辑回归二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

/** * 非数值的比较: * 1.对于非数值的比较时,会将其转换成数字然后再比较 * 2.如果符号两端是字符串的值进行比较时,不会将其转换为数字进行比较,而是 * 分别比较字符串中的字符的 unicode 编码,如果其中两个字符的编码相等则直接跳过, * 继续比较下一个字符,若不等,直接输出结果,不会再比较后面的字符 * 3.如果比较的是两个字符串型的数字,一定要将它们都转成数字类型再进行比较 */ // number console.log(`2 > 1 = ${2 > 1}`); //

目录 1. 去掉指定列中包含NA/Inf/NaN的行 2. 去掉指定列中包含其他乱七八糟字符串的行 3. 去掉整个数据框中包含非数值的行 只包含NA.NaN和Inf的情况 针对其他字符情况 4. 总结下推荐用法 这个需求还是很常见的,因为我们在处理数据的时候无法全面考虑到数据框中含有哪些类型的数据,比如含有NA.NaN或Inf,甚至是一些乱七八糟的字符串.这时不论做统计分析还是作图,都会带来意想不到的错误.为防止这种现象发生,有必要在分析数据前将这些含有特殊字符的行去掉. 1. 去掉指定列中包含

接着看讲义,接下来这章应该是Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning. 含义: 从字面上不难理解其意思.这里的self-taught learning指的是用非监督的方法提取特征,然后用监督方法进行分类.比如用稀疏自编码+softmax regression. 对于非监督特征学习,有两种类型,一类是self-taught learning,一类是semi-supervised learning.看他们的定义不如看讲义中给出的那个

不多说,直接上干货! NaiveBayes数值特征字段一定要大于0,所以加入下述命令将负数转换为0. 朴素贝叶斯分类算法在进行数据标准化时,参数withMean必须设置为false. 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第16章 朴素贝叶斯二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列

函数说明: 1.  .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2.  plt.axvline()  # 用于画出图形中的竖线 3.  pd.qcut(feature, cut_list, labels)  用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值 我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征 四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位 比

函数说明: 1. Binarizer(threshold=0.9) 将数据进行二值化,threshold表示大于0.9的数据为1,小于0.9的数据为0 对于一些数值型的特征:存在0还有其他的一些数 二值化指的是:将大于0的特征使用1表示,将等于0的特征还是用0表示 对于二值化操作:使用两种方法 第一种方法: 求出大于等于1的索引值,令这些索引值对应的数值等于1,然后重新构建列 第二种方法: 使用Binarizer(threshold=0.9) 表示大于0.9的数据使用1表示 这里传入的参数需要是

对于一些标签和特征来说,分布不一定符合正态分布,而在实际的运算过程中则需要数据能够符合正态分布 因此我们需要对特征进行log变化,使得数据在一定程度上可以符合正态分布 进行log变化,就是对数据使用np.log(data+1) 加上1的目的是为了防止数据等于0,而不能进行log变化 代码: 第一步:导入数据 第二步:对收入特征做直方图,同时标出中位数所在的位置,即均值 第三步:对收入特征做log变化,使用np.log(data+1) 第四步:对log收入特征做直方图,标出中位数线的位置,即均值

函数说明: 1. .hist 对于Dataframe格式的数据,我们可以使用.hist直接画出直方图 对于一些像年龄和工资一样的连续数据,我们可以对其进行分段标记处理,使得这些连续的数据变成离散化 就好比:我们可以将0-9岁用0表示 10-19用1表示 20-29用2表示 ... 下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理 代码: 第一步:导入数据 第二步:对年龄特征使用.hist画出直方图,直方图本身也是一个分段的过程 第三步:使用np.floor(/10)取整,将比如5岁的年龄计算后为0 第四

函数说明: 1. PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False) 参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为2,即^2, interaction_only表示是否只使用a*b, include_bias是否添加一列全部等于1的偏置项 对数据进行多项式变化,将两个特征a, b如果是进行^2多项式变化操作,那么就相当于多出来了3个特征即a^2, a*b, b^2 一般我们在使用支持向量机的时候,

有些朋友创建了一个非public的dblink,现在该数据库的其他用户需要去使用该dblink,在正常情况下无访问权限,需要重新建一个dblink,或者将原dblink修改为public.但是由于忘记了原dblink的目标段的密码,使得创建或者修改dblink的步骤无法进行下去.这里通过修改基表(link$),解决该问题. 创建dblink SQL> show user; USER is "SYS" SQL> create database link "xff_d

碰到个小问题, 因为需要更改excel 的行为. 处理最多的还是excel的事, 不过看起来是excel.实际上对pandas 的库的熟悉.读取,更改,应用等等,方法. 十分有用. 先说需求,本来的表格形式为: 需要变成: 网上找了篇链接,移动非空单元格的. https://stackoom.com/question/2AWpZ/%E5%9C%A8pandas-DataFrame%E4%B8%AD%E5%B0%86%E9%9D%9E%E7%A9%BA%E5%8D%95%E5%85%83%E6%A

在PowerDesigner中,如果默认值是非数值型的,那么 PowerDesigner 会默认加上单引号 因此我们需要把这个默认的单引号干掉,如果是需要设置字符串默认值的时候,就手工加上 单引号 即可. 去掉单引号的方法如下图所示:

它是一个特殊的数值.它用于表示一个本来要返回数值的操作数未返回数值的情况. 在ECMAScript中,任何数值除以0会返回NaN,而不会导致错误,不会停止代码的执行,因此不会影响其他代码的执行. NaN本身两个不同寻常的特点: 1.任何涉及NaN的操作都会返回NaN,这个特点在多步计算中有可能导致问题. 2.NaN与任何值都不相等,包括NaN本身,即:alert(NaN == NaN);  //false isNaN()函数,它可以接受一个任何类型的参数,例如: alert(isNaN(NaN)