python-3.x

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    我有一個數據集遵循對數正態分佈。如果我將y值與semilog-x軸上的x值進行比較,則分佈將顯示爲高斯。同樣,如果我將數據集中每個值的對數進行排序,並將它們繪製到log(x)域,則分佈將顯示爲高斯(但由於該域上log(x)值的線性間隔較寬而更好)。我的代碼試圖通過優化參數mu和sigma(因爲對數正態分佈的平均值不等於正態分佈的平均值)來最小化上述三個表示中的數據集的卡方。我的問題不是卡方最小化(

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    如果我用「inplace = True」重置我的Pandas數據框的索引(在the documentation之後),它將返回一個類'NoneType'。如果我用「inplace = False」重置索引,它將返回帶有新索引的數據幀。爲什麼? print(type(testDataframe)) print(testDataframe.head()) 回報: <class 'pandas.c

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    我安裝howdoi成功。但我拿'howdoi java日期',它指向'控制檯中無法建立網絡連接'。 enter image description here

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    我有一個5個暗淡的數組(來自分箱操作),並希望規範(sum == 1爲最後一個維度)。 我想我找到了答案here但它說: ValueError: Found array with dim 5. the normalize function expected <= 2. 我實現了與5個嵌套循環,像結果: for en in range(en_bin.nb): for zd in range

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    我試圖讓我的ini文件(通過configparser)作爲變量,從節中的所有值: hue310section = dict(parser.items('HUE_310')) for keys, value in hue310section.items(): pairs = keys + ' = ' + value print(pairs) 它給了我partnewfile

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    我有一個字符串和列表的搭配詞典: sample_dict = {'numbers': [1, 2, 3], 'ref': 'some text'} 目標是結合和「扁平化」成個人字典的迭代這將被通過芹菜作爲參數一組的計劃任務: # end goal: [{'numbers': 1, 'ref': 'some text'}, {'numbers': 2, 'ref': 'some text'}

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    當製作DNN迴歸和 print(list(estimator.predict({"p": np.array([[0.,0.],[1.,0.],[0.,1.],[1.,1.]])}))) 預測值,這是控制檯輸出: WARNING:tensorflow:From "...\tensorflow\contrib\learn\python\learn\estimators\dnn.py":692: c

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    我有以下代碼: fileTypes = ["photo", "audio"] arg = {"photo": "123"} is_file = True if [True for f in fileTypes if f in arg.keys()] else False 的is_file輸出True,如果「照片」或「音頻」是的關鍵之一arg。 我想is_file返回False或文件類型之一

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    我使用set當我需要保持一個值的參考列表,我想保持唯一(後來,檢查是否inset)。這不適用於dict,因爲它不可散列。 有quite a few techniques爲「uniquify」的dict一個list但他們都認爲我有一個最後的list,我想減少到獨特的元素。 如何以動態的方式做到這一點?對於set我只是.add()和元素,並會知道它只會被添加,如果它是唯一的。就是這樣一個(編輯:理想的

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    我必須爲我的班級製作GPA計算器。它必須取得數學成績並將其轉換爲我們學校的規模。它還必須確定班級是否爲AP或榮譽。 AP增加+1的重量,榮譽增加+5的重量。我們的規模很簡單,如果班級是CP或職業,這只是F = 0 D = 1 C = 2 B = 3 A = 4。我知道最終的GPA沒有正確計算,但我無法弄清楚如何在輸入等級時添加變量points。我究竟做錯了什麼? apClass= int(inpu