小编Bon*_*fum的帖子

scikit learn(metrics.r2_score())返回的R ^ 2值可以是负数.该文件说:

"与大多数其他分数不同,R²分数可能是负数(实际上不必是数量R的平方)."

然而维基百科关于R ^ 2的文章没有提到R(非平方)数量.也许它使用绝对差异而不是方差.我真的不知道

我正在使用带有autodoc扩展的sphinx,并希望生成一个仅包含几个模块中未记录的成员函数的列表,而不是文档化的成员.

我可以成功地创建一个包含列表都文档化成员和无证成员名单如下:

.. automodule:: module
    :members:
    :undoc-members:

仅使用该:members:指令就可以按预期创建记录成员的列表.

.. automodule:: module
    :members:

但仅使用:undoc-members:指令(即​​省略:members:标志)不会导致任何列表:

.. automodule:: module
    :undoc-members:

有没有办法自动生成这个？

(主要文档包含一个显示所有文档成员的页面,但我发现通过使用单个页面列出任何未记录的成员来确保我为每个函数编写文档更有用,而不显示那些文档记录的).

我有这个代码:

    labels_params = {"labels":{n: "" if n[0] == "." else n for n in G.nodes () },
                     "font_family":"sans-serif",
                     "alpha":.5,
                     "font_size":16 }

    draw_networkx_labels (G, pos, **labels_params)

我的问题是我希望能够在输出图形中显示超过2种字体.

我想知道如何检测"font_family"的所有可能条目.

我从Networkx浏览了FontManager的代码,我只看到了"sans-serif".

我在Ubuntu下的X11工作.

我在 python 中使用 NetworkX。给定任何无向和未加权的图，我想遍历所有节点。对于每个节点，我想以概率 p 为该节点添加一条随机边和/或删除现有的随机边。有没有一种简单的方法可以做到这一点？非常感谢！

有没有办法根据边缘颜色（而不是节点颜色）在 networkx 中创建图例？

这是我的图表：

plt.figure(figsize = (15, 10))
G = nx.from_pandas_dataframe(df, 'From', 'To', ['Order', 'Colors'])
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'Order')
nx.draw_networkx(G, with_labels = False, node_color = 'black', alpha = 0.5, node_size = 3, linewidths = 1, edge_color = df['Colors'], edge_cmap = 
plt.cm.Set2)
plt.show()

其中，['Order']是边缘的描述符，['Color']是映射到 中每个值的唯一整数['Order']，它致力于基于 Set2 颜色图创建边缘颜色。

我可以使用以下内容获取边缘标签： edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'Order') 但是如何将其放入图例中？

如果有帮助，我很乐意分享数据和完整代码！