小编Hoc*_*Ben的帖子

我有一个表(X,Y),其中X是矩阵,Y是类的向量.这是一个例子:

X = 0 0 1 0 1   and Y = 1
    0 1 0 0 0           1
    1 1 1 0 1           0

我想使用Mann-Whitney U测试来计算特征重要性(特征选择)

from scipy.stats import mannwhitneyu
results = np.zeros((X.shape[1],2))
for i in xrange(X.shape[1]):
    u, prob = mannwhitneyu(X[:,i], Y)
    results[i,:] = u, pro

我不确定这是否正确？u = 990对于某些列,我获得了大表的大值.

我有一个带浮点数的列表,每个数字都有3位小数(例如474.259).如果我验证列表中的数字,如下所示:

if 474.259 in list_sample:
    print "something!"

然后显示消息,但如果我从另一个列表中取出数字并将其舍入:

number = other_list[10]
number = round(number, 3)
if number == 474.259:
    print "the numbers are same!"
if number in list_sample:
    print "something!"

第二条消息未显示.