小编Jac*_*ain的帖子

我正在使用一个面板来Bootstrap标题我想用自己的背景颜色作为标题.当我不panel-heading上课时div,布局被搞砸了.所以我认为我应该保留,panel-heading但后来找到一种方法来覆盖背景颜色.所以我决定创建一个自定义的css类并使用background-color然后将它添加到div中panel-heading.但这并没有产生任何影响.

知道如何覆盖面板的标题颜色吗？

码:

<div class="panel panel-default">
  <div class="panel-heading custom_class" >
  </div>
</div>

I don't have root access and i want to install python from scratch. So I downloaded the python source code and compiled it. Next I wanted to install pip. But when I ran python get-pip.py I got this error:

ImportError: cannot import name HTTPSHandler

Not having root access then I couldn't install stuff needed. So I thought maybe I can install pip with easy_install so I went and installed setuptools which has easy_install. But when I run easy_install …

我来自Java并学习Python.到目前为止,我发现非常酷,但很难适应,是没有必要声明类型.我知道每个变量都是一个指向对象的指针,但到目前为止我还无法理解如何设计我的代码.

例如,我正在编写一个接受2D NumPy数组的函数.然后在函数体中我调用了这个数组的不同方法(这是arrayNumpy中的一个对象).但是在将来假设我想使用这个函数,到那时我可能已经完全忘记了我应该作为一个类型传递给函数的东西.人们通常做什么？他们只是为此写文档吗？因为如果是这种情况,那么这涉及更多的打字,并且会引发关于不声明类型的想法的问题.

还假设我想在将来传递类似于数组的对象.通常在Java中,可以实现一个接口,然后让两个类来实现这些方法.然后在函数参数中,我将变量定义为接口类型.如何在Python中解决此问题或者可以使用哪些方法来实现相同的想法？

我有一个大numpy矩阵M.矩阵的某些行的所有元素都为零,我需要获取这些行的索引.我正在考虑的天真方法是循环遍历矩阵中的每一行,然后检查每个元素.但是我认为有更好,更快的方法来实现这一目标numpy.希望你能帮忙!

如何打印3位小数的numpy数组？我尝试了,array.round(3)但它继续像这样打印6.000e-01.是否可以选择让它像这样打印:6.000？

我有一个解决方案print ("%0.3f" % arr),但我想要一个全局解决方案,即每次我想检查数组内容时都不这样做.

我正在绘制散点图Pandas.我可以理解该情节,除了对角线图中的曲线.有人可以向我解释他们的意思吗？

图片:

码:

import pylab
import numpy as np
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
import pandas as pd

def make_scatter_plot(X, name):    
    """
    Make scatterplot.

    Parameters:
    -----------
    X:a design matrix where each column is a feature and each row is an observation.
    name: the name of the plot.
    """
    pylab.clf()
    df = pd.DataFrame(X)
    axs = scatter_matrix(df, alpha=0.2, diagonal='kde')

    for ax in axs[:,0]: # the left boundary
        ax.grid('off', axis='both')
        ax.set_yticks([0, .5])

    for ax in axs[-1,:]: # the lower boundary
        ax.grid('off', axis='both') …

我正在尝试聚集Twitter流.我想把每条推文都放到一个谈论相同主题的集群中.我尝试使用具有tf/idf和余弦相似性的在线聚类算法对流进行聚类,但我发现结果非常糟糕.

使用tf/idf的主要缺点是它聚类关键字相似的文档,因此只能识别几乎相同的文档.例如,考虑以下句子:

1-网站Stackoverflow是一个不错的地方.2- Stackoverflow是一个网站.

由于它们共享许多关键字,因此预先使用两个句子可能会与合理的阈值聚集在一起.但现在考虑以下两句话:

1-网站Stackoverflow是一个不错的地方.2-我定期访问Stackoverflow.

现在通过使用tf/idf,聚类算法将会失败,因为它们只共享一个关键字,即使它们都讨论相同的主题.

我的问题:是否有更好的技术来聚类文件？

有没有办法在scikit-learn中打印经过训练的决策树？我想为我的论文训练一个决策树,我想把树的图片放在论文中.那可能吗？

我正在使用Lucene 4.3索引英文推文,但是我不确定使用哪个Analyzer.Lucene StandardAnalyzer和EnglishAnalyzer有什么区别？

此外,我尝试使用以下文本测试StandardAnalyzer:"XY&Z Corporation - xyz@example.com".输出是:[xy] [z] [corporation] [xyz] [example.com],但我认为输出将是:[XY&Z] [Corporation] [xyz@example.com]

难道我做错了什么？

在处理文本时,为什么需要专门用于该语言的标记化器？

不会用空格标记就足够了吗？使用简单的空格标记化不是一个好主意的情况是什么？