小编Dem*_*nos的帖子

我已经使用plt.subplots(nrows = 2, ncols = 2). 我想提出ax[1,1]一个3D轴，所以我可以作出这样一个情节此。

无论如何，我可以将现有的斧头对象变成 3d 斧头吗？

尝试使用SVC从sklearn做一个分类问题.鉴于一堆数据,以及告诉我某个主题是否属于某个类的信息,我希望能够给出一个新的,未知的主题在一个类中的概率.

我只有2个类,所以问题是二进制.这是我的代码和我的一些错误

from sklearn.svm import SVC
clf=SVC()

clf=clf.fit(X,Y)


SVC(probability=True)
print clf.predict_proba(W) #Error is here

但它返回以下错误:

NotImplementedError: probability estimates must be enabled to use this method 

我怎样才能解决这个问题？

这是我试图可视化的数据示例

Prince Edward Island    2.333
Manitoba                2.529
Alberta                 2.6444
British Columbia        2.7902
Saskatchewan            2.9205
Ontario                 3.465
New Brunswick           3.63175
Newfoundland and Labrador   3.647
Nova Scotia             4.25333333333
Quebec                  4.82614285714
Nunavut                 NaN
Yukon                   NaN
Northwest Territories   NaN

我想通过根据与每个省相关联的数字为每个省着色来可视化数据。当我这样做时，Nan 的颜色就像颜色图的最小值。有没有一种简单的方法可以将 Nan 映射到白色？

这是我的代码：

plt.figure(figsize=(15,15)) 


vmin, vmax = canada.Partying.min(), canada.Partying.max()

ax = canada.plot(column='Partying', cmap='viridis', vmin=vmin, vmax=vmax)

# add colorbar
fig = ax.get_figure()
cax = fig.add_axes([0.9, 0.1, 0.03, 0.8])
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap='viridis', norm=plt.Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax))
# fake up the array of the scalar mappable. Urgh...
sm._A …

我想要一种方法来绘制一条垂直线，其中在直方图顶部的数据中每个组的中位数出现。我可以通过首先按组分组，将新列变异为中位数，然后按组分面来做到这一点。这是一些代码来做到这一点：

library(tidyverse)

N = 1000
m = c(1,5,10)
z = c('A','B','C')

d<-map2_dfr(m,z, ~data.frame(x = rbeta(N,shape1 =.x, shape2 = 20), z = .y))


d %>% 
  group_by(z) %>% 
  mutate(med = median(x)) %>% 
  ungroup %>% 
  ggplot(aes(x, fill = z))+
  geom_histogram(aes(y = ..density..),bins = 10,color = 'black')+
  geom_vline(aes(xintercept = med))+
  facet_wrap(~z)

由于中位数的统计结果，我可以实现使用相同的结果stat_summary或者stat_function有geom="vline"？

寻找具有不同数字的10位整数,以便前n个数字可从1到n整除.

一个较小的例子是123.

1可被1整除,
12可被1整除,2
123可被1,2和3整除

我写了一些代码来尝试自动执行此操作:

import sympy
import itertools

x = itertools.permutations('1234567890',10)

for s in x:

    string_number = ''.join(s)

    for j in range(1, len(string_number)):

        a = set(range(1,j+1))

        divisors = set( sympy.divisors( int(string_number[:j] ) ) )

        if not (a.issubset(divisors) and a!=divisors):
            break
    print('FOUND IT %s'%string_number)

这似乎不起作用,我认为这是因为最后一点的逻辑.我怎样才能确保如果一个数字违反条件,我继续下一个数字,如何确保如果数字服从条件,我选择正确的数字打印？

我有一个csv文件目录，而我希望将其作为sqlite3数据库。将每个csv文件作为表写入数据库中的最佳方法是什么？