小编Chu*_*Nan的帖子

我有一个压缩数据文件(全部在文件夹中,然后压缩).我想在不解压缩的情况下阅读每个文件.我尝试了几种方法,但没有任何方法可以输入zip文件中的文件夹.我该怎么做？

没有zip文件夹中的文件夹:

with zipfile.ZipFile('data.zip') as z:
  for filename in z.namelist():
     data = filename.readlines()

有一个文件夹:

with zipfile.ZipFile('data.zip') as z:
      for filename in z.namelist():
         if filename.endswith('/'):
             # Here is what I was stucked

我用

np.savetxt('file.txt', array, delimiter=',')

将数组保存到用逗号分隔的文件中.看起来像:

1, 2, 3
4, 5, 6
7, 8, 9

如何将数组保存到显示为numpy格式的文件中.换句话说,它看起来像:

[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]

当我尝试通过以下方式搜索最佳C和gammarbf内核SVM时:

params = dict(C = C_range, gamma = gamma_range)
clf = GridSearchCV(OneVsRestClassifier(SVC()),params, cv = 5)

它返回错误,表示C不是参数OneVsRestClassifier.那么使用多类SVM实现参数网格搜索的正确方法是什么？

是否sklearn.LinearRegression支持在线/增量学习？

我有100组数据,我试图完全实现它们.对于每个组,有超过10000个实例和~10个特征,因此如果我构造一个巨大的矩阵(10 ^ 6乘10),它将导致sklearn的内存错误.如果我每次都可以使用新组的批量样本更新回归量,那将是很好的.

我发现这篇文章是相关的,但是接受的解决方案适用于使用单个新数据(仅一个实例)而不是批量样本的在线学习.

在SVC()多分类中,训练一对一分类器.所以n_class * (n_class - 1)/2总共应该有分类器.但为什么clf.dual_coef_只回归我(n_class - 1) * n_SV？那么每一行代表什么？

我知道std::swap可以在向量中交换两个元素,或者迭代交换两个具有相同长度的段.例如,我可以写一个循环来交换bcd和efg在向量中abcdefgh,导致aefgbcdh.但我可以做交换bcd和ef(不同的长度)？或者是否有任何其他功能std::vector可以实现这一目标？

我是数字图像处理领域的初学者,最近我正在开展一个项目,我必须使用DCT将图像分解成两个频率分量(低和高).我在网上搜索了很多,我发现MATLAB有一个用于Discrete Cosine Transform的内置函数,它的用法如下:

dct_img = dct2(img);

img输入图像在哪里,结果dct_img是DCT img.

题

我的问题是,"我如何将dct_img分解为两个频率分量,即低频和高频分量".

sentence = 'Alice was not a bit hurt, and she jumped up on to her feet in a moment.'
words = ['Alice','jumped','played']

我可以使用filterpython中的函数来查找words所示的所有元素sentence:

print filter(lambda x: x in words,sentence.split())

但如果在零件的空间words,.split()功能导致的错误:

words = ['Alice','jumped up','played']

在这种情况下,'jumped up'无法找到sentence,这是不正确的.

是否有一个简单的方法可以解决问题(也许re包可以做到吗？)

我正在尝试将段落分段为句子.我选择'.','？' 和'!' 作为分割符号.我试过了:

format = r'((! )|(. )|(? ))'
delimiter = re.compile(format)
s = delimiter.split(line)

但它给了我 sre_constants.error: unexpected end of pattern

我也试过了

format = [r'(! )',r'(? )',r'(. )']
delimiter = re.compile(r'|'.join(format))

它也会导致错误.

我的方法有什么问题？

我正在使用Python和SimpleCV(但也可以使用OpenCV)并且我有一个图像:

此外,我有一些像这样的小图像,它们是从原始图像中裁剪出来的:

假设第一个图像包含第二个图像,我希望在裁剪之前获得第一个图像坐标.我怎么能做到这一点？

我从网站上检查过,这称为单峰置换,它定义为只有一个局部最大值的序列.例如n = 5:

12345
12354
12453
12543
13452
13542
14532
15432
23451
23541
24531
25431
34521
35421
45321
54321

是否有算法来获得第k个单峰排列？