小编Fra*_*olo的帖子

我正在处理numpy.float32数字，但它们不适用JSON。解决此问题的正确方法是什么？

import numpy as np
import json

a = np.float32(1)
json.dumps(a)

TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable

我怎样才能删除一个Amazon Sagemaker Ground Truth Labeling Job？

在控制台上找不到该选项。

在 AWS 控制台中，可以配置 Lambda 函数在失败时将进行的重试次数：

serverless.yml 中是否有任何参数允许用户设置该配置？

和：

@api.marshal_with(response_model, code=200)

response_model我们可以使用预定义的响应模型和状态代码来编组响应。

我的问题是，假设我们对请求运行验证，并且希望抛出 400 错误。

是否可以使用不同的模型和不同的代码来编组相同的方法：

@api.marshal_with(response_model_2, code=400)

我正在尝试将用户定义的函数传递pct给Pandas agg方法，如果我仅传递该函数，则该函数有效，但是当我使用字典格式定义函数时，该函数不起作用。有人知道为什么吗？

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]],
                   columns=['A', 'B', 'C'])

pct = lambda x: len(x)/len(df)

df.groupby('A').agg(pct)

预期回报

    B   C
A       
1   0.333333    0.333333
4   0.333333    0.333333
7   0.333333    0.333333

但

aggs = {'B':['pct']}
df.groupby('A').agg(aggs)

返回以下错误：

AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'pct'

我正在尝试设置学习以进行排名lightgbm，我有以下数据集，其中包含基于查询的用户交互：

df = pd.DataFrame({'QueryID': [1, 1, 1, 2, 2, 2], 
                   'ItemID': [1, 2, 3, 1, 2, 3], 
                   'Position': [1, 2 , 3, 1, 2, 3], 
                   'Interaction': ['CLICK', 'VIEW', 'BOOK', 'BOOK', 'CLICK', 'VIEW']})

问题是正确设置训练数据集？文档提到使用，Dataset.set_group()但不太清楚如何使用。

我正在尝试计算二元相关性的 NDCG 分数：

from sklearn.metrics import ndcg_score
y_true = [0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0]
ndcg_score(y_true, y_pred)

并得到：

ValueError: Only ('multilabel-indicator', 'continuous-multioutput',  
'multiclass-multioutput') formats are supported. Got binary instead

有没有办法使这项工作？

我有这个行数据帧:

df = pd.DataFrame({'make':'toyota', 'model':'yaris'}, index=[0])
df

    make    model
0   toyota  yaris

并有这个其他列数据框:

df_prices = pd.DataFrame({'prices':[1,2,3,4]})
df_prices

    prices
0   1
1   2
2   3
3   4

我想和他们一起获得:

    make    model   prices
0   toyota  yaris   1
1   toyota  yaris   2
2   toyota  yaris   3
3   toyota  yaris   4

假设我有一个opencv BGR图像img，如何计算该图像的对比度？

这个简单的问题，在文档中找不到答案。

有人知道解决这个问题的最佳实践吗？

我假设它是私有的，但想了解为什么如果是这样的话。

使用 Python Sagemaker SDK，可以使用 TensorFlow 启动一项训练作业，代码如下：

import sagemaker
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

sess = sagemaker.Session()
tf_estimator = TensorFlow(...)
tf_estimator.fit(...)

是否可以在此脚本中的某处指定训练的最大运行时间？

将输入视为opencv BGR图像img，如何测量该图像的饱和度？