尝试从sklearn导入时出现以下错误:
>>> from sklearn import svm
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#17>", line 1, in <module>
from sklearn import svm
File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\__init__.py", line 16, in <module>
from . import check_build
ImportError: cannot import name check_build
我使用的是python 2.7,scipy-0.12.0b1 superpack,numpy-1.6.0 superpack,scikit-learn-0.11我有一个windows 7机器
我已经检查了这个问题的几个答案,但没有一个能解决这个问题.
我使用以下代码将数组写入文件:
FileWriter fstream1=new FileWriter("outx.txt");
BufferedWriter out1= new BufferedWriter(fstream1);
FileWriter fstream2=new FileWriter("outy.txt");
BufferedWriter out2= new BufferedWriter(fstream2);
for(int i=0;i<320*240;i++)
{
out1.write(0+System.getProperty("line.separator"));//
// out1.write("\n");
out2.write(0+System.getProperty("line.separator"));
//out2.write("\n");
}
:这里在上面的代码我把所有的零文件应该包含76800行(0)但我的文件只有69932行.问题是什么,如果你可以建议其他方法来做到这一点.
是否有一个函数可以在指定范围内生成k个随机数.例如,我想要0到100之间的5个随机数,有或没有替换.
我正在使用预先训练的 doc2vec BOW 模型（美联社新闻）。我正在做以下事情：
import gensim.models as g
start_alpha=0.01
infer_epoch=1000
model="\\apnews_dbow\\doc2vec.bin"
m = g.Doc2Vec.load(model)
text='this is a sample text'
vec=m.infer_vector(text,alpha=start_alpha, steps=infer_epoch)
但是，如果我再次计算相同文本的 vec，那么我会得到相同文本的不同向量表示。为什么会发生这种情况以及我该如何避免这种情况。如果我给出完全相同的文本，我希望返回相同的向量。我尝试关注这篇文章，但似乎没有帮助。
我试图在Gephi中导出过滤图的数据表.初始图表有大约50000个节点和70000个边缘.我使用K-core过滤器对其进行过滤,我想对此过滤图进行一些计算.但是,当我导出与其对应的数据表时,我得到的文件与原始输入文件相同.这意味着边缘和节点不会从数据文件中过滤,只会隐藏在可视化中.
有没有办法从gephi中获取csv文件中的过滤数据？
这次有人应该放心,我正在努力使用分布式的cahe运行我的代码.我已经在hdfs上的文件,但当我运行此代码时:
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.DataBufferByte;
import java.awt.image.Raster;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import javax.imageio.ImageIO;
import org.apache.hadoop.filecache.*;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import java.lang.String;
import java.lang.Runtime;
import java.net.URI;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
public class blur2 {
public static class BlurMapper extends MapReduceBase implements Mapper<Text, BytesWritable, LongWritable, BytesWritable>
{
OutputCollector<LongWritable, BytesWritable> goutput;
int IMAGE_HEIGHT = 240;
int IMAGE_WIDTH = 320;
public BytesWritable …