小编Ent*_*ast的帖子

我使用Keras库创建了一个模型,并将模型保存为.json,其权重为.h5扩展名.如何将其下载到我的本地计算机上？

保存模型我按照这个链接

我创建了一个numpy数组如下:

import numpy as np

names  = np.array(['NAME_1', 'NAME_2', 'NAME_3'])
floats = np.array([ 0.1234 ,  0.5678 ,  0.9123 ])

ab = np.zeros(names.size, dtype=[('var1', 'U6'), ('var2', float)])
ab['var1'] = names
ab['var2'] = floats

值ab如下所示:

array([(u'NAME_1',  0.1234), (u'NAME_2',  0.5678), (u'NAME_3',  0.9123)],
      dtype=[('var1', '<U6'), ('var2', '<f8')])

当我尝试ab使用savetxt()命令保存为.csv文件时,

np.savetxt('D:\test.csv',ab,delimiter=',')

我得到以下错误

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-66-a71fd201aefe> in <module>()
----> 1 np.savetxt('D:\Azim\JF-Mapping-workflow-CRM\Backup\delete.csv',ab,delimiter=',')

c:\python27\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.pyc in savetxt(fname, X, fmt, delimiter, newline, header, footer, comments)
   1256                     raise TypeError("Mismatch …

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如何在 Pandas 中进行左外连接（不包括交点）？

我有 2 个熊猫数据框

df1 = pd.DataFrame(data = {'col1' : ['finance', 'finance', 'finance', 'accounting', 'IT'], 'col2' : ['az', 'bh', '', '', '']}) 
df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : ['finance', 'finance', 'finance', 'finance', 'finance'], 'col2' : ['', 'az', '', '', '']})

df1

    col1    col2
0   finance az
1   finance bh
2   finance 
3   accounting  
4   IT  

df2

    col1    col2
0   finance 
1   finance az
2   finance 
3   finance 
4   finance 

如您所见，数据框也有空白值。我尝试使用这个例子，但它没有给我想要的结果。

common = df1.merge(df2,on=['col1','col2'])
df3=df1[(~df1.col1.isin(common.col1))&(~df1.col2.isin(common.col2))]

我希望输出看起来像

    col1 …

我正在尝试进行回指解析，下面是我的代码。

首先，我导航到下载 stanford 模块的文件夹。然后我在命令提示符下运行命令来初始化 stanford nlp 模块

java -mx4g -cp "*;stanford-corenlp-full-2017-06-09/*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -port 9000 -timeout 15000

之后我在 Python 中执行以下代码

from pycorenlp import StanfordCoreNLP
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')

我想换句Tom is a smart boy. He know a lot of thing.成Tom is a smart boy. Tom know a lot of thing.并没有教程或在Python提供任何帮助。

我所能做的就是通过以下 Python 代码进行注释

共指解析

output = nlp.annotate(sentence, properties={'annotators':'dcoref','outputFormat':'json','ner.useSUTime':'false'})

并通过解析 coref

coreferences = output['corefs']

我低于 JSON

coreferences

{u'1': [{u'animacy': u'ANIMATE',
   u'endIndex': 2,
   u'gender': u'MALE',
   u'headIndex': 1,
   u'id': 1,
   u'isRepresentativeMention': True, …

当我使用以下代码上传数据时，一旦断开连接，数据就会消失。

from google.colab import files

uploaded = files.upload()

for fn in uploaded.keys():
  print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(
      name=fn, length=len(uploaded[fn])))

请建议我上传数据的方法，以便即使在断开连接数天后数据仍保持完整。

我有一个像下面这样的pandas数据框,列名为'texts'

texts
throne one
bar one
foo two
bar three
foo two
bar two
foo one
foo three
one three

我想计算每一行的三个单词'one'和'two'和'three'的存在,并返回这些单词的匹配计数,如果它是一个完整的单词.输出如下所示.

    texts   counts
    throne one  1
    bar one     1
    foo two     1
    bar three   1
    foo two     1
    bar two     1
    foo one     1
    foo three   1
    one three   2

你可以看到,比第一行,count是1因为'宝座'不被认为是被搜索的值之一'一'不是一个完整的单词而是它是'宝座'.

对此有何帮助？