我无法弄清楚它是如何sklearn.pipeline.Pipeline
工作的.
文档中有一些解释.例如,他们的意思是:
使用最终估算器进行变换的流水线.
为了让我的问题更清楚,那是steps
什么?他们是如何工作的?
编辑
感谢答案,我可以让我的问题更加清晰:
当我调用管道并传递,作为步骤,两个变换器和一个估计器,例如:
pipln = Pipeline([("trsfm1",transformer_1),
("trsfm2",transformer_2),
("estmtr",estimator)])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我打电话给你时会发生什么?
pipln.fit()
OR
pipln.fit_transform()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我无法弄清楚估算器如何成为变压器以及如何安装变压器.
我有两个numpy数组,A和B.一个包含唯一值,B是A的子数组.现在我正在寻找一种方法来获得B中B值的索引.
例如:
A = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
B = np.array([1,7,10])
# I need a function fun() that:
fun(A,B)
>> 0,6,9
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我试图以这种方式使用python的多处理包:
featureClass = [[1000,k,1] for k in drange(start,end,step)] #list of arguments
for f in featureClass:
pool .apply_async(worker, args=f,callback=collectMyResult)
pool.close()
pool.join
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
从池的进程我想避免等待超过60秒的那些返回其结果.那可能吗?
我是新手scrapy
,我的任务很简单:
对于给定的电子商务网站:
抓取所有网站页面
寻找产品页面
如果URL指向产品页面
创建一个项目
处理项目以将其存储在数据库中
我创建了蜘蛛,但产品只是打印在一个简单的文件中.
我的问题是项目结构:如何在蜘蛛中使用物品以及如何将物品发送到管道?
我找不到使用项目和管道的项目的简单示例.
我正在尝试导入和使用pyspark
anaconda.
安装spark后,设置$SPARK_HOME
我试过的变量:
$ pip install pyspark
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
因为我发现,我需要电话蟒蛇寻找这不会(当然)工作pyspark
下$SPARK_HOME/python/
.问题是要做到这一点,我需要设置$PYTHONPATH
while anaconda不使用该环境变量.
我试图复制内容$SPARK_HOME/python/
到ANACONDA_HOME/lib/python2.7/site-packages/
,但它不会工作.
在anaconda中使用pyspark有什么解决方案吗?
我正在使用plotly for python而我无法设置x
和y
轴因此它们可以具有相同的比例:
这是我的布局:
layout = Layout(
xaxis=XAxis(
range=[-150, 150],
showgrid=True,
zeroline=True,
showline=True,
gridcolor='#bdbdbd',
gridwidth=2,
zerolinecolor='#969696',
zerolinewidth=4,
linecolor='#636363',
linewidth=6
),
yaxis=YAxis(
range=[-150,150],
showgrid=True,
zeroline=True,
showline=True,
gridcolor='#bdbdbd',
gridwidth=2,
zerolinecolor='#969696',
zerolinewidth=4,
linecolor='#636363',
linewidth=6
)
)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后我得到这样的东西!
为什么x和y的比例不同?这将影响我的可视化.
如何获得带方形单元格的网格?
我是新手cassandra
,我将其用于分析任务(需要良好的索引).
我在这篇文章(和其他人)中读到:cassandra,通过非主键选择,我无法使用非主键列查询我的数据库WHERE clause
.
为此,似乎有3种可能性(ALL具有主要缺点):
IN
or 之外的其他运算符=
.有没有其他方法来实现我想要做的事情(WHERE clause
使用非主键列)而没有上面的3个约束?
我正在尝试使用cqlsh更新我的cassandra数据库中的现有项目:
$ > UPDATE allEvents SET "isLastEvent" = True WHERE "websiteId" = 'sd-8231'
AND "purchaser" = False
AND "currentTime" = '2016-04-06 13:06:11.534000';
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我得到了这个:
InvalidRequest:code = 2200 [无效查询] message ="无法强制'2016-04-06 13:06:11.534000'到格式化日期(长)"
如果它可以帮助:
$ > show version
[cqlsh 5.0.1 | Cassandra 3.0.2 | CQL spec 3.3.1 | Native protocol v4]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有一个csv
包含列名称的数据的文件:
我有第三个"IAS_lissé"的问题,它被pd.read_csv()
方法误解并返回为 .
这个角色是什么?
因为它在我的烧瓶应用程序中生成了一个错误,有没有办法在不修改文件的情况下以其他方式读取该列?
In [1]: import pandas as pd
In [2]: pd.read_csv("Openhealth_S-Grippal.csv",delimiter=";").columns
Out[2]: Index([u'PERIODE', u'IAS_brut', u'IAS_liss?', u'Incidence_Sentinelles'], dtype='object')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) NB
我试图检测3个圆的交叉区域,以便以不同于非交叉区域的方式处理它.
此处的交叉区域不可见.到目前为止我能做的是通过降低不透明度来显示它,得到这样的东西:
我正在寻找一种智能的方法来检测这三个圆圈的交叉区域.
编辑
如果可以提供帮助,这是我的d3.js
代码:
// Code circle
svg.append("circle")
.attr("class","services_nodes")
.attr("cx",7*width/16)
.attr("cy",height/2)
.attr("r",height/4)
.attr('fill', "blue")
// Label code
svg.append("text")
.attr("class","label_services")
.attr("x", 7*width/16 - 21*width/265)
.attr("y",35*height/64)
.text("Code");
// Consulting
svg.append("circle")
.attr("class","services_nodes")
.attr("cx",9*width/16)
.attr("cy",height/2)
.attr('fill', "red")
.attr('r', height/4)
// Label Consulting
svg.append("text")
.attr("class","label_services")
.attr("x", 9*width/16)
.attr("y",35*height/64)
.text("Consulting");
// Support
svg.append("circle")
.attr("class","services_nodes")
.attr("cx",7*width/16 + height/8)
.attr("cy",height/2 - Math.sqrt(3)*height/8) // y +/- Math.sqrt(3)*r/2
.attr('fill', "green")
.attr('r',height/4)
// Label Support
svg.append("text")
.attr("class","label_services")
.attr("x", 7*width/16 + 3*height/64)
.attr("y",height/2 …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) python ×7
cassandra ×2
anaconda ×1
apache-spark ×1
arrays ×1
cql ×1
cqlsh ×1
d3.js ×1
database ×1
indexing ×1
intersection ×1
javascript ×1
nosql ×1
numpy ×1
pandas ×1
plotly ×1
pyspark ×1
scikit-learn ×1
scrapy ×1
unicode ×1
utf-8 ×1
where-clause ×1