我正在尝试生成温度随时间变化的四面板动画。子图中的四个面板中的每一个都应该是一个动画地图；每个面板之间的差异在于所使用的数据。我已成功使用一组数据（没有子图）和以下代码生成动画：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
#dummy temperature data with 10 time-steps
y=np.random.randn(10, 60, 100)
fig = plt.figure()
m = Basemap(projection='kav7',lon_0=0)
lats=np.linspace(90,-90,y.shape[1])
lons=np.linspace(-180,180,y.shape[2])
lons, lats = np.meshgrid(lons,lats)
m.drawparallels(np.arange(-90.,99.,30.), labels=[1,0,0,0])
m.drawmeridians(np.arange(-180.,180.,60.), labels=[0,0,0,1])
m.drawcoastlines(linewidth=0.25)
m.pcolormesh(lons,lats,y[0],cmap=plt.cm.bwr, shading='flat',latlon=True)
def init():
m
def animate(i):
m.pcolormesh(lons,lats,y[i],cmap=plt.cm.bwr, shading='flat',latlon=True)
return m
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=10, interval=100) #interval = number of milliseconds between frames
anim.save('movie.mp4')
我正在尝试在Python中重现以下R结果。在这种特殊情况下，R预测技能低于Python技能，但是根据我的经验通常不是这种情况（因此，需要在Python中重现结果的原因），因此请在此处忽略此详细信息。
目的是预测花的种类（'versicolor'0或'virginica'1）。我们有100个带有标签的样本，每个样本包含4个花特征：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度。我已将数据分为训练（数据的60％）和测试集（数据的40％）。将10倍交叉验证应用于训练集以搜索最佳lambda（在scikit-learn中优化的参数为“ C”）。
我在R 中将glmnet的 alpha设置为1（对于LASSO惩罚），对于python，则使用scikit-learn的LogisticRegressionCV函数和“ liblinear”求解器（可以与L1罚分一起使用的唯一求解器）。交叉验证中使用的评分指标在两种语言之间是相同的。但是，模型结果有所不同（针对每个特征找到的截距和系数相差很大）。
R代码
library(glmnet)
library(datasets)
data(iris)
y <- as.numeric(iris[,5])
X <- iris[y!=1, 1:4]
y <- y[y!=1]-2
n_sample = NROW(X)
w = .6
X_train = X[0:(w * n_sample),] # (60, 4)
y_train = y[0:(w * n_sample)] # (60,)
X_test = X[((w * n_sample)+1):n_sample,] # (40, 4)
y_test = y[((w * n_sample)+1):n_sample] # (40,)
# set alpha=1 for LASSO and alpha=0 for ridge regression
# use class for logistic regression
set.seed(0)
model_lambda <- cv.glmnet(as.matrix(X_train), as.factor(y_train), …我正在使用 scikit-learn 的LassoCV函数。在交叉验证期间，默认使用什么评分指标？
我希望交叉验证基于“均方误差回归损失”。可以将这一指标与 LassoCV 一起使用吗？人们可以为LogisticRegressionCV指定一个评分指标，所以 LassoCV 也可以吗？
我有以下内容:
import pandas as pd
import numpy as np
documents = [['Human', 'machine', 'interface'],
['A', 'survey', 'of', 'user'],
['The', 'EPS', 'user'],
['System', 'and', 'human'],
['Relation', 'of', 'user'],
['The', 'generation'],
['The', 'intersection'],
['Graph', 'minors'],
['Graph', 'minors', 'a']]
df = pd.DataFrame({'date': np.array(['2014-05-01', '2014-05-02', '2014-05-10', '2014-05-10', '2014-05-15', '2014-05-15', '2014-05-20', '2014-05-20', '2014-05-20'], dtype=np.datetime64), 'text': documents})
只有5个独特的日子.我想按天分组以下结果:
documents2 = [['Human', 'machine', 'interface'],
['A', 'survey', 'of', 'user'],
['The', 'EPS', 'user', 'System', 'and', 'human'],
['Relation', 'of', 'user', 'The', 'generation'],
['The', 'intersection', 'Graph', 'minors', 'Graph', 'minors', 'a']]
df2 …一个名为的目录auto-save-list出现在我的.emacs.d文件夹中。在我的init.el文件中，我没有明确提到我想要制作这个文件夹。这个文件夹的用途是什么？我注意到它似乎总是空的：被自动保存的文件（以 开头#）出现在被编辑的原始文件所在的任何地方，而不是在auto-save-list目录中。
我试着用密码保护我与汤姆的答案的网站在这里.我复制了他的access.php脚本,仅将第5行更改为:
$password = 'hello';
然后我在服务器的同一目录中创建了另一个文件('test.php'),并添加了以下内容:
<?php
require('access.php');
?>
secret text
但是当我在我的网站上输入'hello'时,它告诉我我的密码不正确.有没有关于服务器设置方式不允许这样做的事情？虽然我已经在两个不同的服务器上尝试了这个,这两个服务器都设置了html和php,但在这两种情况下都不接受我的密码.