小编cal*_*ini的帖子

我是一个Python初学者，所以这可能比我想象的更明显。我用来Matplotlib通过神经网络以图形方式呈现我的预测数据与实际数据。我能够计算 r 平方并绘制数据，但现在我想合并图表本身上的值，该值会随着每次新运行而变化。

我的神经网络至少使用 4 个不同的输入，并给出一个输出。这是我的最终代码：

y_predicted = model.predict(X_test)

这就是我计算 R2 的方法：

# Using sklearn
from sklearn.metrics import r2_score
print r2_score(y_test, y_predicted)

这是我的图表：

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(y_test, y_predicted)
ax.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=4)
ax.set_xlabel('Actual')
ax.set_ylabel('Predicted')
#regression line
y_test, y_predicted = y_test.reshape(-1,1), y_predicted.reshape(-1,1)
ax.plot(y_test, LinearRegression().fit(y_test, y_predicted).predict(y_test))

plt.show()

它给出了类似于所附图表的内容，每次我更改纪元、层数或数据类型等时，R2 都会发生变化。红色是我的回归线，稍后我将对其进行标记。由于 R2 是一个函数，我不能简单地使用图例或文本代码。

我还想展示MSE。

谁能帮我吗？

图形

假设我有以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Jim','Bob','Tim','Sal','Mel'], 
                   'Time': [7,7,7,8,9], 
                   'Value':[15,13,17,6,27]})
Out[1]:
  Name  Time  Value
0  Jim     7     15
1  Bob     7     13
2  Tim     7     17
3  Sal     8      6
4  Mel     9     27

但我想Time成为数据中的唯一列，仍然是数字形式。例如，该系列7中Time可能是7.00, 7.01, 7.02或者7.0, 7.1, 7.2等我怎么会改变这个非唯一数字熊猫列成一个独特的一个仍然是数字？

Vertica有一个非常好的操作类型:基于事件的窗口操作,它基本上可以让您识别事件发生的时间.例如,每当给定的布尔表达式解析为true时,conditional_true_event将递增计数器.我们大量使用这种方法.

我们正在考虑迁移到RedShift,但我们需要一个类似的功能.RedShift有一些不错的窗口功能,但我找不到这个.

有没有办法可以使用RedShift模拟这个功能？

我在python中使用sqlite3测试一些数据库操作,但由于某种原因,我无法在sqlite3中复制SQL中的某些命令.在我的例子中,我有一个测试查询的函数,它创建了一个包含一些表和数据的示例数据库.但是,我无法使用sqlite删除数据库,而是必须使用以下代码:

import os
os.remove(databaseName)

sqlite3有没有删除数据库,甚至创建临时数据库的命令？

在以下代码示例中，最后一行 ( print buildConnectionString(myParams)) 引发以下错误：

无效的语法

def buildConnectionString(params):

return ";".join(["%s=%s" % (k, v) for k, v in params.items()])

if __name__ == "__main__":
    myParams = {"server":"mpilgrim", \
                "database":"master", \
                "uid":"sa", \
                "pwd":"secret"
               }
    print buildConnectionString(myParams)