小编use*_*846的帖子

我想增加整个boxplot的大胆度,以便在硬拷贝上更加醒目.从这里看来"胖"参数改变了唯一中线的厚度.是否还有其他参数可以控制整个箱形图的厚度/宽度？

require(reshape)
require(ggplot2)
cars_melt = melt(cars)

ggplot(aes(x = variable, y = value), data = cars_melt) + 
  geom_boxplot(fatten = 2) 

Traceback (most recent call last):\n    File "C:\\Users\\gutolinPC\\Desktop\\tensorflow.py", line 3, in <module>\n    from keras.datasets import mnist\n    File "C:\\Program Files\\Python37\\lib\\site-packages\\keras\\__init__.py", line 3,in <module>\n    from . import utils\n    File "C:\\Program Files\\Python37\\lib\\site-packages\\keras\\utils\\__init__.py", \n    line 6, in <module>\n    from . import conv_utils\n    File "C:\\Program Files\\Python37\\lib\\site-packages\\keras\\utils\\conv_utils.py", \n    line 9, in <module>\n    from .. import backend as K\n    File "C:\\Program Files\\Python37\\lib\\site-packages\\keras\\backend\\__init__.py", \n    line 89, in <module>\n    from .tensorflow_backend import *\n    File "C:\\Program Files\\Python37\\lib\\site- \n    packages\\keras\\backend\\tensorflow_backend.py", line 5, in <module>\n    import tensorflow as tf\n    File "C:\\Users\\gutolinPC\\Desktop\\tensorflow.py", line 3, …

我想在matlab中生成如下的情节.

或者可能是这样的

我已经为我的数据拟合了逻辑回归模型。想象一下，我有四个特征：1）参与者收到的条件，2）参与者是否对所测试的现象有任何先验知识/背景（实验后问卷中的二元反应），3）在实验任务上花费的时间，以及4) 参与者年龄。我试图预测参与者最终是选择选项 A 还是选项 B。我的逻辑回归输出以下特征系数 clf.coef_：

[[-0.68120795 -0.19073737 -2.50511774  0.14956844]]

如果选项 A 是我的正类，这个输出是否意味着特征 3 是二元分类中最重要的特征，并且与选择选项 A 的参与者有负相关（注意：我没有标准化/重新缩放我的数据）？我想确保我对系数的理解以及我可以从中提取的信息是正确的，因此我不会在我的分析中做出任何概括或错误假设。

谢谢你的帮助！

我想编写一个脚本来从我的mongoDB数据库生成一个CSV文件,我想知道最方便的版本!

首先让我从集合的结构开始.

MyDataBase -> setting
              users
              fruits

在设置我有类似的东西

setting -> _id
           data
           _tenant

我所追求的是,​​用数据 中的个人资料制作一个CSV文件,他们有一些字段/属性,如"姓名","地址","邮政编码","电子邮件",年龄等,而不是必要的全部这些配置文件具有所有文件/属性,甚至其中一些看起来像集合(有子分支),我根本不感兴趣!

所以,我的代码是python到目前为止看起来像这些

myquery = db.settings.find() # I am getting everything !
output = csv.writer(open('some.csv', 'wt')) # writng in this file

for items in myquery[0:10]: # first 11 entries
    a = list(items['data']['Profile'].values()) # collections are importent as dictionary and I am making them as list
    tt = list()
    for chiz in a:
        if chiz is not None:
            tt.append(chiz.encode('ascii', 'ignore')) #encoding
        else:
            tt.append("none")
    output.writerow(tt)

这些字段/属性没有必要的所有字段,甚至其中一些是集合(带子分支),并将作为字典导入!所以,我必须将它们转换为列表,所有这一切,在这样的过程中很少有事情需要注意,并且看起来并不是那么简单!

我的问题可能听起来很普遍,但这是一种典型的报道方式吗？如果没有,你能有人说清楚吗？!

我想用kernlab中的ipop函数求解下面的二次规划方程:

min 0.5*x'*H*x + f'*x  
subject to:  A*x <= b   
Aeq*x = beq  
LB <= x <= UB 

在我们的例子中,H 3x3矩阵,f是3x1,A是2x3,b是2x1,LB和UB都是3x1.

编辑1 我的R代码是:

library(kernlab)
H <- rbind(c(1,0,0),c(0,1,0),c(0,0,1))
f = rbind(0,0,0)
A = rbind(c(1,1,1), c(-1,-1,-1))
b = rbind(4.26, -1.73)
LB = rbind(0,0,0)
UB = rbind(100,100,100)
> ipop(f,H,A,b,LB,UB,0)
Error in crossprod(r, q) : non-conformable arguments

我从matlab知道这是这样的:

H = eye(3);
f = [0,0,0];
nsamples=3;
eps = (sqrt(nsamples)-1)/sqrt(nsamples);
A=ones(1,nsamples);
A(2,:)=-ones(1,nsamples);
b=[nsamples*(eps+1); nsamples*(eps-1)];

Aeq = [];
beq = [];
LB = zeros(nsamples,1);
UB = ones(nsamples,1).*1000;

[beta,FVAL,EXITFLAG] …

在 LSTM 上用于对 IMDB 序列数据建模的 keras 示例中（https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py），在输入到 LSTM 层之前有一个嵌入层：

model.add(Embedding(max_features,128)) #max_features=20000
model.add(LSTM(128))

嵌入层的真正作用是什么？在这种情况下，这是否意味着进入 LSTM 层的输入序列的长度是 128？如果是这样，我可以将 LSTM 层写为：

model.add(LSTM(128,input_shape=(128,1))

但也注意到输入X_train已经过pad_sequences处理：

print('Pad sequences (samples x time)')
X_train = sequence.pad_sequences(X_train, maxlen=maxlen) #maxlen=80
X_test = sequence.pad_sequences(X_test, maxlen=maxlen) #maxlen=80

好像输入序列长度是80？

我正在尝试将数据框从熊猫写入红移。

这是代码

df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 0],
                   'num_wings': [2, 0, 0, 0],
                   'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]},
                  index=['falcon', 'dog', 'spider', 'fish'])

from sqlalchemy import create_engine
import sqlalchemy
sql_engine = create_engine('postgresql://username:password@host:port/dbname')
conn = sql_engine.raw_connection()

df.to_sql('tmp_table', conn, index = False, if_exists = 'replace')

但是，我收到以下错误

    ---------------------------------------------------------------------------
    UndefinedTable                            Traceback (most recent call last)
    ~/opt/anaconda3/envs/UserExperience/lib/python3.7/site-packages/pandas/io/sql.py in execute(self, *args, **kwargs)
       1594             else:
    -> 1595                 cur.execute(*args)
       1596             return cur

    UndefinedTable: relation "sqlite_master" does not exist
...
...
...

   1593                 cur.execute(*args, **kwargs)
   1594             else:
-> 1595 …

我的仓库目录看起来像

src/
notebooks/
web/
  one/
  two/
     app/

当我在下面时，two我可以fastapi使用我的应用程序午餐

uvicorn app.app:app --reload --host=0.0.0.0 --port=7000

但是，我将在 heorku 上部署我的模型，Procfile 应该位于主路径。我知道我必须创建一个 Procfile 并添加

web: uvicorn app.app:app --reload --host=0.0.0.0 --port=7000

但我无法从其他文件夹运行该应用程序。它会给出错误

ModuleNotFoundError: No module named 'app'

更新

的输出find web/two/app如下

所以当我跑步时 uvicorn web.two.app.app:app --reload --port=7000

错误是

我有一个很大的文本文件，我想只提取某些短语/单词后面的数字。

这个巨大的文本文件中有几十行，格式如下：

汽车的最佳 CV 模型：15778 的顺序：2 阈值：0，AUC 为：0.7185 基因 aau_roc：0.466281

一种解决方案是只查看“for car: X”、“is order: X”、“threshold: X”、“Ygene aau_roc: X”之后的数字！

最后我希望每行有 15778, 2, 0, 0.7185, 0.466281。