小编jlt*_*199的帖子

我还是Python,机器学习和TensorFlow的新手,但我会尽力向前跳.我可以使用一些帮助.

我的数据目前在Pandas数据框中.如何将其转换为TensorFlow对象？我试过了

dataVar_tensor = tf.constant(dataVar)
depth_tensor = tf.constant(depth)

但是,我得到错误[15780 rows x 9 columns] - got shape [15780, 9], but wanted [].

我敢肯定这可能是一个简单的问题,但我真的可以使用这个帮助.

非常感谢

PS.我在Windows 10上使用Anaconda Python 3.5运行tensorflow 0.12

我有一个大型数据帧.当它被创建时,'None'被用作无法计算数字的值(而不是'nan')

如何删除任何列中包含"无"的所有行？我虽然可以使用df.dropna并设置值na,但我似乎无法做到.

谢谢

我认为这是数据帧的一个很好的代表:

temp = pd.DataFrame(data=[['str1','str2',2,3,5,6,76,8],['str3','str4',2,3,'None',6,76,8]])

我想在Seaborn创建一个FacetGrid

我的代码目前是:

g = sns.FacetGrid(df_reduced, col="ActualExternal", margin_titles=True)
bins = np.linspace(0, 100, 20)
g.map(plt.hist, "ActualDepth", color="steelblue", bins=bins, width=4.5)

这给了我的图

现在,而不是"ActualExternal = 0.0"和"ActualExternal = 1.0"我想要标题"内部"和"外部"

并且,而不是"ActualDepth"我希望xlabel说"Percentage Depth"

最后,我想添加一个"缺陷数量"的标签.

我尝试过谷歌搜索,并尝试了一些东西,但到目前为止还没有成功.你能帮帮我吗？

谢谢

我想知道使用什么算法来确定 Seaborn 箱线图分布中的“异常值”。

在他们的网站seaborn.boxplot 上，他们简单说明：

该框显示数据集的四分位数，而胡须延伸以显示分布的其余部分，但使用作为四分位间距函数的方法确定为“异常值”的点除外。

我真的很想知道他们使用什么方法。我从数据框创建了箱线图，似乎有很多“异常值”。

谢谢

使用列表推导我创建了一个看起来像的元组列表

temp = [(1, 0, 1, 0, 2), (1, 0, 1, 0, 5), (1, 0, 2, 0, 2), (1, 0, 2, 0, 5)]

如果更容易,我也可以创建一个列表列表.

无论哪种方式,我现在想从数据中获取数组或2D列表.我可以使用切片轻松访问上面每个元组中第一个元素的值的东西

first_elements = temp[:,0]

我正在尝试使用从 Numpy 数组中提取一行

t = T[153,:]

但我发现其中的大小T是 (17576, 31)，大小t是 (31,) - 尺寸不匹配！

我需要t有尺寸 (,31) 或 (1,31) 以便我可以将其输入到我的函数中。我试过转置，但没有用。

谁能帮我解决一个简单的问题？

非常感谢