小编use*_*005的帖子

我正在使用sklearn.cluster KMeans包.完成聚类后,如果我需要知道哪些值组合在一起,我该怎么办？

说我有100个数据点,KMeans给了我5个集群.现在我想知道集群5中有哪些数据点.我该怎么做.

是否有一个函数来提供集群ID,它将列出该集群中的所有数据点

谢谢.

brew和port不提供python-devel.如何在Mac OS中安装它.在Mac OS中是否有相同的功能？

tf.train.get_global_step()TensorFlow 中该功能的用途是什么？在机器学习概念中它与它相当于什么？

我实现了以下方法来查找最长的绝对文件路径.

 public static int lengthLongestPath(String input) {
    HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    if (input.length() == 0) return 0;
    int maxLength = 0;
    int subStringLength = 0;
    int previousLevel = 0;
    String[] paths = input.split("\n");
    for (String path : paths) {
        String[] substr = path.split("\t");
        String dirOrFile = substr[substr.length-1];
        int level = substr.length -1;

        if(level <= previousLevel && level !=0){
            previousLevel = level-1;
            subStringLength = map.get(previousLevel);
        }else if(level ==0){
            subStringLength = 0;
        }else{
            previousLevel = level;
        }
        subStringLength += …

我有一个文件，其数据如下

1000000 183:0.6673;2:0.3535;359:0.304;363:0.1835
1000001 92:1.0
1000002 112:1.0
1000003 154435:0.746;30:0.3902;220:0.2803;238:0.2781;232:0.2717
1000004 118:1.0
1000005 157:0.484;25:0.4383;198:0.3033
1000006 277:0.7815;1980:0.4825;146:0.175
1000007 4069:0.6678;2557:0.6104;137:0.4261
1000009 2:1.0

我想将文件读取到由多个分隔符分隔的熊猫数据框 \t, :, ;

我试过了

df_user_key_word_org = pd.read_csv(filepath+"user_key_word.txt", sep='\t|:|;', header=None, engine='python')

它给了我以下错误。

pandas.errors.ParserError: Error could be due to quotes being ignored when a multi-char delimiter is used.

为什么会出现此错误？

所以我想我将尝试使用正则表达式字符串。但是我不确定如何编写拆分正则表达式。r'\ t |：|;' 不起作用。

将文件读取到具有多个定界符的熊猫数据框的最佳方法是什么？

我对node.js很新,我不知道如何克服这个问题.希望您能够帮助我.

我有一个在node.js中运行的服务器,它有node-static和socket.io.代码如下.

var numClients=0;
var static = require('node-static');
//var static = require('express');
var http = require('http');
var file = new(static.Server)();
var app = http.createServer(function (req, res) {
res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', 'http://172.26.191.45:8080');

// Request methods you wish to allow
res.setHeader('Access-Control-Allow-Methods', 'GET, POST, OPTIONS, PUT, PATCH, DELETE');

// Request headers you wish to allow
res.setHeader('Access-Control-Allow-Headers', 'X-Requested-With,content-type');

// Set to true if you need the website to include cookies in the requests sent
// to the API (e.g. in case you use sessions)
res.setHeader('Access-Control-Allow-Credentials', true); …

我有一个Pandas Dataframe，它具有使用列userid和创建的多重索引itemid。df看起来像这样

                  0     1     2
userid  itemid
007     5000      9     4     3
007     4000      6     7     1
009     3000      1     2     3

我想检查数据帧df中是否存在索引[007，6000]。我怎样才能做到这一点。如果我运行以下代码，将出现错误TypeError: unhashable type: 'list'。

if [007, 6000] in df.index:
    print('it works')

我要取样的二维矢量X从均匀分布与∥ X ∥≤1.我知道可以从均匀分布作为采样

numpy.random.uniform(0.0, 1.0, 2)

但我怎么能确保∥ X ∥≤1？

如果我想从均匀分布中取样并得到double值,我觉得我可以在java中同时使用Random.nextDouble()或Random.nextGaussian().有人可以向我解释一下这个区别.