我正在尝试按照 sklearn 文档中提供的示例绘制具有交叉验证的接收器操作特征 (ROC) 曲线。但是，以下导入ImportError在python2和中都给出了, python3。
from sklearn.metrics import plot_roc_curve
错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: cannot import name plot_roc_curve
python-2.7 sklearn版本： 0.20.2.
python-3.6 sklearn版本： 0.21.3.
我发现以下导入工作正常，但与plot_roc_curve.
from sklearn.metrics import roc_curve
被plot_roc_curve弃用？有人可以尝试代码并让我知道 sklearn 版本是否有效吗？
我想使用 2D numpy 数组创建一个新的单列 pandas 数据框。显然，每一行应该包含一维列表。以下是一个简化的可重现示例。
import pandas as pd
import numpy as np
arr = np.ones((4,3)) # could be any 2D array
我想要的是，
lists
0 [1, 1, 1]
1 [1, 1, 1]
2 [1, 1, 1]
3 [1, 1, 1]
现在，df = pd.DataFrame(arr, columns=['lists'])给出错误，
ValueError: Shape of passed values is (4, 3), indices imply (4, 1)
并df = pd.DataFrame(list(arr), columns=['lists'])给出错误，
ValueError: 1 columns passed, passed data had 3 columns
最后，df = pd.DataFrame(arr.flatten(), columns=['lists'])给出一个错误的数据框，所有单元格都有一个标量 …
我有一个大的（大约 200Mb）单行 json 文件，我想将其转换为更易读的多行 json（或 txt）文件。
我尝试使用文本编辑器（如 sublime text）打开文件，但打开需要很长时间。所以，我想在不打开文件的情况下进行转换。
因此，我无法使用此SO 问题中建议的接口。
我通过执行以下操作尝试pretty-print按照此答案中的建议使用 json 文件。
cat myjsonfile.json | python -m json.tool > pretty.json
但终端打印以下消息，我得到一个空pretty.json文件。
Extra data: line 1 column 34255 - line 1 column 173769197 (char 34254 - 173769196)
我正在考虑安装visual basic，只是为了转换文件。但是有没有更好更有效的方法来进行转换？
假设我有以下 numpy 数组。
arr = np.array( [ 1.0, 1.1, 1.44, 1.8, 1.0, 1.67, 1.23, 1.0] )
我可以用 0.0 替换所有等于 1.0 的元素，只需使用以下行。
arr[arr==1.0] = 0.0
我怎么能在不运行 for 循环的情况下用 1.0 替换 1.0 - 1.5 之间的所有元素。
基本上我要问的是如何执行以下操作
arr[arr>1.0 and arr<1.5] = 1.0
谢谢
这个问题可能以前在某个地方被问过，但经过一番搜索后我找不到任何问题，因此在此发布。
假设我有一个数组A和一个索引数组idx。暂时让两个数组都是二维的。
import numpy as np
A = np.array([[3,3,4],
[4,5,4],
[3,4,5]])
idx = np.array([[1,1],
[2,1],
[1,0],
[0,0]])
现在我想根据toA中的索引替换相应的元素。基本上，我想做，但行不通。idx0A[idx]=0
如何在不运行循环的情况下有效地完成此操作？
优选地，所提出的解决方案应该可扩展到更高维度（3D及以上）的阵列。