我按照给定的mnist教程,能够训练模型并评估其准确性.但是,教程没有说明如何在给定模型的情况下进行预测.我对准确性不感兴趣,我只想使用模型来预测一个新的例子,并在输出中查看所有结果(标签),每个结果都有指定的分数(已分类或未分类).
我有两个pandas数据帧,我想在Jupyter笔记本中显示它们.
做类似的事情:
display(df1)
display(df2)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在另一个下面显示它们:
我想在第一个数据框右侧有第二个数据帧.有一个类似的问题,但看起来有人对在显示它们之间的差异的一个数据框中合并它们感到满意.
这对我不起作用.在我的例子中,数据帧可以表示完全不同的(不可比较的元素),并且它们的大小可以不同.因此,我的主要目标是节省空间.
我已成功使用Python属性,但我不知道它们是如何工作的.如果我取消引用类之外的属性,我只得到一个类型的对象property:
@property
def hello(): return "Hello, world!"
hello # <property object at 0x9870a8>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是如果我在一个类中放置一个属性,那么行为就会大不相同:
class Foo(object):
@property
def hello(self): return "Hello, world!"
Foo().hello # 'Hello, world!'
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我注意到unbound Foo.hello仍然是property对象,所以类实例化必须做出魔法,但那有什么神奇之处呢?
出于好奇,我想知道如何在下面的代码中执行此操作.我一直在寻找答案,但没用.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.random.exponential(scale=180, size=10000)
print ('el valor medio de la distribucion exponencial es: ')
print np.average(data)
plt.hist(data,bins=len(data)**0.5,normed=True, cumulative=True, facecolor='red', label='datos tamano paqutes acumulativa', alpha=0.5)
plt.legend()
plt.xlabel('algo')
plt.ylabel('algo')
plt.grid()
plt.show()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有以下问题:phpstorm不识别jquery方法,我看到了这里和那里

未解决的函数或方法$()
这有点困扰我,但最后我试图用File-> Settings-> JavaScript-> Libraries摆脱它,并添加jquery作为全局/项目.
我的库设置如下所示:
但是没有改变什么.我仍然看到那些讨厌的通知.有谁知道怎么摆脱它们?
我正在寻找如何重新采样以新尺寸表示图像数据的numpy数组,最好选择插值方法(最近,双线性等).我知道有
scipy.misc.imresize
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这通过包装PIL的调整大小功能来完成这一点.唯一的问题是,因为它使用PIL,numpy数组必须符合图像格式,给我最多4个"颜色"通道.
我希望能够使用任意数量的"颜色"通道调整任意图像的大小.我想知道是否有一种简单的方法可以在scipy/numpy中执行此操作,或者如果我需要自己滚动.
关于如何自己编造一个我有两个想法:
scipy.misc.imresize分别在每个通道上运行的函数scipy.ndimage.interpolation.affine_transform对于大数据,第一个可能会很慢,而第二个似乎不提供除样条之外的任何其他插值方法.
我需要完成以下任务:
从:
a = array([[1,3,4],[1,2,3]...[1,2,1]])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
(向每行添加一个元素):
a = array([[1,3,4,x],[1,2,3,x]...[1,2,1,x]])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我试过像[n] =数组([1,3,4,x])这样的东西
但numpy抱怨形状不匹配.我尝试迭代a并将元素x附加到每个项目,但不会反映更改.
有关如何实现这一目标的任何想法?
如果我有d=dict(zip(range(1,10),range(50,61)))我怎么能建立一个collections.defaultdict出来的dict?
唯一的参数defaultdict似乎是工厂功能,我是否必须初始化然后通过原始d并更新defaultdict?
我正在使用GIT作为我的源代码控制系统.我们将它安装在我们的一个Linux机器上.Tortoise GIT是我的Windows客户端.
今天早上我检查了一些更改,并标记了代码.然后我将我的本地存储库推送到远程存储库.
当我在unix盒子上找到我的存储库并输入时,git log我得到:
fatal: bad default revision 'HEAD'
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但当我show log使用我的Windows tortoiseGit客户端时,历史很好地按照以下方式出现......
---
SHA-1: f879573ba3d8e62089b8c673257c928779f71692
Initial drop of code
---
master origin/master oms-phase4-v1.0.0
SHA-1: 56176dbe45e6175b18c9f44533828806c63142ab
OMS Phase 4 - Added OMS Cust. Order No. to EDI Purchase Order Header screens
Tag Info
object 56176dbe45e6175b18c9f44533828806c63142ab
type commit
tag oms-phase4-v1.0.0
tagger Richard Riviere <richard.riviere@myer.com.au> 1364338495 +1100
---
SHA-1: 0000000000000000000000000000000000000000
Working dir changes
0 files changed
---
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
代码肯定被推送到远程存储库.我已经能够通过将存储库克隆到不同的目录来进行检查.
有谁知道我收到的原因fatal: bad default revision 'HEAD'?
ps它是一个裸存储库但是我创建了其他没有这个问题的裸存储库.
当文本的数量大于行可以处理的数量时,我正在尝试创建文本淡出效果.我用的混合物实现这一目标max-height,overflow和linear-gradient.像这样的东西.
max-height:200px;
overflow:hidden;
text-overflow: ellipsis;
background: -webkit-linear-gradient(#000, #fff);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
该全小提琴可用.我试图达到与此类似的效果
我很亲密 问题是,在我的情况下,文本从一开始就淡出,我希望它只有在真正接近最大尺寸时才开始淡出.让我们说如果它已经是150px就开始淡出.此外,我只使用-webkit前缀,我假设可能有其他前缀,我可以为其他渲染引擎添加.
有没有办法在纯CSS中执行此操作?
python ×5
numpy ×2
css ×1
css3 ×1
dictionary ×1
git ×1
html ×1
html5 ×1
matplotlib ×1
pandas ×1
phpstorm ×1
properties ×1
scipy ×1
tensorflow ×1