我有一个由数字和分类数据组成的数据集，我想根据患者的医疗特征预测其不良结果。我为我的数据集定义了一个预测管道，如下所示：
X = dataset.drop(columns=['target'])
y = dataset['target']
# define categorical and numeric transformers
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
('knnImputer', KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform")),
('scaler', StandardScaler())])
categorical_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='missing')),
('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))])
# dispatch object columns to the categorical_transformer and remaining columns to numerical_transformer
preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[
('num', numeric_transformer, selector(dtype_exclude="object")),
('cat', categorical_transformer, selector(dtype_include="object"))
])
# Append classifier to preprocessing pipeline.
# Now we have a full prediction pipeline.
clf = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),
('classifier', LogisticRegression())])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
clf.fit(X_train, …由于conda install并且pip install在许多情况下基本上做相同的事情，那么最好的选择是什么？有没有人应该pip install只坚持的情况？对称，有没有一种情况conda install只能坚持？有没有办法通过在单个环境中同时使用 conda 和 pip install 来解决问题？
如果这两种方法本质上是相同的并且彼此不矛盾，那么就没有理由只坚持其中一种而不是另一种。
Ubuntu 20.04 附带 Python 3.8。我无法卸载 Python 3.8但我需要 Python 3.9
我继续从以下位置安装了 Python 3.9：
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt 安装 python3.9
如何为 python 3.9 安装 pip？
安装 pip using
sudo apt-get install python3-pip对我不起作用，因为它为 python 3.8 安装了 pip
使用安装 pippython3.9 get-pip.py出现错误：
~/python_tools$ python3.9 get-pip.py
Traceback (most recent call last):
File "/home/ubuntu/python_tools/get-pip.py", line 23704, in <module>
main()
File "/home/ubuntu/python_tools/get-pip.py", line 198, in main
bootstrap(tmpdir=tmpdir)
File "/home/ubuntu/python_tools/get-pip.py", line 82, in bootstrap
from pip._internal.cli.main import main as pip_entry_point
File "<frozen zipimport>", …我已经分叉了一个 GitHub 存储库来为父存储库做出贡献。进行更改并合并 PR 后，我可以删除分叉的存储库吗？
将删除分叉存储库
我发现这篇博文（Tidying up after Pull Requests ）讨论了合并 PR 后删除分支，但找不到任何有关分叉贡献的文章。
我有一个用sklearn.metrics.confusion_matrix.
现在，我想用 来绘制它sklearn.metrics.plot_confusion_matrix，但第一个参数是经过训练的分类器，如文档中所指定。问题是我没有分类器；结果是通过手动计算获得的。
是否仍然可以通过 scikit-learn 在一行中绘制混淆矩阵，还是必须使用 matplotlib 自己编写代码？
我一直用np.arange. 我最近遇到了np.linspace。我想知道它们之间到底有什么区别......查看他们的文档：
返回给定间隔内均匀间隔的值。
返回指定间隔内均匀间隔的数字。
我能看到的唯一区别是linspace有更多的选择......比如选择包含最后一个元素。
您会推荐这两个中的哪一个，为什么？在哪些情况下np.linspace更胜一筹？
假设我在 C 中有我的事件驱动的 TCP 通信库。
在我的 Raku 应用程序中，我可以使用 NativeCall 调用 C 库中的函数。
my $server = create-server("127.0.0.1", 4000);
现在，从我用C回调（say onAccept）我想调出在我的应用程序乐功能（说on-accept(connection)那里connection将是一个指向C结构）。
那么，我该怎么做：on-accept从我的 C 函数调用我的 Raku函数onAccept？
附：我尝试使用一个简单的标题“如何从 C 代码调用 Raku 代码”进行发布，但无论出于何种原因，stackoverflow.com 都不允许我这样做。正因为如此，我编造了这个花哨的标题。
我正在创建一个 32 位 DLL。我们必须明确告诉 CMake 配置 64 位构建。
cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ..
无论如何，现在代码运行了，这不是我所要求的，因为回调仍然在 C 中。
我所要求的似乎不太可能。
我尝试使用 Haakon 建议的方法，但恐怕我不明白它是如何工作的。
我在 Windows 中，不幸的是，Raku 找不到我的 dll，即使我将它们放在 C:\Windows\System32 中。它找到“msvcrt”（C 运行时），但没有找到我的 dll。
dll 代码（Visual Studio 2015）。
#include <stdio.h>
#define EXPORTED __declspec(dllexport) …我想将查询结果从 BigQuery 导出到本地文件/Google 存储。
我试过 'bq extract' 命令，但它不允许查询作为输入。
Usage: bq extract <source_table> <destination_uris>
我不想提取整个表，因为该表包含许多不需要的列，我需要聚合数据。
到目前为止，我能找到的唯一解决方法是使用“bq query”命令创建一个表并使用“bq extract”来提取数据。
我正在寻找任何更好的方法来通过执行以下操作来实现这一目标。
bq extract 'select dept_id,sum(sal) from temp.employee
group by dept_id' 'gs://XXXX/employee.csv'
我发现 Python 的in操作符有奇怪的行为
d = {}
'k' in d == False # False!
我认为这是因为优先级：
('k' in d) == False # True, it's okay
'k' in (d == False) # Error, it's also okay
但是，什么优先级评估以下表达式呢？
d = {}
'k' in d == False
如果是因为优先级错误，为什么它不会触发错误，例如：
'k' in (d == False)
换句话说，这个表达式在 Python 的底层发生了什么？
'k' in d == False
python ×7
pip ×2
scikit-learn ×2
conda ×1
debugging ×1
github ×1
linspace ×1
numpy ×1
raku ×1
range ×1
ubuntu ×1
ubuntu-20.04 ×1
virtualenv ×1