我在这里关注Flask教程:
http://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world
我到达了尝试./run.py的地步,我得到:
Traceback (most recent call last):
File "./run.py", line 3, in <module>
from app import app
File "/Users/benjaminclayman/Desktop/microblog/app/__init__.py", line 1, in <module>
from flask import Flask
ImportError: No module named flask
这看起来类似于:
但他们的解决方案没有帮助.作为参考,我也有这一个用户提到可能会导致问题的文件夹命名的烧瓶中.
我正在尝试使用Pandas对几个条件进行布尔索引.我的原始DataFrame被调用df.如果我执行以下操作,我会得到预期的结果:
temp = df[df["bin"] == 3]
temp = temp[(~temp["Def"])]
temp = temp[temp["days since"] > 7]
temp.head()
但是,如果我这样做(我认为应该是等效的),我没有返回任何行:
temp2 = df[df["bin"] == 3]
temp2 = temp2[~temp2["Def"] & temp2["days since"] > 7]
temp2.head()
知道是什么导致了差异吗？
所以我正在尝试使用pip下载请求,我收到以下错误.我已经检查了错误日志,但这对我来说基本上是不可理解的.
有什么建议？当我尝试使用pip for beautifulsoup4时,我遇到了类似的问题.
~ ? pip install requests
Downloading/unpacking requests
Downloading requests-2.2.1-py2.py3-none-any.whl (625kB): 625kB downloaded
Installing collected packages: requests
Cleaning up...
Exception:
Traceback (most recent call last):
File "/Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.2-py2.7.egg/pip/basecommand.py", line 122, in main
status = self.run(options, args)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.2-py2.7.egg/pip/commands/install.py", line 279, in run
requirement_set.install(install_options, global_options, root=options.root_path)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.2-py2.7.egg/pip/req.py", line 1380, in install
requirement.install(install_options, global_options, *args, **kwargs)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.2-py2.7.egg/pip/req.py", line 664, in install
self.move_wheel_files(self.source_dir, root=root)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.2-py2.7.egg/pip/req.py", line 894, in move_wheel_files
pycompile=self.pycompile,
File "/Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.2-py2.7.egg/pip/wheel.py", line 202, in move_wheel_files
clobber(source, lib_dir, …我有两个Pandas DataFrame,每个都有不同的列.我想基本上将它们水平粘合在一起(它们每个都有相同的行数,所以这不应该是一个问题).
必须有一个简单的方法来做这个,但我已经完成了文档,concat而不是我正在寻找的(我不认为).
有任何想法吗？
谢谢!
我正在做有毒评论文本分类Kaggle挑战.有6个班级:['threat', 'severe_toxic', 'obscene', 'insult', 'identity_hate', 'toxic'].注释可以是这些类的多个,因此它是一个多标签分类问题.
我用Keras建立了一个基本的神经网络如下:
model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 128, input_length=250))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(len(classes), activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
我运行这一行:
model.fit(X_train, train_y, validation_split=0.5, epochs=3)
并在3个时期后获得99.11%的准确率.
但是,99.11%的准确率比最好的Kaggle提交要好一点.这让我觉得我(或许两者)a)过度拟合或b)滥用Keras的准确性.
1)当我使用50%的数据作为验证分割并且只有3个时期时,似乎有点难以过度拟合.
2)这里的准确度只是模型得到每个类的正确时间的百分比吗？
所以如果我输出[0, 0, 0, 0, 0, 1]正确的输出[0, 0, 0, 0, 0, 0],我的准确性会是5/6多少？
经过一番思考之后,我有点认为accuracy这里的指标只是看着我的模型以最高的置信度和比较与实际情况进行预测的类.
因此,如果我的模型输出[0, 0, 0.9, 0, 0, 0],它会将索引2('淫秽')的类与真值进行比较.你认为这是发生了什么吗？
谢谢你尽你所能的帮助!
我有一个python脚本在与我要转换为numpy数组的视频相同的文件夹中.我的视频名为'test.mp4'.
在我的脚本中,我想调用someFunction('test.mp4')并返回一个numpy数组.生成的numpy数组应该是一个numpy数组,其中每个图像都是一个3-d numpy数组.
那有意义吗？
谢谢!
我刚刚阅读了k-fold交叉验证,并意识到我无意中使用当前的预处理设置泄漏数据.
通常,我有一个火车和测试数据集.我在整个火车数据集上做了一堆数据插补和一次热编码,然后运行k-fold交叉验证.
泄漏是因为,如果我正在进行5倍交叉验证,我将训练80%的列车数据,并在剩余的20%的列车数据上进行测试.
我真的应该根据80%的火车来估算20%(而我之前使用的是100%的数据).
1)这是考虑交叉验证的正确方法吗？
2)我一直在研究这个Pipeline类sklearn.pipeline,它似乎对做一堆变换很有用,然后最终将模型拟合到结果数据中.但是,我正在做一些像" float64用平均值列出缺失数据"这样的东西,"用模式归还所有其他数据",等等.
这种插补没有明显的变压器.我该如何将这一步添加到Pipeline？我会创建自己的子类BaseEstimator吗？
这里的任何指导都会很棒!
我正在用C编写一个基本的链表程序,删除时遇到一些麻烦.这就是我所拥有的:
#include <stdio.h>
struct node * delete(struct node * head, struct node * toDelete);
void print(struct node * head);
struct node {
int value;
struct node *next;
};
int main(int argc, const char * argv[]) {
struct node node1, node2, node3;
struct node *head = &node1;
node1.value = 1;
node1.next = &node2;
node2.value = 2;
node2.next = &node3;
node3.value = 3;
node3.next = (struct node *) 0;
print(head);
delete(head, &node3);
print(head);
return 0;
}
struct node * delete(struct node * …我正在编写一个移植基本的python脚本并创建一个类似的基本Flask应用程序.我有一个文件,包含一些我想在Flask应用程序中访问的函数.
以下是我到目前为止的观点:
from flask import render_template
from app import app
def getRankingList():
return 'hey everyone!'
@app.route("/")
@app.route("/index")
def index():
rankingsList = getRankingsList()
return render_template('index.html', rankingsList = rankingsList)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
理想情况下,我可以访问原始脚本中的所有函数,并在我的getRankingsList()函数中使用它们.不过,我已经google了,似乎无法理清如何做到这一点.
任何的想法
我正在做一些基本的机器学习，并有一个由 TFIDF 产生的稀疏矩阵，如下所示：
<983x33599 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 232944 stored elements in Compressed Sparse Row format>
然后我有一个带有title列的 DataFrame 。我想将这些组合到一个 DataFrame 中，但是当我尝试使用 时concat，我发现我无法将 DataFrame 与非 DataFrame 对象组合在一起。
我该如何解决这个问题？
谢谢！