在Python中将sklearn函数的参数作为字典传递
在Python中，可以将sklearn函数的参数作为字典传递。这种方式可以使代码更加灵活和可读性更高。
首先，sklearn是一个机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和工具。它的函数通常有很多参数，通过将参数作为字典传递，可以方便地管理和调整参数。
将sklearn函数的参数作为字典传递的步骤如下：
- 创建一个字典，用于存储参数和对应的值。例如，我们可以创建一个名为params的字典。
- 将参数和对应的值添加到字典中。例如，我们可以将参数"n_estimators"的值设置为100，将参数"criterion"的值设置为"gini"。
- 将字典作为参数传递给sklearn函数。例如，我们可以将params作为参数传递给RandomForestClassifier函数。
下面是一个示例代码：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建一个字典，存储参数和对应的值
params = {
"n_estimators": 100,
"criterion": "gini"
}
# 将字典作为参数传递给sklearn函数
model = RandomForestClassifier(**params)在上面的示例中，我们使用RandomForestClassifier函数创建了一个随机森林分类器模型。通过将参数作为字典传递，我们可以轻松地设置模型的参数。
这种方式的优势在于可以方便地管理和调整参数。通过将参数存储在字典中，我们可以根据需要添加、删除或修改参数，而不需要修改函数调用的代码。这样可以使代码更加灵活和可读性更高。
这种方式适用于sklearn库中的大多数函数，包括分类器、回归器、聚类器等。通过将参数作为字典传递，可以使代码更加简洁和可维护。
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求进行。
相关·内容
我正在使用SageMaker python sdk，并希望传入一些参数，以供我的入口点使用，我不知道如何做到这一点。 from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn # sagemaker python sdk
entrypoint = 'entrypoint_script.py'
sklearn = SKLearn(entry_point=entrypoint, # <-- need to pass args to this
train_instance_type=instan
浏览 21提问于2019-05-03得票数 5
回答已采纳
我继承了一个Django应用程序，我最初是在Django 1.9上工作的。最近，我将其迁移到Django 1.11和Python3.4(从2.7)。从那时起，一些管理员认为我已经开始失败与403禁止错误，CSRF验证失败。我查看了，并检查了以下内容：
我仍然在使用MIDDLEWARE_CLASSES，但是django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware包含在我的配置中(第二个，仅次于SessionMiddleware和CommonMiddleware)。
使用的模板包括{% csrf_token %}内容。
视图使用render_to_respon
浏览 6提问于2017-04-28得票数 0
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我正在尝试通过一个XGBoost运行一个与TFIDF和GridSearchCV分类器一起运行的sklearn管道，但是由于内部错误，它无法工作。数据为4000个句子，标记为真或假(1或0)。这是代码：
import numpy as np
import pandas as pd
from gensim import utils
import gensim.parsing.preprocessing as gsp
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.base import BaseEstimator
from sklearn
浏览 2提问于2021-03-26得票数 0
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我有一个多分类问题(有很多标签)，我想使用‘平均’=‘加权’的F1分数。 一些我做错了的事。下面是我的代码： from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.metrics import make_scorer
f1 = make_scorer(f1_score, {'average' : 'weighted'})
np.mean(cross_val_score(model, X, y, cv=8, n_jobs=-1, scoring = f1))
------------------------
浏览 29提问于2020-08-21得票数 0
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有人能解释一下为什么这个代码：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
#from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
from sklearn.feature_selection impo
浏览 3提问于2022-05-15得票数 1
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我想扩展scikit-learn的ClassificationCriterion类，它被定义为内部模块中的Cython类。我想在Python中这样做，因为我通常无法访问sklearn的pyx/pxd文件(所以我不能使用cimport )。然而，当我试图扩展ClassificationCriterion时，我得到了错误TypeError: __cinit__() takes exactly 2 positional arguments (0 given)。下面的MWE再现错误，并显示错误发生在__new__之后，但在__init__之前。
有办法像这样扩展Cython类吗？
from sklea
浏览 2提问于2017-12-03得票数 3
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在Django上创建用户时，是否可以将对象实例(从Python)传递给create_user方法？
我的意思是，假设我想让用户决定是否包括一个名字，一个姓氏，两者兼而有之。电子邮件地址也是可选的。
假设我创建一个Python对象，如下所示：
data = {first_name = 'Howdy', last_name = 'Hilary', email: 'hhilary@gmail.com}
然后我把它通过如下：
user = User.objects.create_user(username = 'jdsflsdf', passwo
浏览 2提问于2015-06-02得票数 0
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我有一组手工提取的特征。并不是所有的单词都是单独的单词；它们中的一些是二元语法，另一些是三元语法。我想要对我的文本进行建模--这些文本是以原始文本的形式明确地基于这些特征提供的。我如何在sklearn中做到这一点呢？到目前为止，我就是这样定义我的Vectorizer的。
def initialize():
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 3))
return vectorizer
浏览 4提问于2014-02-17得票数 0
如何定义具有多个base_estimator的AdaBoostRegressor？我的代码如下...
# read data and label from TrainFile.
data,label=file.reade_train_file(rouge,TrainFile)
tuned_parameters = [{
'loss' : ['exponential']
,'random_state' : [47]
浏览 1提问于2018-07-03得票数 1
我正在编写一个使用ColumnTransformer和LabelEncoder对著名的泰坦尼克号数据集X进行预处理的示例。
Age Embarked Fare Sex
0 22.0 S 7.2500 male
1 38.0 C 71.2833 female
2 26.0 S 7.9250 female
3 35.0 S 53.1000 female
4 35.0 S 8.0500 male
像这样叫变压器：
from sklearn.compose impor
浏览 0提问于2019-05-02得票数 16
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从阅读这个例子和我对Python的微薄知识来看，它一定是将数组转换为字典或其他东西的捷径吗？
class hello:
def GET(self, name):
return render.hello(name=name)
# Another way:
#return render.hello(**locals())
浏览 4提问于2009-07-24得票数 5
我已经实现了我自己的分类器，现在我想在它上运行一个网格搜索，但是我得到了以下错误：estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params) TypeError: fit() takes 2 positional arguments but 3 were given
我跟踪并使用了提供的。我的类定义如下：
class MyClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin):
def __init__(self, lr=0.1):
self.lr=lr
def fit(self, X, y):
浏览 6提问于2018-01-11得票数 9
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1回答
我正在阅读关于使用python的机器学习算法的文章。虽然我是python的新手，但我正在尝试了解大多数东西。但我发现下面很难理解
axprops = dict(xticks=[], yticks=[])
createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False, **axprops)
在上面的代码中，**axprops在这里是什么意思？为什么我们要在axprops之前附加**？
在这个上下文中什么是xticks和yticks？
子图的声明是什么。我在网上搜索也找不到。
谢谢
浏览 5提问于2017-02-04得票数 0
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我正在尝试使用字符串中的参数进行DecisionTreeClassifier。
print d # d= 'max_depth=100'
clf = DecisionTreeClassifier(d)
clf.fit(X[:3000,], labels[:3000])
在这种情况下，我得到了下面的错误。如果我使用clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=100)，它工作得很好。
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 120, in &l
浏览 3提问于2017-08-27得票数 1
对不起，这可能是个愚蠢的问题，但我对python不太熟悉。
在suds客户机上，如果我将参数传递给client方法调用，则使用以下方法：
kwargs = {'username': username, 'password': password, 'type': '', }
response = client.service.Login(**kwargs)
这个很好用。但如果我用：
response = client.service.Login({'username': username, 'passwor
浏览 3提问于2017-03-19得票数 0
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下面的代码将导致：TypeError: __call__() takes at least 4 arguments (3 given)。
我实例化了一个集群分类器，并创建了一个适合于聚类的评分方法。我提供了一个用于拟合的简单数据集和一个用于网格搜索的参数字典。我很难看清哪里有错误，而追溯也是非常没有帮助的。
from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import silhouette_score, make_s
浏览 2提问于2017-02-15得票数 3
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用于Python的Docker文档，容器对象类“容器”支持"update“方法，在docs中有如下描述：
update(**kwargs)
更新容器的资源配置。
参数：
blkio_weight (int) -块IO (相对重量)，介于10到1000之间
cpu_period (int) -限制CPU CFS (完全公平调度器)周期
cpu_quota (int) -限制CPU CFS (完全公平调度器)配额
cpu_shares (int) - CPU份额(相对权重)
cpuset_cpus (str) -允许执行的CPU
cpuset_mems (str) -允许执行的微机电系统
浏览 1提问于2021-07-03得票数 0
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1回答
我想将更多的数据传递给scikit中的转换器--学习：
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
class myTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
浏览 5提问于2017-01-24得票数 3
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1回答
我对python相当陌生，并试图教自己如何使用管道进行功能预处理和模型拟合。我试图对我的数据进行预处理(在cv采样下可能是常数的删除特征，然后对它们进行缩放)，然后使用弹性网络拟合Cox PH模型进行特征选择。我想调整弹性网的参数。然而，我不断地发现，所有模特的得分都是南。当我把这些模型中的一种“手动”安装时，它工作得很好，所以我想我设置管道的方式一定有问题。
from sksurv.datasets import load_breast_cancer
X, y = load_breast_cancer()
cat_features = ["er", "grade
浏览 14提问于2022-05-31得票数 0
1回答
我尝试在一个具有AUC分数的随机森林分类器上进行网格搜索。
这是我的代码：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.metrics import make_scorer, roc_auc_score
estimator = RandomForestClassifier()
scoring
浏览 0提问于2021-05-15得票数 1
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我有一个包含两个文本列的dataframe，并将它们转换为一个列表。我也把火车和测试数据分开了。但是，在建立基本模型时，TfidfVectorizer抛出了一个'list‘对象没有属性'lower’的错误
这是代码
X['ItemDescription']= X['ItemDescription'].str.lower()
X['DiagnosisOne'] = X['DiagnosisOne'].str.lower()
from sklearn.model_selection i
浏览 0提问于2022-03-20得票数 0
2回答
亲爱的侏儒这个问题是给你的！我不要求解决我的任务，只需要解释为什么会发生)，我知道什么是args和kwargs当他们使用，但已经被真正的铲子，当他们发现了一件事。所以，请检查我的示例，这里我们将参数传递给函数
def firstFunc(*args, **kwargs):
print('args' )
print(args)
print('kwargs')
print(kwargs)
firstFunc([1, 2], {'firstFirst': 'firstFirst', 'f
浏览 17提问于2022-11-21得票数 0
回答已采纳
2回答
如何将字典列表作为函数参数传递？
、、、、
我有一个清单，里面有一本字典。下面是我的列表示例：
products = [{u'title': u'product_A', u'int': [{u'content': 8112, u'name': u'orbitnumber'}, {u'content': 107, u'name': u'relativeorbitnumber'}], u'double': {u'content': 23.4161, u'nam
浏览 0提问于2017-08-04得票数 1
我正在尝试为csv文件构建一个隔离森林，我可以根据不同的大小值预测“页面”。'pages‘的值当前是'low’和'high‘，我已经将它们编码为0和1，这样我就可以检测异常。然而，我一直收到错误‘文件"/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/_iforest.py"，行312，在fit 100中。* self.contamination) TypeError：*：'float‘和’type‘不支持
浏览 21提问于2020-06-12得票数 1
回答已采纳
我正在使用Keras创建一个ANN，并在网络上进行网格搜索。在运行下面的代码时，我遇到了以下错误：
model = KerasClassifier(build_fn=create_model(input_dim), verbose=0)
# define the grid search parameters
batch_size = [10, 20]
epochs = [50, 100]
dropout = [0.3, 0.5, 0.7]
param_grid = dict(dropout_rate=dropout, batch_size=batch_size, nb_epoch=epochs
浏览 0提问于2017-07-13得票数 7
我使用的是tensorflow 1.8.0，python 3.6.5。数据是虹膜数据集。代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
X = iris['data']
y = iris['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_t
浏览 1提问于2018-06-30得票数 4
此示例取自Beazley，Python Essential Reference 4e，pg:101。
他做得怎么样：
func(*args, **kwargs)
其中'func‘是带有1个参数的正方形函数。在本章的早些时候，他讨论了在调用/定义中参数的位置和数量必须如何匹配，否则将引发TypeError。
另外，
@trace
def square(x):
...
square = trace(square)
trace返回' callf‘，所以这等同于写: square =callf，这很好，因为因为square引用了一个新函数对象，所以你可以用*args, **kw
浏览 0提问于2013-01-19得票数 1
回答已采纳
我不理解下面的例子，假设我有这些函数：
# python likes
def save(filename, data, **kwargs):
fo = openX(filename, "w", **kwargs) # <- #1
fo.write(data)
fo.close()
# python doesnt like
def save2(filename, data, **kwargs):
fo = openX(filename, "w", kwargs) # <- #2
fo.write(data)
浏览 0提问于2012-03-26得票数 215
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对于Sklearn，我使用的是RandomizedSearchCV，在特定情况下，最好的估计器是：
SVR(C=1594.0828461797396, degree=0.8284528822863231, gamma=1.1891370222133257,kernel='linear')
但根据的说法，degree和gamma只适用于rbf和poly内核。为什么我得到带有linar和degree值的估计量？
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import expon,
浏览 5提问于2020-07-08得票数 1
回答已采纳
1回答
{"title":"exampleTitle","hashTags":[{"name":"tag1"},{"name":"tag2"}],"uploadFiles":
[{"fileBytes":"seriesOfBytes\n","filename":"upload.txt"}]}
这是我想要的身体，我想发送到后端。
我正在使用Swift 3.0和Alamofire 4，我有多个问题。
first，如何
浏览 1提问于2016-11-20得票数 8
回答已采纳
数据集 Id,Cl.thickness,Cell.size,Cell.shape,Marg.adhesion,Epith.c.size,Bare.nuclei,Bl.cromatin,Normal.nucleoli,Mitoses,Class
1000025,5,1,1,1,2,1,3,1,1,benign
1002945,5,4,4,5,7,10,3,2,1,benign 代码如下 import math
import numpy as np
import pandas as pd
#from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from skl
浏览 66提问于2020-06-17得票数 0
1回答
这是我的代码：
import pandas as pa
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.metrics import accuracy_score
def get_accuracy(X_train, y_train, y_test):
perceptron = Perceptron(random_state=241)
perceptron.fit(X_train, y_train)
result = accuracy_score(y_train, y_test)
return r
浏览 0提问于2016-02-06得票数 2
回答已采纳
1回答
我开始使用允许在R环境中使用reticulate的Python包，并希望使用sklearn执行均值漂移聚类。下面是我的尝试： > library(reticulate)
> np <- import('numpy')
> sklearn <- import('sklearn')
> sklearn.MeanShift <- sklearn$cluster$MeanShift
> x <- matrix(rnorm(20), 10, 2)
> sklearn.MeanShift(x)
Error in
浏览 85提问于2019-01-07得票数 3
我使用sklearn来推断一些时间序列，其中包括NaN值。目前，我使用以下方法：
from sklearn.preprocessing import Imputer
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean')
signals = imp.fit_transform(array)
其中array是形状为n_points x n_time_steps的numpy数组。它工作得很好，但是我收到了一个不推荐的警告，建议我应该使用来自sklearn.impute的sklearn.impute。因此，我将这些行替
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
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我正在尝试dtw包中的不同窗口选项，详情请参见此页面：https://dynamictimewarping.github.io/py-api/html/api/dtw.dtw.html，希望看看我是否可以减少运行dw包所需的时间。 当我进来的时候 alignment = dtw(query_sample, ref_sample, keep_internals=True, window_type = "sakoechiba") 我得到了这个错误： TypeError: sakoeChibaWindow() missing 1 required positional argume
浏览 91提问于2020-10-13得票数 0
目前，我正在做一个项目，它可能需要使用kNN算法来查找给定点的前k个最近邻居，比如P.。我使用python，sklearn包来完成这项工作，但我们的预定义指标不是这些默认指标之一。因此，我必须使用sklearn文档中的用户定义指标，它可以是find 和。
似乎最新版本的sklearn kNN支持用户定义的指标，但我找不到如何使用它：
import sklearn
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
from sklearn.neighbors import DistanceMetric
from s
浏览 1提问于2014-01-11得票数 30
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我正在尝试使用gridsearchCV搜索指定的参数，并对neg日志丢失进行评分：
grid = GridSearchCV(spec_pipeline, param_grid = spec_params, scoring = 'neg_log_loss', cv = logo, verbose = 10)
grid.fit(X, y_true, groups = names)
ValueError: y_true contains only one label (1.0). Please provide the true labels explicitly through t
浏览 1提问于2021-03-30得票数 0
回答已采纳
在为GridSearch进行超参数调优时，我遇到了奇怪的错误。我从随机搜索cv中得到了一些最好的参数，并且我试图在网格搜索cv中拟合这些参数。我搞错了
参数(条件)的参数网格需要是一个列表或numpy数组，但是得到(<class 'str'>).单个值需要包装在一个带有一个元素的列表中。
下面是代码
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
clf=RandomForestClassifier()
n_estimators=rf_random_tuned.best_params_['n_estimato
浏览 3提问于2020-12-18得票数 0
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2回答
我希望使用python中的函数创建字典和存储信息。
下面是我写的代码。
def qwer(num, dictname):
tmp_inte = 0
dictname = {}
print dictname
while tmp_inte <= num:
dictname[str(tmp_inte)] = tmp_inte
tmp_inte += 1
如果我导入它并像使用qwer(10, "equip")一样使用它，那么新创建的字典的名称是什么？
如果它是‘命令名’，我应该做什么来使它按照我的意愿工作？
浏览 1提问于2015-12-21得票数 1
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有没有人有(a) copy.deepcopy()的备忘录和零参数的解释，或者(b)指向关于它们的真正信息文档的指针？
我在Pydev 3.7.1控制台中使用Python3.4.1来实验copy.deepcopy。在PyDev控制台中，代码完成功能告诉我深处复制的syntaxt是深度复制(x，memo=None，_nil=[])。我已经在使用x了，但是备忘录和零对我来说是新的。
到目前为止，我一直在寻找关于这两个参数的信息：
Python3.4.1文档：。这只给了我copy.deepcopy(x) --没有备忘录或零。
在PyDev控制台中，>>>帮助(复制)。
浏览 4提问于2014-09-09得票数 3
回答已采纳
我在python中有一部分代码，它调用动态不同的函数，在这里我总是想传递3个不同的参数。然而，这些函数可能并不总是需要使用这3种不同的参数。下面是一个非常简单的代码，它显示了这个问题：
def test_keyword_args():
def fn1(a, b, c):
return a + b
def fn2(a, b, c):
return a + c
def fn3(a, b, c):
return b + c
obj = {
'a': fn1,
'
浏览 2提问于2020-08-05得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用sklearn提供的sklearn包装器来解决多类问题。我的类是0，1，2，我使用的目标是multi:softmax。当我试图安装分类器时，我得到
xgboost.core.XGBoostError:参数num_class的值0应该大于1
如果我试图设置num_class参数，我就会得到错误
得到一个意外的关键字参数'num_class‘
Sklearn是自动设置这个参数的，所以我不应该传递这个参数。但是为什么我会有第一个错误呢？
浏览 6提问于2016-10-18得票数 20
回答已采纳
2回答
在我尝试过的django shell上
from django import forms
class A(forms.Form):
x = forms.CharField()
ao = A()
import pdb
pdb.run('ao.as_table')
但是在最后一条语句中，在第一次点击continue之后，我得到了一个堆栈跟踪，因为
/usr/lib/python2.6/pdb.pyc in run(statement, globals, locals)
1218
1219 def run(statement, globals=None, l
浏览 3提问于2011-03-19得票数 1
回答已采纳
我正在学习python，试图弄清楚这段代码实际上是如何工作的：
def func(**args):
class BindArgs(object):
foo = args['foo']
print 'foo is ', foo
def __init__(self,args):
print "hello i am here"
return BindArgs(args) #return an instance of the class
f = func(foo=2)
输出
浏览 0提问于2017-12-07得票数 1
我正在尝试执行以下代码：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorer
import keras.backend as K
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train
浏览 3提问于2021-12-15得票数 -1
我尝试使用argparse接受type=dict的参数，但是不管输入是什么，它都会给出一个无效dict值的错误。
#!/usr/bin/env python
import argparse
MYDICT = {'key': 'value'}
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-m", "--mydict", action="store",
required=False, type=dict,
浏览 0提问于2013-09-04得票数 56
回答已采纳
这个错误有大量的样本，其中的问题与数组的维数或读取数据帧的方式有关。但是，我只对X和Y使用了一个python列表。
我试图在训练和测试中使用拆分我的代码。
我的代码是：
X, y = file2vector(corpus_dir)
assert len(X) == len(y) # both lists same length
print(type(X))
print(type(y))
seed = 123
labels = list(set(y))
print(len(labels))
print(labels)
cont = {}
for l in y:
if not l in c
浏览 0提问于2018-01-17得票数 1
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1回答
几周前，我刚开始学习Django和Python，并负责使用Django/Python/MySQL组合管理表单处理的项目。我的背景是C++，所以如果C++ /Django语法有任何类似之处，请随时参考。
到目前为止，我了解HTTPRequest对象的功能，但无法理解这段代码：
@login_required(login_url="/some_directory/")
def xyz(request):
item1 = request.GET['item1']
user = request.user
page = Page.objects.g
浏览 6提问于2014-02-20得票数 1
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为什么Python中的sklearn.preprocessing.StandardScaler与Matlab中的zscore不同？
在Python中使用sklearn.preprocessing的示例：
>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler
>>> data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]
>>> scaler = StandardScaler()
>>> scaler.fit(data)
>>> p
浏览 0提问于2018-03-07得票数 3
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所以我在用Python测试*args和**kwargs。但我犯了一个错误，我不明白原因。
def new(a,b,c):
print a,b,c
a={'a': 7, 'b': 8, 'c': 9}
b={'1':7, '2':8, '3':9}
new(**a)
new(**b)
新的(**a)按预期打印结果，即键，7,8,9。但是，new(**b)给出了错误：
new(**b)
TypeError: new() got an unexpected keyword argument
浏览 7提问于2016-10-06得票数 0
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