在python中,我有一个包含以下元组的列表:
[(Bob, Tom), (GreenWood, Pearson)]
第一个tuple包含名字,第二个tuple包含姓氏。
PS:我给出的列表是一个示例,实际列表随着名称的增加而变化。
我想要做的是生成所有可能产生的名字,比如
- Bob GreenWood
- Bob Pearson
- Tom GreemWood
- Tom Pearson
我如何更好地用Python或任何其他语言来实现这一点。
我首先尝试使用Bob in tuple 1,并与last names in tuple 2进行组合,并做一些类似于tuple1[1:]的操作,以摆脱
下面是我的python代码:
import math
import decimal as dec
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
c = 3e8
wave = np.array([253.6e-9,283e-9,303.9e-9,330.2e-9,366.3e-9,435.8e-9])
freq = c/wave
potent = np.array([2.6,2.11,1.81,1.47,1.10,0.57])
m,b = np.polyfit(freq,potent,1)
print m,b
e =
我有一个关于相似用户与Pearson的关联的Python代码,我想分析计算的步骤,因为我是Python的初学者。当我尝试手工计算并与这个程序的结果进行比较时,结果总是不同的。我在想,当我尝试手工计算的时候,我是否弄错了。代码如下:
# A dictionary of movie critics and their ratings of a small set of movies
critics={'User 1': {'Spiderman': 1.0, 'Batman Begins': 2.0, 'Superman': 4.0
我相信这是个新手的问题,很抱歉。我读过几本关于基本python用法的书,现在正在编写“编程集体智能”中的教程,但我的代码块出现了错误:
ValueError: math domain error
我在google上看到这个错误很多,但我不知道为什么会发生这种错误。这个程序基本上与电影评论家和他们的评论都是一刀切的,然后第一个函数(Sim_pearson)告诉你两个评论家是多么相似。这部分是独立工作的。问题是,当我试图将一个用户与其他人进行比较时,就可以对批评者进行排名了。
下面是代码:
# A dictionary of movie critics and their ratings of a
我有一个矩阵X,我试图用KNN和pearson相关度量。是否可以用皮尔逊相关作为滑雪的度量?我试过这样的方法:
def pearson_calc(M):
P = (1 - np.array([[pearsonr(a,b)[0] for a in M] for b in M]))
return P
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=4, metric=pearson_calc)
nbrs.fit(X)
knbrs = nbrs.kneighbors(X)
但是,当我收到以下错误时,此操作不起作用:
pearson_affinity() t
当我试图修改类中的字典列表时,我遇到了一个奇怪的问题。这是显示行为的最小的可重现代码:
from itertools import product
class Test():
def __init__(self, grid):
self.grid = grid
self.pc = [dict(zip(self.grid, v)) for v in product(*self.grid.values())]
for i in range(0, len(self.pc)):
self.pc[i]['sim_
尝试使用以下函数计算两个张量rPPG = (shape(torch.Size([4, 128]))和BVP_label = (shape(torch.Size([4, 128])))之间的损失时: class Neg_Pearson(nn.Module): # Pearson range [-1, 1] so if < 0, abs|loss| ; if >0, 1- loss
def __init__(self):
super(Neg_Pearson,self).__init__()
return
def forward(s
有没有办法在Python中找到r置信区间?
在R中,我可以这样做:
cor.test(m, h)
Pearson's product-moment correlation
data: m and h
t = 0.8974, df = 4, p-value = 0.4202
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.6022868 0.9164582
sample estimates:
cor
0.4093729
我想在keras中使用tensorflow的指标(流式皮尔逊相关性)。我搜索并编写这段代码。但是我的代码计算的这个分数与numpy(corrcoef)计算的分数不匹配。
def correlation_coefficient(y_true, y_pred):
pearson_r, update_op = tf.contrib.metrics.streaming_pearson_correlation(y_pred, y_true)
# find all variables created for this metric
metric_vars = [i for i
我希望将独立性( chisq.test (x))连续应用于列表的每个df,但我总是收到一条错误消息,告诉我“所有'x‘的条目都必须是非负的和有限的”,而它们实际上都是负的和有限的。我认为这是因为它将我的所有数据都视为字符,或者因为在每个df中,我的forst列都是由字符组成的,但我真的不知道如何解决它……(我是R的新手)。
# Creating the list of dataframes
install.packages("datapasta")
my_data <- tibble::tribble(
我想画一个这样的网络:
这是我的代码:
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
from itertools import product
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse.csgraph import minimum_spanning_tree
from pymnet i
尝试从第二列开始循环遍历数据,以对返回进行珠光十色测试。数据集只是雅虎金融公司的nvidia。
df=pd.read_csv('NVDA.csv',dtype={'label':str})
for column in df.loc[:,0:3]:
pearson_coefficient,p_value=pearsonr(column,df['Volume'])
print('Pearson Coefficient: ',pearson_coefficient)