在python中并行创建大型稀疏矩阵M的正确方法是什么?理想情况下,每个线程将负责为行的子集设置值。得到的矩阵将被输入到分类器。python全局解释器锁是否阻止了有效的并行化?
假设输入列表i由元组(i,j,k)组成。希望为I中的所有元组设置Mi,j=k。
M = scipy.sparse.dok_matrix((num_rows, num_cols))
for i, j, k in I:
M[i, j] = k
def word_feats(words):
return dict([(word, True) for word in words])
for tweet in negTweets:
words = re.findall(r"[\w']+|[.,!?;]", tweet) #splits the tweet into words
negwords = [(word_feats(words), 'neg')] #tag the words with feature
negfeats.append(negwords
我有一个Pandas DataFrame,其I和分类值(A、B、C)如下:
ID CAT
1 A
2 C
2 B
3 A
2 A
1 B
1 A
3 B
3 B
实际上,行表示一个时间序列,其中包含is的分类事件记录,因此存在一个时间维度,但实际的日期时间并不重要,只是事件的相对序列。每个in在整个DF中有相同数量的顺序事件。
我想将每个用户的类别值(事件)序列可视化在2D矩阵(如热图)中,其中行表示I,列表示时间步骤,彩色单元格表示类别值,如下所示:
ABA
CBA
ABB
这应该是一个3*3矩阵的彩色瓷砖,而不是字母。第一行是ID 1,它有三个连续事件,依此类推。它在Py
“珍藏分类者”的列表是:
当我创建一个PyPI包时,我不确定是否需要将“父母”包含到显然适用于我的项目中的重要分类器中。
例如,如果我已经在Windows上测试了我的项目,那么我应该包括以下哪一个:
'Operating System :: Microsoft',
'Operating System :: Microsoft :: Windows',
'Operating System :: Microsoft :: Windows :: Windows NT/2000',
我只在Windows 7上进行过实际测试,有时在Windows上进行测试
我正试着按最近的地理位置对一个事件进行分类。我有一个事件对象列表,其中包含事件在event.state = 'Wyoming'中发生的状态。我也有一个附近州的名单,nearby = ['Wyoming', 'Colorado', 'Nebraska', 'South Dakota', 'etc']
我想实现一个自定义的排序方法。
def sort_by_nearby_location():
# Take event.state and compare to nearby states list
这段代码
import pickle
class Error(Exception):
def __init__(self):
super().__init__("Some error message")
c = Error()
a = pickle.dumps(c)
b = pickle.loads(a)
引发错误:
...
b = pickle.loads(a)
TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given
然而,这一守则:
import p