我想将NumPy数组转换为单位向量。更具体地说,我正在寻找这个归一化函数的等效版本:
def normalize(v):
norm = np.linalg.norm(v)
if norm == 0:
return v
return v / norm
这个函数处理向量v的范数为0的情况。
在sklearn或numpy中是否提供了类似的函数?
我想将NumPy数组转换为单位向量。更具体地说,我正在寻找这个归一化函数的等效版本:
def normalize(v):
norm = np.linalg.norm(v)
if norm == 0:
return v
return v / norm
这个函数处理向量v的范数为0的情况。
在sklearn或numpy中是否提供了类似的函数?
我刚刚开始使用EF代码,所以我在这个主题完全是一个初学者。
我想创建团队和比赛之间的关系:
1场比赛= 2支队伍(主队,客队)和结果。
我认为创建这样一个模型很容易,所以我开始编码:
public class Team
{
[Key]
public int TeamId { get; set;}
public string Name { get; set; }
public virtual ICollection<Match> Matches { get; set; }
}
public class Match
{
[Key]
public int MatchId { get; set; }
[ForeignKey("HomeTeam"), Column(Order = 0)]
public int HomeTeamId { get; set; }
[ForeignKey("GuestTeam"), Column(Order = 1)]
public int GuestTeamId { get; set; }
public float HomePoints { get; set; }
public float GuestPoints { get; set; }
public DateTime Date { get; set; }
public virtual Team HomeTeam { get; set; }
public virtual Team GuestTeam { get; set; }
}
我得到一个异常:
引用关系将导致不允许的循环引用。[约束名称= Match_GuestTeam]
我如何创建这样一个模型,有2个外键到同一个表?
只是好奇,因为它不立即看起来可能,但有一种狡猾的方式来利用新的iOS 6 UIRefreshControl类而不使用UITableViewController子类吗?
我经常使用带有UITableView子视图的UIViewController,并符合UITableViewDataSource和UITableViewDelegate,而不是直接使用UITableViewController。
我来自熊猫的背景,我习惯了从CSV文件读取数据到一个dataframe,然后简单地改变列名使用简单的命令有用的东西:
df.columns = new_column_name_list
然而,这在使用sqlContext创建的PySpark数据框架中是行不通的。 我能想到的唯一解决办法是:
df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header='false', inferschema='true', delimiter='\t').load("data.txt")
oldSchema = df.schema
for i,k in enumerate(oldSchema.fields):
k.name = new_column_name_list[i]
df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header='false', delimiter='\t').load("data.txt", schema=oldSchema)
这基本上是定义变量两次,首先推断模式,然后重命名列名,然后用更新的模式再次加载数据框架。
有没有更好更有效的方法来做到这一点,就像我们对熊猫做的那样?
我的Spark版本是1.5.0
在一个目录中有多个以fgh开头的文件,例如:
fghfilea
fghfileb
fghfilec
我想将它们全部重命名为以前缀jkl开头。是否有一个单独的命令来执行该操作,而不是逐个重命名每个文件?
我试图使用scikit-learn的LabelEncoder来编码字符串标签的pandas DataFrame。由于数据帧有许多(50+)列,我想避免为每一列创建一个LabelEncoder对象;我宁愿只有一个大的LabelEncoder对象,它可以跨所有数据列工作。
将整个DataFrame扔到LabelEncoder中会产生以下错误。请记住,我在这里使用的是虚拟数据;实际上,我正在处理大约50列的字符串标记数据,所以需要一个解决方案,不引用任何列的名称。
import pandas
from sklearn import preprocessing
df = pandas.DataFrame({
'pets': ['cat', 'dog', 'cat', 'monkey', 'dog', 'dog'],
'owner': ['Champ', 'Ron', 'Brick', 'Champ', 'Veronica', 'Ron'],
'location': ['San_Diego', 'New_York', 'New_York', 'San_Diego', 'San_Diego',
'New_York']
})
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(df)
回溯(最近一次调用): 文件“”,第1行,在 文件"/Users/bbalin/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/预处理/label.py",第103行 y = column_or_1d(y, warn=True) 文件"/Users/bbalin/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py",第306行,在column_or_1d中 raise ValueError("错误的输入形状{0}".format(形状)) ValueError:错误的输入形状(6,3)
对于如何解决这个问题有什么想法吗?
我们有一个本地运行的应用程序,我们遇到了以下错误:
ORA-12514: TNS:监听器当前不知道所请求的服务 在连接描述符中
我已经使用正确解决的tnspring测试了连接 我尝试使用SQLPlus进行连接,但失败了,出现了与上面相同的错误。我在SQLPlus中使用了以下语法:
sqlplus username/password@addressname[or host name]
我们已核实:
服务器上的TNS Listener正在运行。 服务器上的Oracle本身正在运行。
我们不知道这个环境发生了什么变化。 还有什么可以测试的吗?
这是我的pom文件的一个片段。
....
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
<version>2.4</version>
<executions>
<execution>
<phase>install</phase>
<goals>
<goal>copy-dependencies</goal>
</goals>
<configuration>
......
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
...
我成功地使用了这个命令
mvn install
但是,当我试图将它包含在“pluginManagement”标签中时,当我启动安装目标时,maven-dependency-plugin停止工作。 为什么“pluginManagement”标签会改变构建行为?或者我应该使用另一个目标或选项?
当您需要在同一情况下测试a或b时,您将如何使用开关情况?
switch (pageid) {
case "listing-page":
case "home-page":
alert("hello");
break;
case "details-page":
alert("goodbye");
break;
}
是否有可能做一个选择语句,只采取非空值?
现在我正在使用这个:
SELECT * FROM table
然后我要用php循环过滤空值。
有没有办法做到:
SELECT * (that are NOT NULL) FROM table
?
现在当我选择*时,我得到val1,val2,val3,null,val4,val5,null,null等....但我只想得到结果中不为空的值。这可能不使用循环过滤吗?