KI的博客

python中使用dict给list.index加速

python中将带有重复值的列表映射到字典

Python统计数组中多个区间内的频数并画直方图

PyEMD中的残余量分析

python列表[[]] * n的一些坑

卸载重新安装！

AttributeError: module ‘torch.nn.parameter‘ has no attribute ‘UninitializedParameter‘

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.54 GiB...

make_interp_spline(x, y[1:151])(x_smooth) ValueError: x and y are incompatible.

font_size和font_color属性

Python处理Les Misérables network并利用networkx画图

torch加载optimizer时报错：KeyError: 'optimizer'

dataframe将字符串列按照类别映射为数字列

DataFrame按照时间分组然后求平均。

坐标轴的刻度间隔设置问题。

main函数中修改全局变量时不需要使用global。

使用joblib的dump写入模型时应该注意加上compress参数。

[[]] * n执行lis[i].append(x)时会默认向每一个列表中都加入x。

df.insert(0, 'index', range(len(df)), allow_duplicates=False)0表示放在第0列，range(len(df))为数据，allow_duplicates=False不允许列名重复。

1、每一行为一个元素res = df.values.tolist()2、每一列为一个元素columns = df.columnsres = []for c in columns: d = df[c].values.tolist() res.append(d)

Anaconda Powershell Prompt中直接输入pip install six

报错信息如下：Traceback (most recent call last): File "E:/Program Files/PyCharm 2019.2/machinelearning/homework/CNN.py", line 151, in <module> train() File "E:/Program Files/PyCharm 2019.2/machinelearning/homework/CNN.py", line 140, in train fo

在写agnes算法时，需要合并列表，另外也在函数里使用了全局变量，碰到了一些问题，记录下来方便复习查阅。

在数据挖掘的很多领域，数据内容往往以.data形式给出，因此读取data文件到矩阵中并对异常值进行处理就变得很重要了。

报错如下：原因：我的py文件名也叫xgboost，Python在编译时把xgboost.py当成了一个module，自然在这个"module"里是找不到XGBRegressor的。解决方案：重命名py文件。

Python处理有空行的txt文件，将每一个单词（单词不包含空格）切割并存进列表当中。