Missing movie

最新推荐文章于 2020-02-26 15:23:56 发布
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分类专栏： 娱乐八卦
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/husoso/article/details/1746031
作者在深圳没有电脑的日子里，很长时间没有享受看电影的乐趣。尽管如此，作者还是选择看了一些电影，如《蜘蛛侠3》、《怪物史莱克3》、《加勒比海盗3》、《哈利波特5》、《变形金刚》等。作者意识到自己工作一天后几乎没有时间做这些事情，因此选择早点睡觉。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Since in Shenzhen, without my computer,I haven't enjoyed my moive time for long.

See.  spiderman 3,shrek 3,pirates of caribbean 3,harry potter 5,transformer,naruto,bleach and so on.Even thouth,konwing that I have little time doing this after working for a day,I choose to sleep earlier and earlier than last day.Only when I have enough money to move out and live with fish can I review the good time.Hope not for long.

Pygame 播放视频【movie模块已被弃用】
Enderman_xiaohei的博客
04-21 8444
使用Pygame播放视频 目录 1. 快捷使用 2. 问题&原因 3. 其它方式 4. 总结 一、快捷使用 ↶ from moviepy.editor import * import pygame pygame.display.set_caption('Hello World!') clip = VideoFileClip('生.flv') clip.preview() pyga...
TypeError: run() missing 1 required positional argument: 'fetches'
yyhhlancelot的博客
07-17 1万+
如果尝试 from tensorflow import Session as sess 则可能报这样的错。因为sess实际上为tf.Session()，请注意括号。 但是如果是from tensorflow import Session()as sess，则没有这样的语义，同样会报错。 为了避免各种各样奇怪的错误，应该写为sess = tf.Session() 或写为 with t...
run() missing 1 required positional argument: 'fetches'
qq_31119155的博客
07-02 1万+
error 1:def linear_function(): """ Implements a linear function: Initializes W to be a random tensor of shape (4,3) Initializes X to be a random tensor of shape (3,1) ...
成功解决TypeError: drop() missing 1 required positional argument: 'labels'
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-26 2万+
成功解决TypeError: drop() missing 1 required positional argument: 'labels' 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 TypeError: drop() missing 1 required positional argument: 'labels' ...
将电影转为milvus之后怎么在转成redis以nginx的形式查找出来
最新发布
08-02
return jsonify({"error": "Missing movie ID"}), 400 key = f"movie:{movie_id}" data = r.hgetall(key) # 获取Hash数据 if not data: return jsonify({"error": "Movie not found"}), 404 # 解析数据...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取评分数据 ratings = pd.read_csv(r'C:\Users\czx\Desktop\ratings.csv') # 检查缺失值并处理 missing_values = ratings.isnull().sum() print(f"Missing values:\n{missing_values}") ratings.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 # 将时间戳转换为日期格式 ratings['timestamp'] = pd.to_datetime(ratings['timestamp'], unit='s') # 合并多张数据表 movies = pd.read_csv(r'C:\Users\czx\Desktop\movies.csv') data = pd.merge(ratings, movies, on='movieId') # 统计用户数量、电影数量和评分数量 num_users = ratings['userId'].nunique() num_movies = ratings['movieId'].nunique() num_ratings = len(ratings) print(f"用户数量: {num_users}") print(f"电影数量: {num_movies}") print(f"评分数量: {num_ratings}") # 计算每个用户的平均评分、每部电影的平均评分、评分次数 avg_user_rating = ratings.groupby('userId')['rating'].mean() avg_movie_rating = ratings.groupby('movieId')['rating'].mean() movie_rating_counts = ratings['movieId'].value_counts() print("每个用户的平均评分:") print(avg_user_rating.describe()) print("每部电影的平均评分:") print(avg_movie_rating.describe()) print("每部电影的评分次数:") print(movie_rating_counts.describe()) # 绘制评分分布直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(ratings['rating'], bins=10, edgecolor='black') plt.title('评分分布直方图') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('频数') plt.show() # 分析用户评分行为: 每个用户的评分数量分布 user_rating_counts = ratings.groupby('userId').size() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(user_rating_counts, bins=30, edgecolor='black') plt.title('每个用户的评分数量分布') plt.xlabel('评分数量') plt.ylabel('用户数量') plt.show() # 分析电影评分行为: 每部电影的评分数量分布 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(movie_rating_counts, bins=30, edgecolor='black') plt.title('每部电影的评分数量分布') plt.xlabel('评分数量') plt.ylabel('电影数量') plt.show() # 使用 NumPy 提取统计信息 max_rating = np.max(ratings['rating']) min_rating = np.min(ratings['rating']) mean_rating = np.mean(ratings['rating']) median_rating = np.median(ratings['rating']) print(f"最大评分: {max_rating}") print(f"最小评分: {min_rating}") print(f"平均评分: {mean_rating}") print(f"中位数评分: {median_rating}") # 评分分布直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(ratings['rating'], bins=10, edgecolor='black') plt.title('评分分布直方图') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('频数') plt.show() # 用户评分行为分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(user_rating_counts.values, vert=False) plt.title('用户评分数量分布') plt.xlabel('评分数量') plt.show() # 电影评分行为分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(movie_rating_counts.values, vert=False) plt.title('电影评分数量分布') plt.xlabel('评分数量') plt.show()
06-14
missing_values = ratings.isnull().sum() ratings.dropna(inplace=True) # 2. 数据转换与合并 ratings['timestamp'] = pd.to_datetime(ratings['timestamp'], unit='s') # 时间戳转换 data = pd.merge(ratings, ...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 数据加载与清洗 ratings = pd.read_csv(r'C:\Users\czx\Desktop\ratings.csv') movies = pd.read_csv(r'C:\Users\czx\Desktop\movies.csv') #处理缺失值 missing_values = ratings.isnull().sum() ratings.dropna(inplace=True) # 数据转换与合并 ratings['timestamp'] = pd.to_datetime(ratings['timestamp'], unit='s') # 时间戳转换 data = pd.merge(ratings, movies, on='movieId') # 合并数据集 data # 统计用户数量、电影数量和评分数量 num_users = ratings['userId'].nunique() num_movies = ratings['movieId'].nunique() num_ratings = len(ratings) print(f"用户数量: {num_users}") print(f"电影数量: {num_movies}") print(f"评分数量: {num_ratings}") # 计算每个用户的平均评分、每部电影的平均评分、评分次数 avg_user_rating = ratings.groupby('userId')['rating'].mean() avg_movie_rating = ratings.groupby('movieId')['rating'].mean() movie_rating_counts = ratings['movieId'].value_counts() print("每个用户的平均评分:") print(avg_user_rating.describe()) print("每部电影的平均评分:") print(avg_movie_rating.describe()) print("每部电影的评分次数:") print(movie_rating_counts.describe()) # 使用 NumPy 提取统计信息 max_rating = np.max(ratings['rating']) min_rating = np.min(ratings['rating']) mean_rating = np.mean(ratings['rating']) median_rating = np.median(ratings['rating']) print(f"最大评分: {max_rating}") print(f"最小评分: {min_rating}") print(f"平均评分: {mean_rating}") print(f"中位数评分: {median_rating}") # 评分分布直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(ratings['rating'], bins=10, edgecolor='black') plt.title('评分分布直方图') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('频数') plt.show() # 用户评分行为分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(user_rating_counts.values, vert=False) plt.title('用户评分数量分布') plt.xlabel('评分数量') plt.show() # 电影评分行为分布图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(movie_rating_counts.values, vert=False) plt.title('电影评分数量分布') plt.xlabel('评分数量') plt.show()
06-15
csv(r'C:\Users\czx\Desktop\movies.csv')#处理缺失值missing_values=ratings.isnull().sum()print("缺失值统计:\n",missing_values)#如果存在缺失值，则删除ratings.dropna(inplace=True)#数据转换与合并ratings['...
[Practical Exercise] Practical Case Analysis: Using Web Crawlers to Obtain Movie Review Data and ...
# 1. Fundamentals of Web Scraping Technology Web scraping technology is a method of automatically fetching data from the internet. It involves simulating web browser visits, parsing page content, ...
运行代码，出现TypeError: run() missing 1 required positional argument: 'test'，对其进行修改
qq_20590103的博客
07-26 1万+
运行代码，出现TypeError: run() missing 1 required positional argument: ‘test’，对其进行修改 Author:Jases zhou import unittest from UnitTest.testadd import TestMath suite = unittest.TestSuite() suite.addTest(Te...
报错TypeError: save() missing 1 required positional argument: 'filepath'
我才是一卓的博客
02-26 1万+
【问题】 使用keras.model中Model.save()时： Model.save(r'D:\model.h5') 报错： TypeError: save() missing 1 required positional argument: 'filepath' 【解决】 改为： Model.save(model, r'D:\model.h5') Model.save()函数至少需要①模...
TypeError: save() missing 1 required positional argument: 'save_path'
04-12 8978
saver=tf.train.Saver加上括号saver=tf.train.Saver()就行了类似的都这样检查
问题Missing 1 required positional argument引出的关于python实例化的经验教训
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qianqian_0825的博客
09-12 12万+
由问题Missing 1 required positional argument引出的关于python实例化的经验教训，及实例化的具体步骤 最近在刷leetcode，想把写出的算法输出个结果验证一下，于是乎遇到了这个坑，以前自己写代码都是赶着写，或者百度个框架改改，从来没在意过类似的细节，因此立贴于此，要改正这一缺点，学透这门语言为己所用，谨以此贴引以为戒！ class Solution:...
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'on_delete'
daiceng100的博客
02-10 2096
今天学习django的时候遇到了这个问题TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'on_delete'解决方法：在foreignkey中添加on_delete=models.CASCADE
pytroch forward() missing 1 required positional argument: 'input'的一个可能原因
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vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=True) class NET(nn.Module):     def __init__(self):         super(NET, self).__init__()         self.features=vgg16.features()        self.fc=vgg16.classifie...
scrapy TypeError: parse() missing 1 required positional argument: 'response'
summer的博客
10-17 7122
self.parse() 和 self.parse 前者是执行 后者是地址
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