Jay_Kwok的博客

如何利用pandas进行条件筛选

将series的values直接转换为numpy的整型即可。 datetime ts date0 2016-01-01 00:00:01 1451602801 2016-01-011 2016-01-01 01:00:01 1451606401 2016-01-012 2016-01-01 02:00:01 1451610001 2016-01-013 2016-01-01 03:00:01 1451613601 2016-

numpy.argmax/numpy.argmin是返回数组中的最大/最小值的索引值的函数，常用于分类器中，直接可以表示出分类的索引。这两个函数的参数为通用的：numpy.argmax/min(a, axis=None, out=None)a即为输入的数组；axis默认为None，即输入的数组为平坦数组（即reshape为一维数组），axis=0为列向量输入，axis=1为行向量输入；如果提供out参数，则会插入输入数组当中。例如如下代码：a = np.arange(6).reshape(2,3)

如同字面意思，是初始化的时候发现这个已经初始化了。解决办法有2个，较好的方法为：切换到tf2的环境下，直接终端输入命令：conda install nomkl另一个解决办法不需要下载，替换包的操作，直接import的那一堆里面加上：import osos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'实测都能解决该问题，本人采用的第一种，替换包的方式来一劳永逸。...

e.g.import numpy as npx = np.array(['1.1', '1.2', '1.3'])y = x.astype(np.float)输出结果：Python 3.8.1 (default, Jan 8 2020, 16:15:59)[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] on darwinimport numpy as np…: x = np.array([‘1.1’, ‘2.2’, ‘3.3’])…: y = x.asty

Cii为city_a的被泰晤士报的新闻报道次数，Cjj为city_b的被泰晤士报的新闻报道次数Dij为i到j的距离K为常数通过以下公式：Iij为计算出来的预测联合报道次数。已知Cij为实际city_a和city_b的联合报道次数。最后通过线性回归的回归系数高低来确定最佳的距离的β值。有三个相关数据的表格：第一个为city_a和city_b的单独的报道次数的表格：city newsCountHefei 67Beijing 19820Chongqing 448Fuzhou 32Gu

import tkinter as tkroot = tk.Tk()root.withdraw()#获取文件路径file_path = filedialog.askopenfilename()