mercies的博客

(scipy.sparse中diags函数的作用（意思）解读)在看GCN代码时，有个处理矩阵的函数diags函数，diagonal是对矩阵进行对角化的意思，再看源码的过程中，有一些例子，我下面对这些例子进行解释。下面是源码：from scipy.sparse import diags#这个定义的是对角的元素，这个对角的元素有三个，每一个都是一个列表形式>>> diagonals = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3], [1, 2]] # 使用diags函数

在argparser包时，其中add_argumenet()函数有很多参数name or flags - 一个命名或者一个选项字符串的列表，例如 foo 或 -f, --foo。action - 当参数在命令行中出现时使用的动作基本类型。nargs - 命令行参数应当消耗的数目。const - 被一些 action 和 nargs 选择所需求的常数。default - 当参数未在命令行中出现时使用的值。type - 命令行参数应当被转换成的类型。choices - 可用的参数的容器。requ

数据透视图功能，pivot_table()方法使用pivot_table()方法，提供了数据透视表的功能第一个参数指定我们需要计算的列，第二个参数指定行标签aggfunc参数指定对需要计算的列的计算方法，此处用sumimport pandas as pd# 没有columns数据，header属性设置为Nonecard_df = pd.read_csv('./train/card_tr...

pandas基本操作这里需要先说一下一种新的格式csv格式：csv格式的特点：1.纯文本2.每条记录被相同的分隔符分割开3.每条记录有相同的字段序列pandas导入表格数据import pandas as pdabs_path = "C:/Users/14037/Desktop/pandastest.csv"df = pd.read_csv(abs_path)print(df...

numpy 的一些用法从原有列表转化为数组# /usr/env/pythonimport numpy as npa_list = list(range(10))print(a_list)b = np.array(a_list)print(b)print(type(b))结果[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0 1 2 3 4 5 6 7 ...