pandas_getdummies()

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本文解析了优快云上一篇关于算法标注工程师职责的博客,深入探讨了算法标注流程与技巧,为读者提供了宝贵的行业洞见。
Pandas-getdummies
m0_69378371的博客
04-21 906
get_dummies() 方法主要用于将指定的 DataFrame 或 Series 中的分类变量转换为 one-hot 编码的形式，生成一个新的 DataFrame。其中，gender_Male 和 gender_Female 分别表示了性别为男性和女性的情况，取值为 1 表示该样本的性别为相应的类别，取值为 0 表示不是该类别。columns: 指定要进行编码的列，如果不指定，则对所有的 object 或 category 类型的列进行编码。dtype: 指定编码后的数据类型，默认为 None。
【Pandas】pandas get_dummies
weixin_39648905的博客
12-07 1234
`pandas.get_dummies` 是 Pandas 库中的一个函数，它用于将分类变量（categorical variables）转换为哑变量（dummy/indicator variables），也就是将分类变量的每一个类别映射为一个新的列，这些列中只有 0 和 1 两种取值，表示该记录是否属于该类别。下面是对 `pandas.get_dummies` 每个参数的详细介绍，以及示例和结果。
Pandas_ get_dummies独热编码
-
09-25 577
pd.get_dummies 是 Pandas 库中的一个函数，用于将分类变量转换为“哑变量”或“独热编码”（One-Hot Encoding），这是处理分类数据的一种常用技术。• prefix: 为生成的哑变量列添加前缀。• columns: 指定需要转换的列名。如果不指定，则转换所有对象类型的列。• dummy_na: 是否为缺失值创建一个哑变量，默认为 False。• sparse: 返回稀疏矩阵格式的数据，默认为 False。• prefix_sep: 前缀和值之间的分隔符，默认为空格。
pandas get_dummies用法及代码示例
weixin_44852067的博客
12-30 6965
get_dummies 是 pandas 实现one hot encode的方式 ​ one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种特征取值都看成一种状态，若指定离散特征中有N 个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只 会使得一种状态处于“激活态”，也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1，其他状态位都是0。 1.语法结构 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=.
【Pandas】pandas.get_dummies详解与实战应用：类别数据的独热编码神器，用于将类别变量转换为独热编码（one-hot encoding），即将每个类别值转换为一个新的列
科技改变人类，技术成就未来
08-04 1579
在数据分析和处理过程中，尤其是机器学习模型构建时，常常需要将类别特征转换为数值特征。pandas.get_dummies 是 Pandas 提供的一个函数，用于将类别变量转换为独热编码（one-hot encoding），即将每个类别值转换为一个新的列。本文将详细介绍 pandas.get_dummies 的用途和用法，包括其参数详解、示例代码以及进阶使用技巧。
pandas的get_dummies
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昆兰.沃斯 的博客
05-20 2万+
简单说一下：虚拟变量    哑变量    dummy Variable    这三个一个意思。 我总结一下我的理解：就是添加原来数据中没有的变量，但是这并不是意味着可以随意添加，应该是根据原来的数据进行转换。 例如：将一个变量Embarked，根据它的值（C、Q、S）转换为Embarked_C、Embarked_Q、Embarked_S三个变量（转化后有默认名，也可以利用prefix来自己修改...
Python Pandas.get_dummies函数解析与实战教程
皓月照山川的博客
07-30 1402
从一行代码的便捷转换到生产环境中的致命陷阱，pandas.get_dummies 是数据科学家工具箱中一把锋利但需要技巧的双刃剑。本教程将带你深入其核心，规避最常见的错误，掌握性能优化的秘诀，并深度对比其与 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 的优劣。
pandas中的get_dummies方法
IT荻的博客
10-10 2万+
参考：https://blog.youkuaiyun.com/u010665216/article/details/78635664?utm_source=copy https://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1/article/details/52836051 pandas中有一种get_dummies的方法： pandas.get_dummies(data, prefix=None, ...
pandas的get_dummies用于机器学习的特征处理
听海边涛声
03-13 402
pandas的get_dummies用于机器学习的特征处理
Pandas中的get_dummies()函数实战应用详解
这家伙很懒，什么都没有留下
05-13 5789
独热编码，也被称为一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位来表示，并且在任意时候只有一位有效。在数据分析中，这通常意味着为每个类别创建一个新的二进制列，如果原始数据中的某个实例属于该类别，则在新列中标记为1，否则为0。Pandas的get_dummies()函数是处理类别型变量的强大工具，它可以将类别型变量转换为独热编码形式，方便后续的数据分析和机器学习算法应用。在使用该函数时，需要注意处理缺失值、添加前缀、处理重复值、指定要转换的列以及处理稀疏矩阵等问题。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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EtherNet/IP协议测试与实现源码库
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嵌入式51单片机实时时钟 pcf8563完整代码
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本项目提供了一套基于51单片机与pcf8563芯片实现的实时时钟（RTC）的完整代码。该代码能够实现日期、星期、闹钟的查看与调整，并具备整点报时功能。此外，它还支持电源拔插时间不重置（内置电池供电维持时间变化），确保时间在断电后依然准确。 功能特点 实现实时时钟，断电后时间由内置电池维持。 查看和调整日期、星期、闹钟。 支持整点报时功能。 闹钟可以设置为每天同一时间或特定星期几的特定时间。 代码支持查看秒表，但未实现（可通过外部中断或定时器T1实现）。 使用说明 初始化与设置： 首次使用时，需通过按键进入设置模式，调整当前时间、日期和闹钟。 时间查看： 在非设置模式下，可以通过相应的按键查看当前时间、日期和星期。 闹钟设置： 闹钟支持设置为每天同一时间或特定星期几的特定时间。 闹钟响起时，可以通过按键关闭。 整点报时： 每到整点，系统会自动报时，但若闹钟设置的时间与整点时间相同，则不会报时。 注意事项 代码中存在一处小瑕疵：当闹钟设置的时间正好是整点时，整点报时与闹钟不会同时触发。这个问题可以通过修改代码轻松解决。 由于显示和中断处理较为复杂，秒表功能未实现。 代码中包含部分注释，有助于理解各个功能模块的实现。
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07-25
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