我很困惑，因为如果您先执行OneHotEncoder然后执行StandardScaler就会出现问题，因为缩放器还会缩放先前由转换的列OneHotEncoder。有没有办法同时执行编码和缩放，然后将结果连接在一起？ 最佳答案 没问题。只需根据需要单独缩放和单热编码单独的列:#Importlibrariesanddownloadexampledatafromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,OneHotEncoderdataset=pd.read_csv("https://stats.

我在MongoDB中有一组文档，其中每个文档在列表中都有一个或多个类别。使用mapreduce，我可以获得每个类别的唯一组合有多少文档的详细信息:['cat1']=523['cat2']=231['cat3']=102['cat4']=72['cat1','cat2']=710['cat1','cat3']=891['cat1','cat3','cat4']=621...其中总数是指准确组合类别的文档数。我正在寻找一种合理的方式来呈现这些数据，我认为带有比例面积的维恩图是个好主意。使用上面的示例，cat1的面积为523+710+891+621，cat1和cat3之间的重叠面积为891+

Visio2019移动、缩放卡死，高内存CPU和磁盘使用率，亲测有效问题解决方法欢迎大家评论讨论！！！参考问题正在使用MicrosoftVisio2019，里面有较多的插图连线，当缩放、移动时回变得很卡，内存占用率特标高。机器：联想拯救者2021r7000p。解决方法我在另一个线程中找到了解决方案您需要关闭Visio，然后删除注册表项：HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\Office\16.0\Common\ExperimentConfigs\Ecs\visio\ConfigContextData这将激活硬件图形加速功能（您可以在高级选项菜单中签入Visi

我有以下Python代码和输出:>>>importnumpyasnp>>>s=[12.40265325,-1.3362417499999921,6.8768662500000062,25.673127166666703,19.733372250000002,21.649556250000003,7.1676752500000021,-0.85349583333329804,23.130314250000012,20.074925250000007,-0.29701574999999281,17.078694250000012,3.3652611666666985,19.49124625

我正在尝试找出构建Django应用程序的最佳方法，该应用程序使用Celery在自动扩展的AWSElasticBeanstalk环境中处理异步和计划任务。到目前为止，我只使用了带有Celery+Celerybeat的单实例ElasticBeanstalk环境，而且效果非常好。但是，我希望在我的环境中运行多个实例，因为时不时有一个实例崩溃，并且需要很长时间才能备份该实例，但我无法将当前架构扩展到多个实例，因为Celerybeat应该只在所有实例中运行一次，否则Celerybeat安排的每个任务都将提交多次(环境中的每个EC2实例一次)。我已经阅读了多种解决方案，但它们似乎都存在不适合我的问

我正在编写一个简单的飞行跟踪软件，我希望得到opencv专家的一些意见。我的图像看起来很像:我曾经使用kmeans和PIL/numpy进行跟踪，但我重新编写了所有内容以在opencv中使用blob检测。跟踪工作正常，但我也想自动化ROI的划分。我需要做的是找到图片中出现的32个凹槽中的每一个凹槽，那里是苍蝇的栖息地。请参阅图片上的黑色矩形作为我的意思的示例。我认为cornerHarris可能是我需要的，但我如何只指定凹槽而不是图像中找到的每个矩形？所有这些凹槽的比例大约为10:1。谢谢! 最佳答案 我认为cvCornerHarris

虽然libsvm提供了用于缩放数据的工具，但使用Scikit-Learn(对于SVC分类器应该基于libSVM)我找不到缩放数据的方法。基本上我想使用4个特征，其中3个从0到1，最后一个是一个“大”高度可变的数字。如果我在libSVM中包含第四个功能(使用自动缩放我的数据的easy.py脚本)，我会得到一些非常好的结果(96%的准确率)。如果我在Scikit-Learn中包含第四个变量，准确度会下降到~78%-但如果我排除它，我得到的结果与在排除该特征时在libSVM中得到的结果相同。因此，我很确定这是缺少缩放的问题。如何以编程方式(即不调用svm-scale)复制SVM的缩放过程？

我在Pandas数据框中有float据。每列代表一个变量(它们有字符串名称)，每一行代表一组值(这些行有不重要的整数名称)。>>>printdata0kppawr23kppaspyd13.31238713.26604022.7752020.1000003100.000000100.0000004100.00000039.437420517.01715033.019040...我想为每一列绘制直方图。我取得的最佳结果是使用dataframe的hist方法:data.hist(bins=20)但我希望每个直方图的x轴都在log10范围内。并且bins也在log10规模上，但这很容易使用bi

我正在寻找一种优雅的方式来使用最合适的前缀来漂亮地打印物理量(例如12300克是12.3千克)。一个简单的方法如下所示:defpprint_units(v,unit_str,num_fmt="{:.3f}"):"""Prettyprinterforphysicalquantities"""#prefixesandpower:u_pres=[(-9,u'n'),(-6,u'µ'),(-3,u'm'),(0,''),(+3,u'k'),(+6,u'M'),(+9,u'G')]ifv==0:returnnum_fmt.format(v)+""+unit_strp=np.log10(1.0*a

我有一个示例脚本来制作径向等高线图:importosimportmathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmpl_toolkits.axisartist.floating_axesasfloating_axesfrommatplotlib.projectionsimportPolarAxesfrommpl_toolkits.axisartist.grid_finderimportFixedLocator,MaxNLocator,DictFormatterimportrandom#----------------------