我正在尝试将分类变量的字符串数组转换为分类变量的整数数组。例如importnumpyasnpa=np.array(['a','b','c','a','b','c'])printa.dtype>>>|S1b=np.unique(a)printb>>>['a''b''c']c=a.desired_function(b)printc,c.dtype>>>[1,2,3,1,2,3]int32我知道这可以通过循环来完成，但我想有更简单的方法。谢谢。 最佳答案 np.unique有一些可选的返回return_inverse给出了我经常用到的整数
我正在尝试将分类变量的字符串数组转换为分类变量的整数数组。例如importnumpyasnpa=np.array(['a','b','c','a','b','c'])printa.dtype>>>|S1b=np.unique(a)printb>>>['a''b''c']c=a.desired_function(b)printc,c.dtype>>>[1,2,3,1,2,3]int32我知道这可以通过循环来完成，但我想有更简单的方法。谢谢。 最佳答案 np.unique有一些可选的返回return_inverse给出了我经常用到的整数
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我为网络托管服务商工作，我的工作是查找和清理被黑帐户。我找到90%的shell\malware\injections的方法是寻找“不合适的”文件。例如，eval(base64_decode(.......))，其中“.....”是一大堆base64编码的文本通常永远不会好。当我grep通过文件查找关键字符串时，看起来很奇怪的文件突然出现。如果这些文件突然出现在我面前，我相信我可以在python中构建某种分
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我为网络托管服务商工作，我的工作是查找和清理被黑帐户。我找到90%的shell\malware\injections的方法是寻找“不合适的”文件。例如，eval(base64_decode(.......))，其中“.....”是一大堆base64编码的文本通常永远不会好。当我grep通过文件查找关键字符串时，看起来很奇怪的文件突然出现。如果这些文件突然出现在我面前，我相信我可以在python中构建某种分
我是回归游戏的新手，希望为满足特定条件(即平均复制值超过阈值；请参阅下)。数据是为跨20个不同值的独立变量x生成的:x=(20-np.arange(20))**2，其中rep_num=10为每个条件复制。数据在x上显示出很强的非线性，如下所示:importnumpyasnpmu=[.40,.38,.39,.35,.37,.33,.34,.28,.11,.24,.03,.07,.01,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]data=np.zeros((20,rep_num))foriinrange(13):data[i]=np.clip(np.random.normal
我是回归游戏的新手，希望为满足特定条件(即平均复制值超过阈值；请参阅下)。数据是为跨20个不同值的独立变量x生成的:x=(20-np.arange(20))**2，其中rep_num=10为每个条件复制。数据在x上显示出很强的非线性，如下所示:importnumpyasnpmu=[.40,.38,.39,.35,.37,.33,.34,.28,.11,.24,.03,.07,.01,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]data=np.zeros((20,rep_num))foriinrange(13):data[i]=np.clip(np.random.normal
我发现了几个与此相关的问题，但没有人解答我的疑问。尤其是，这两个问题的答案更让我困惑。我在一组特征之上训练一个线性支持向量机——由图像产生的卷积神经网络特征。例如，我有一个3500x4096X矩阵，和往常一样，它的行和列上的功能都有示例。我想知道在给SVM输入之前如何正确地标准化/规范化这个矩阵。我看到两种方法（使用sklearn）：标准化功能。其结果是具有0平均值和单一标准的特征。X=sklearn.preprocessing.scale(X)规范化功能。它产生了一元范数的特征。X=sklearn.preprocessing.normalize(X,axis=0)我的结果在标准化（7
我发现了几个与此相关的问题，但没有人解答我的疑问。尤其是，这两个问题的答案更让我困惑。我在一组特征之上训练一个线性支持向量机——由图像产生的卷积神经网络特征。例如，我有一个3500x4096X矩阵，和往常一样，它的行和列上的功能都有示例。我想知道在给SVM输入之前如何正确地标准化/规范化这个矩阵。我看到两种方法（使用sklearn）：标准化功能。其结果是具有0平均值和单一标准的特征。X=sklearn.preprocessing.scale(X)规范化功能。它产生了一元范数的特征。X=sklearn.preprocessing.normalize(X,axis=0)我的结果在标准化（7
我正在寻找执行此操作的Python测试:>survivorscolnames(survivors)rownames(survivors)survivorssurviveddiednoseatbelt1781135seatbelt144347>prop.test(survivors)2-sampletestforequalityofproportionswithcontinuitycorrectiondata:survivorsX-squared=24.3328,df=1,p-value=8.105e-07alternativehypothesis:two.sided95percentc
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