我创建了一个看起来像的图我有几个问题:我怎样才能具体显示周末。我曾想过的一些方法是获取与周末相对应的索引，然后在xlims之间绘制透明条。也可以绘制矩形。如果能在Pandas中简单明了就更好了。日期格式不是最漂亮以下是用于生成此图的代码ax4=df4.plot(kind='bar',stacked=True,title='Mains1Breakdown');ax4.set_ylabel('Power(W)');idx_weekend=df4.index[df4.index.dayofweek>=5]ax.bar(idx_weekend.to_datetime(),[1800forxin
我正在尝试在keras上做这个关于回归的小教程:http://machinelearningmastery.com/regression-tutorial-keras-deep-learning-library-python/不幸的是，我遇到了无法修复的错误。如果我只是复制并粘贴代码，则在运行此代码段时会出现以下错误:importnumpyimportpandasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.wrappers.scikit_learnimportKerasRegressorfro
我有一个包含20列的矩阵。最后一列是0/1标签。数据链接是here.我正在尝试使用交叉验证在数据集上运行随机森林。我使用两种方法来做到这一点:使用sklearn.cross_validation.cross_val_score使用sklearn.cross_validation.train_test_split当我做我认为几乎完全相同的事情时，我得到了不同的结果。为了举例说明，我使用上述两种方法运行双重交叉验证，如下面的代码所示。importcsvimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportensemblefromsklearn.me
在我最近发现seaborn之前，我曾经使用matplotlib创建我的所有绘图。我发现特别有趣的是，它允许您拆分fiddle以便比较给定的hue变量。嗯，我的主要问题是我不知道我必须修改什么才能更改fiddle颜色、轴名称或位置图例我想要的地方。这是我从seaborn中得到的例子:importseabornassnstips=sns.load_dataset("tips")sns.set(style="ticks",palette="colorblind")g=sns.FacetGrid(tips,col="time",size=4,aspect=.75)g=g.map(sns.vio
我对cross_val_score评分指标“roc_auc”和我可以直接导入和调用的roc_auc_score之间的区别感到困惑。文档(http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter)表明指定scoring='roc_auc'将使用sklearn.metrics.roc_auc_score。但是，当我使用scoring='roc_auc'实现GridSearchCV或cross_val_score时，我收到的数字与直接调用roc_auc_score时截然不同。这是我的代码，用于
我正在尝试绘制kmeans输出的散点图，该散点图将同一主题的句子聚集在一起。我面临的问题是绘制属于每个簇的特定颜色的点。sentence_list=["Hihowareyou","Goodmorning"...]#ihave10setenceskm=KMeans(n_clusters=5,init='k-means++',n_init=10,verbose=1)#with5cluster,iwant5differentcolorskm.fit(vectorized)km.labels_#[0,1,2,3,3,4,4,5,2,5]pipeline=Pipeline([('tfidf',T
我只是简单地将数据保存到文件中并读出它们，然后绘制直方图。但是，尽管我实际上没有对原始代码进行任何更改，但似乎出现了这个错误。谁能告诉我怎么了？非常感谢。这是hist()的代码f_120=plt.figure(1)plt.hist(tfirst_list,bins=6000000,normed=True,histtype="step",cumulative=True,color='g',label='firstanswer')plt.axvline(x=30,ymin=0,ymax=1,color='r',linestyle='--',label='30min')plt.axvline
我想评估一个使用交叉验证的scikitlearn构建的回归模型，我很困惑，我应该使用cross_val_score和cross_val_predict这两个函数中的哪一个。一种选择是:cvs=DecisionTreeRegressor(max_depth=depth)scores=cross_val_score(cvs,predictors,target,cv=cvfolds,scoring='r2')print("R2-Score:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()*2))另一个，使用标准r2_score的cv预测:cvp=Dec
我正在使用scikit对垃圾邮件/非垃圾邮件数据执行逻辑回归。X_train是我的训练数据，y_train是标签(“垃圾邮件”或“火腿”)，我用这种方式训练了LogisticRegression:classifier=LogisticRegression()classifier.fit(X_train,y_train)如果我想获得10折交叉验证的准确度，我只需要写:accuracy=cross_val_score(classifier,X_train,y_train,cv=10)我认为通过简单地以这种方式添加一个参数也可以计算精确率和召回率:precision=cross_val_sc
随着我学习python和这个有趣的绘图库，我开始使用matplotlib渲染绘图。我需要有关我正在处理的问题的自定义图的帮助。可能已经有一个内置的功能。问题:我正在尝试绘制一个表格(矩形)作为具有96个单独单元格(8行X12列)的图。用特定颜色为每个备选单元格着色(如棋盘:我将使用其他一些颜色组合而不是黑色/白色)，并从Pandas数据框或Python字典中为每个单元格插入值。在侧面显示列和行标签。示例数据:http://pastebin.com/N4A7gWuH我希望情节看起来像这样用numpy/pandasds中的单元格中的值替换。样本图:http://picpaste.com/s
