我正在编写一个简短的程序，我想在其中异步调用一个函数，这样它就不会阻塞调用者。为此，我使用了python的multiprocessing模块中的Pool。在异步调用的函数中，我想返回一个namedtuple以符合我程序其余部分的逻辑，但我发现namedtuple确实似乎不是从派生进程传递到回调的受支持类型(可能是因为它不能被腌制)。这是问题的最小重现。frommultiprocessingimportPoolfromcollectionsimportnamedtuplelogEntry=namedtuple("LogEntry",['logLev','msg'])defdoSometh
我对numpy的numpy.apply_along_axis()函数何时会优于简单的Python循环感到困惑。例如，考虑一个有很多行的矩阵，您希望计算每一行的总和:x=np.ones([100000,3])sums1=np.array([np.sum(x[i,:])foriinrange(x.shape[0])])sums2=np.apply_along_axis(np.sum,1,x)在这里，我什至使用了一个内置的numpy函数，np.sum，但是计算sums1(Python循环)在计算时花费了不到400毫秒sums2(apply_along_axis)需要超过2000毫秒(Wind
我正在研究一个文本分类问题，我是这样设置的(为了简洁起见，我省略了数据处理步骤，但它们会生成一个名为data的数据框包含X和y列):importsklearn.model_selectionasmsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifiersim=Pipeline([('vec',TfidfVectorizer((analyzer="word",ngram_range=(1,2))),("rdf",RandomForest
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
df:namescoreA1A2A3A4A5B2B4B6B8想要以下面的形式获取以下新数据框:namecountmeanstdmin25%50%75%maxA53............B45............如何从df.describe()中提取信息并重新格式化？谢谢 最佳答案 还有更短的:)printdf.groupby('name').describe().unstack(1)Nothingbeatsone-liner:In[145]:printdf.groupby('name').describe().reset_in
我在我的应用程序中使用celery来运行周期性任务。让我们看下面的简单示例frommyqueueimportQueue@perodic_task(run_every=timedelta(minutes=1))defprocess_queue():queue=Queue()uid,questions=queue.pop()ifuidisNone:returnjob=group(do_stuff(q)forqinquestions)job.apply_async()defdo_stuff(question):try:...except:...raise正如您在上面的示例中看到的，我使用ce
我正在尝试解决机器学习问题。我有一个包含时间序列元素的特定数据集。对于这个问题，我使用了著名的python库-sklearn。这个库中有很多交叉验证迭代器。还有几个迭代器用于自己定义交叉验证。问题是我真的不知道如何为时间序列定义简单的交叉验证。这是我想要获得的一个很好的例子:假设我们有几个时期(年)，我们想将我们的数据集分成几个block，如下所示:data=[1,2,3,4,5,6,7]train:[1]test:[2](ortest:[2,3,4,5,6,7])train:[1,2]test:[3](ortest:[3,4,5,6,7])train:[1,2,3]test:[4](
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
我正在尝试滚动计算成交量加权平均价格。为此，我有一个函数vwap可以为我执行此操作，如下所示:defvwap(bars):return((bars.Close*bars.Volume).sum()/bars.Volume.sum()).round(2)当我尝试将此函数与rolling_apply一起使用时，如图所示，出现错误:importpandas.io.dataaswebbars=web.DataReader('AAPL','yahoo')printpandas.rolling_apply(bars,30,vwap)AttributeError:'numpy.ndarray'obj
我开始使用tensorflow(来自Caffe)，我正在使用损失sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。该函数接受像0,1,...C-1这样的标签，而不是onehot编码。现在，我想根据类标签使用权重；我知道，如果我使用softmax_cross_entropy_with_logits(一个热编码)，这可能可以通过矩阵乘法来完成，有没有办法用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits做同样的事情？ 最佳答案 importtensorflowastfimp
