我想在Python2.7上使用argparse来要求我的脚本参数之一介于0.0和1.0之间。argparse.add_argument()支持吗？ 最佳答案 add_argument的type参数只需要是一个可调用对象，它接受一个字符串并返回一个转换后的值。您可以在float周围编写一个包装器，检查其值并在超出范围时引发错误。defrestricted_float(x):try:x=float(x)exceptValueError:raiseargparse.ArgumentTypeError("%rnotafloating-poi
我有一个用Python编写的贝叶斯分类器，问题是当我将特征概率相乘时，我得到非常小的浮点值，例如2.5e-320或类似的值，然后它突然变成0.0。0.0显然对我没有用，因为我必须根据哪个类返回MAX值(更大的值)来找到“最佳”类。解决这个问题的最佳方法是什么？我想过找到数字的指数部分(-320)，如果它太低，则将该值乘以1e20或类似的值。但也许有更好的方法？ 最佳答案 您描述的是朴素贝叶斯分类器的标准问题。您可以使用它搜索下溢以找到答案。或见here.简短的回答是用对数表示所有这些是标准的。因此，不要将概率相乘，而是将它们的对数相
我有一个用Python编写的贝叶斯分类器，问题是当我将特征概率相乘时，我得到非常小的浮点值，例如2.5e-320或类似的值，然后它突然变成0.0。0.0显然对我没有用，因为我必须根据哪个类返回MAX值(更大的值)来找到“最佳”类。解决这个问题的最佳方法是什么？我想过找到数字的指数部分(-320)，如果它太低，则将该值乘以1e20或类似的值。但也许有更好的方法？ 最佳答案 您描述的是朴素贝叶斯分类器的标准问题。您可以使用它搜索下溢以找到答案。或见here.简短的回答是用对数表示所有这些是标准的。因此，不要将概率相乘，而是将它们的对数相
考虑以下情况:In[2]:a=pd.Series([1,2,3,4,'.'])In[3]:aOut[3]:011223344.dtype:objectIn[8]:a.astype('float64',raise_on_error=False)Out[8]:011223344.dtype:object我希望有一个选项允许在将错误值(例如.)转换为NaN时进行转换。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 使用pd.to_numeric使用errors='coerce'#Setups=pd.Series(['1','2','3','4','.'
考虑以下情况:In[2]:a=pd.Series([1,2,3,4,'.'])In[3]:aOut[3]:011223344.dtype:objectIn[8]:a.astype('float64',raise_on_error=False)Out[8]:011223344.dtype:object我希望有一个选项允许在将错误值(例如.)转换为NaN时进行转换。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 使用pd.to_numeric使用errors='coerce'#Setups=pd.Series(['1','2','3','4','.'
我有一个文本文件，data.txt，其中包含:5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica如何使用numpy.loadtxt()加载这些数据，以便在加载后得到一个NumPy数组，例如[['5.1''3.5''1.4''0.2''鸢尾花']['4.9''3.0''1.4''0.2''鸢
我有一个文本文件，data.txt，其中包含:5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica如何使用numpy.loadtxt()加载这些数据，以便在加载后得到一个NumPy数组，例如[['5.1''3.5''1.4''0.2''鸢尾花']['4.9''3.0''1.4''0.2''鸢
我一直在阅读Python中的除法和整数除法以及Python2与Python3中除法之间的差异。在大多数情况下，这一切都是有道理的。Python2仅在两个值都是整数时才使用整数除法。Python3总是执行真正的除法。Python2.2+引入了用于整数除法的//运算符。其他程序员提供的例子很好，整洁，例如:>>>1.0//2.0#floorsresult,returnsfloat0.0>>>-1//2#negativesarestillfloored-1//是如何实现的？为什么会发生以下情况:>>>importmath>>>x=0.5>>>y=0.1>>>x/y5.0>>>math.flo
我一直在阅读Python中的除法和整数除法以及Python2与Python3中除法之间的差异。在大多数情况下，这一切都是有道理的。Python2仅在两个值都是整数时才使用整数除法。Python3总是执行真正的除法。Python2.2+引入了用于整数除法的//运算符。其他程序员提供的例子很好，整洁，例如:>>>1.0//2.0#floorsresult,returnsfloat0.0>>>-1//2#negativesarestillfloored-1//是如何实现的？为什么会发生以下情况:>>>importmath>>>x=0.5>>>y=0.1>>>x/y5.0>>>math.flo
这个问题在这里已经有了答案:Howtoclampanintegertosomerange?(9个回答)关闭2年前。社区审核了是否重新打开此问题22小时前并关闭:原始关闭原因未解决在Python2.6中有内置函数吗？类似:clamp(myValue,min,max) 最佳答案 Numpy的clip函数会这样做。>>>importnumpy>>>numpy.clip(10,0,3)3>>>numpy.clip(-4,0,3)0>>>numpy.clip(2,0,3)2 关于python-在P
