我正在使用pandas数据框，我有每个公司都有客户的数据。然而，公司名称略有不同，但最终会影响数据。示例:CompanyCustomersAAAB1,000AAABInc.900TheAAABInc.20AAABtheINC10我想从具有非标准名称的几家不同公司的数据库中获取总客户数。知道我应该从哪里开始吗？ 最佳答案 我记得读过thisblog关于fuzzywuzzylibrary(查看anotherquestion)，可以这样做:pipinstallfuzzywuzzy您可以使用它的partial_ratio函数来“模糊匹配”字
我有一堆AAC(.m4a)音频文件需要规范化，我希望找到一种方法来使用一些包使用简单的python脚本来完成。我找到了thisthread在super用户上有人用python编写了一个ffmpeg命令行实用程序，它运行良好，但想知道是否有一些当前可用的带有pipinstall的python包将胜任这项任务。 最佳答案 frompydubimportAudioSegment,effectsrawsound=AudioSegment.from_file("./input.m4a","m4a")normalizedsound=effect
我正在尝试计算两个词之间的语义相似度。我正在使用基于Wordnet的相似性度量，即Resnik度量(RES)、Lin度量(LIN)、Jiang和Conrath度量(JNC)以及Banerjee和Pederson度量(BNP)。为此，我使用nltk和Wordnet3.0。接下来，我想组合从不同度量中获得的相似度值。为此，我需要对相似度值进行归一化，因为某些度量给出的值介于0和1之间，而其他度量给出的值大于1。所以，我的问题是如何对从不同度量中获得的相似性值进行归一化。额外的细节关于我实际想做的事情:我有一套词。我计算单词之间的成对相似度。并删除与集合中其他词不强相关的词。
我有一个函数，我需要根据它需要的类型为我调用的另一个程序生成不同的输出字符串。基本上，被调用的程序需要一个命令行参数来告诉它它是用哪种类型调用的。很高兴我找到了thisanswer关于如何检查变量的类型。但我注意到人们也提出异议，认为类型检查背叛了“非面向对象”的设计。那么，有没有其他方法，可以假定更多“更面向对象”的方式来处理这个问题而不明确检查类型？我现在的代码是这样的:defmyfunc(val):cmd_type='i'ifinstance(val,str):cmd_type='s'cmdline='magicprogram'+cmd_type+''+valPopen(cmdl
假设我有一个大小为n_ixn_o的矩阵N，我想按行对其进行归一化，即，每行的总和应该是一个。我怎么能在theano中做到这一点？动机:使用softmax会为我返回错误，所以我尝试通过实现我自己的softmax版本来回避它。 最佳答案 看看下面的内容是否对你有用:importtheanoimporttheano.tensorasTm=T.matrix(dtype=theano.config.floatX)m_normalized=m/m.sum(axis=1).reshape((m.shape[0],1))f=theano.funct
我有一个时间序列示例数据集。我想计算各种时间序列示例之间的相似性，但是我不想考虑缩放引起的差异(即我想查看时间序列形状的相似性，而不是它们的绝对值)。因此，为此，我需要一种规范化数据的方法。也就是说，使所有时间序列示例都落在某个区域之间，例如[0,100]。谁能告诉我如何在python中完成此操作 最佳答案 给出的解决方案适用于既非递增也非递减(平稳)的序列。在金融时间序列(或任何其他有偏差的序列)中，给出的公式是不正确的。它应该首先去除趋势或根据最新的100-200个样本执行缩放。如果时间序列不是来自正态分布(如金融领域的情况)，
问题陈述:我想自动生成JSONAPI的机器和人类可读规范，以便任何人都可以可视化我们的API并与之交互。其中一个可行的解决方案是使用OpenAPISpecification。(fka招摇)。我找不到一个易于理解的指南来使用swagger，尤其是在Tornado中，所以我的问题是:如何根据python代码中的注释自动生成swagger规范文件？我也在使用JSONschemas对于输入验证，我如何将它们与swagger规范集成。我的API是用python2.7.11和tornado4.3编写的。如果您除了使用swagger还有其他建议，请提出建议。更新:Apispec是一个有趣的开始，但它
我正在推出自己的预测器，并希望像使用任何scikit例程(例如RandomForestRegressor)一样使用它。我有一个包含fit和predict方法的类，它们似乎工作正常。但是，当我尝试使用某些scikit方法(例如交叉验证)时，出现如下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py",line1152,incross_val_scorefortrain,testincv)File"C:\Python27\
我正在尝试使用欧几里得距离，根据测试数据集中的点与样本数据集的相似性，实现一种聚类方法。测试数据集有500个点，每个点是一个N维向量(N=1024)。训练数据集有大约10000个点，每个点也是一个1024维向量。目标是找到每个测试点和所有样本点之间的L2距离，以找到最接近的样本(不使用任何python距离函数)。由于测试数组和训练数组的大小不同，我尝试使用广播:importnumpyasnpdist=np.sqrt(np.sum((test[:,np.newaxis]-train)**2,axis=2))其中test是一个形状数组(500,1024)，train是一个形状数组(1000
我有一个科学数据管理问题，这似乎很普遍，但我找不到现有的解决方案，甚至找不到它的描述，我一直对此感到困惑。我即将开始一个主要的重写(python)，但我想我最后一次为现有的解决方案投了一次，所以我可以放弃自己的，回到生物学，或者至少学习一些合适的语言来更好地谷歌搜索.问题:我有昂贵的(数小时到数天的计算)和大(GB)数据属性，它们通常构建为一个或多个其他数据属性的转换。我需要准确地跟踪这些数据是如何构建的，这样如果它适合问题(使用正确的规范值构建)或根据需要构建新数据，我就可以将其重用作另一个转换的输入。尽管这无关紧要，但我通常从“增值”的某种异质分子生物学信息开始，例如，其他研究人员
