为了改进支持向量机结果，我必须使用网格搜索来搜索更好的参数和交叉验证。我不确定如何在scikit-learn中组合它们。网格搜索搜索最佳参数(http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html)和交叉验证避免过度拟合(http://scikit-learn.org/dev/modules/cross_validation.html)#GRIDSEARCHfromsklearnimportgrid_searchparameters={'kernel':('linear','rbf'),'C':[1,10]}svr=svm.SVC
我的目标是使用一个模型选择最重要的变量，并使用另一个模型使用这些变量进行预测。在下面的示例中，我使用了两个RandomForestClassifier，但第二个模型可以是任何其他分类器。RF有一个带有阈值参数的转换方法。我想对不同的可能阈值参数进行网格搜索。这是一个简化的代码片段:#Transformobjectandclassifierrf_filter=RandomForestClassifier(n_estimators=200,n_jobs=-1,random_state=42,oob_score=False)clf=RandomForestClassifier(n_jobs=
我在显示查询结果的tkinter框架中有一个网格。它有一个手动更改的日期字段，然后将日期用作查询这些结果的参数。每次更改日期，显然结果都会发生变化，从而提供不同数量的行。问题是，如果第二次获得的行数较少，那么第一次查询的结果仍将位于这些行的下方，并且会非常困惑。我的问题是，如何从框架中删除行号大于6的所有行(无论其中包含什么)？顺便说一下，我正在运行Python3.3.3。提前致谢! 最佳答案 在小部件上调用方法grid_forget会将其从窗口中删除-此示例使用父级上的调用grid_slaves来找出所有widgets映射到gri
我正在尝试为一些数据生成热图，我的代码如下所示:data=[['basis',2007,2008],[1,2.2,3.4],[2,0,-2.2],[3,-4.1,-2.5],[4,-5.8,1.2],[5,-5.4,-3.6],[6,1.4,-5.9]]x_header=data[0][1:]y_header=[iforiinrange(1,13)]data=data[1:]foriinrange(len(data)):data[i]=data[i][1:]arr=np.array(data)fig,ax=plt.subplots()#heatmap=plt.pcolor(arr,cm
我正在尝试创建频率曲线图，但在操纵轴以获得我想要的图时遇到了问题。这是我尝试创建的所需网格/绘图的示例:这是我用matplotlib成功创建的:为了在此图中创建网格，我使用了以下代码:m1=pd.np.arange(.2,1,.1)m2=pd.np.arange(1,2,.2)m3=pd.np.arange(2,10,2)m4=pd.np.arange(2,20,1)m5=pd.np.arange(20,80,2)m6=pd.np.arange(80,98,1)xTick_minor=pd.np.concatenate((m1,m2,m3,m4,m5,m6))xTick_major=p
我需要帮助开始使用Python(我几乎一无所知)来体素化从Rhino生成的3D网格。数据输入将是一个.OBJ文件，输出也是如此。这种用法的最终目的是找到建筑物内两点之间的最短距离。但那是以后的事。至于现在，我需要先对3D网格进行体素化。体素化基元可能只是一个简单的立方体。到目前为止，我可以从OBJ文件解析器中读取并从已解析的obj中读取V、VT、VN、F前缀，并使用这些坐标来查找3D对象的边界框。网格体素化的正确方法应该是什么？importobjParserimportmathinputFile='test.obj'vList=[];vtList=[];vnList=[];fList=
编辑:将示例map包装在代码块中，以便格式正确。好的，我正在尝试在六边形网格上编写一个极其简单的A*算法。我理解，并且可以做A*部分。事实上，我的A*适用于方形网格。我无法解决的问题是找到六边形的邻居。这是heagonal网格的布局01010301020104010102030202020402等等等等所以，我需要帮助的是编写一个Hexagon类，在给定它的十六进制坐标的情况下，它可以生成一个邻居列表。它需要能够生成会“脱离”网格的邻居(例如20x20网格中的0000或2101)，因为这就是我的A*跟踪并排放置的多个map的方式。所以可以与此代码片段一起使用的东西:行星=十六进制('0
有没有办法在matplotlib中关闭极坐标图的网格？我尝试了matplotlib.pyplot.rgrids([],[])，但它不起作用。 最佳答案 在您的axes实例中，调用grid(False)。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,polar=True)ax.grid(False)r=np.arange(0,1,0.001)theta=2*2*np.pi*rax.plot(theta,r)plt.sh
我正在使用pyglet/openGL在Python中构建一个基于图block的应用程序，其中我需要找到给定单元格的所有相邻单元格。我在笛卡尔网格的一个象限中工作。每个单元格都有一个x和y值，指示它在网格中的位置(x_coord和y_coord)。这些不是像素值，而是网格位置。我正在寻找一种获取相邻单元格的有效方法。最多有八个可能的相邻单元格，但由于网格的边界，可能只有3个。简单但可能效率低下的方法的伪代码看起来像这样:defget_adjacent_cells(self,cell):result=[]x_coord=cell.x_coordy_coord=cell.y_coordfor
我有一个256x256x32的网格，由规则间隔的点组成，分布在x、y和z上，并带有一个关联的变量“a”。我还有一组随机散布在更有限的x、y、z空间中的点，并带有相关变量“b”。我本质上想要做的是将我的随机数据内插和外推到与“a”立方体匹配的规则间隔网格，如下所示:到目前为止，我已经使用scipy的griddata来实现插值，这似乎工作正常，但它无法处理外推(据我所知)并且输出急剧截断为“nan”值。在研究这个问题时，我遇到了几个人第二次使用griddata使用“最近”作为填充“nan”值的插值方法。我试过这个，但结果似乎不可靠。如果我使用带有“线性”模式的fill_Value会获得更合
