我在StackOverflow上浏览了几个问题，但找不到相关答案。我想从numpyndarray中获取k个最大值的索引。Thislink讨论相同但针对一维数组。二维数组的np.argsort导致元素按行排序。即Note:arrayelementsarenotunique.输入:importnumpyasnpn=np.arange(9).reshape(3,3)>>>narray([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])s=n.argsort()>>>sarray([[0,1,2],[0,1,2],[0,1,2]],dtype=int32)此外，importnumpyasnp
一、K-近邻算法1.介绍K-近邻算法(KNearestNeighbor)又叫KNN算法，指如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。也就是对于新输入的实例，从数据集中找到于该实例最邻近的k个实例，那么这k个实例大多数属于某一个类，那么就把该实例放到该类中。KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。举个栗子：若已经对一部分人标明皮肤白还是黑，当新加入一个人时，若要对其判定皮肤是黑还是白，那么就可以看其皮肤颜色与已判定黑或者白的人群皮肤颜色进行对比，与哪方
如何在Python中生成这个列表？a(n)不是prime+a(k),k这是oeis上的列表http://oeis.org/A025043它变成0、1、9、10、25、34、35、49、55、85、91、100、115、121。我试过大胆的方法，结果并不好。现在我正在寻找一个复杂的解决方案，比如用于素数的埃拉托色尼筛法。大胆的方法需要迭代每个质数，并且对于质数的每次迭代都需要迭代序列中已经存在的每个数字，这需要很长时间。这张表是由聪明人生成的:http://oeis.org/A025043/b025043.txt他们要么使用了大量的计算能力，要么使用了我正在寻找的复杂算法。Toexpla
我有一个普通无聊的未排序数字列表。从该列表中，我需要在排序后取出前k个元素。问题是，如果列表相当长而k相当小，则对整个列表进行排序似乎是一种浪费。我为此想出了一个算法解决方案，但需要我编写自己的排序实现，我的问题是:有没有办法使用已经在python中实现的东西获得相同的效率？更新:澄清一下，我知道这会给出我需要的答案:sorted(boring_list)[:n]但我关心的是效率:我不需要为此对整个列表进行排序。 最佳答案 您可以使用heapq模块，特别是它的nlargest或nsmallest功能。或者只构建堆并调用heappop
我正在基于TF-IDF向量空间模型进行文本分类。我只有不超过3000个样本。为了公平评估，我正在使用5折交叉评估分类器validation.但让我困惑的是，是否需要在每次foldcross-validation中重建TF-IDFVectorSpaceModel。也就是说，我是否需要在每次折叠交叉验证中重建词汇表并重新计算词汇表中的IDF值？目前我正在基于scikit-learn工具包进行TF-IDF转换，并使用SVM训练我的分类器。我的方法是:首先，我将手上的样本按照3:1的比例进行划分，其中的75%用于拟合TF-IDF向量空间模型的参数。这里的参数就是尺寸词汇表和其中包含的术语，还有
编程语言:Python3.4我为Coursera的生物信息学1类(class)编写了程序。该程序运行正常，但对于大型数据集非常慢。我猜，这是因为循环运行了4**k次，其中k是传递给函数的子字符串的长度。输入:字符串Text和Pattern以及一个整数d。输出:Pattern出现为Text的子字符串的所有起始位置，最多d次不匹配。这是我的代码:defMotifCount(string1,substring,d):k=4**(len(substring))codeArray=list(itertools.product(['A','C','G','T'],repeat=len(substr
这是我创建无限嵌套字典的Python代码:a=a['k']={}print(a)print(a['k'])print(a['k']['k'])print(aisa['k'])这是输出:{'k':{...}}{'k':{...}}{'k':{...}}True输出显示a['k']引用a本身，这使得它无限嵌套。我猜测声明:a=a['k']={}表现得像:new={}a=newa['k']=new这确实会创建一个无限嵌套的字典。我看了Section7.2:AssignmentstatementsPython语言引用但我找不到任何暗示a=a['k']={}应该首先设置a到新字典然后在那个字典中
我正在尝试使用卡方(scikit-learn0.10)选择最佳特征。从总共80个训练文档中，我首先提取了227个特征，并从这227个特征中选择前10个特征。my_vectorizer=CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer())X_train=my_vectorizer.fit_transform(train_data)X_test=my_vectorizer.transform(test_data)Y_train=np.array(train_labels)Y_test=np.array(test_labels)X_train=np.clip(X_tr
我刚刚了解到apparentlyundocumented\KRuby正则表达式中的行为(感谢thisanswerbyanubhava)。此功能(可能命名为Keep？)也存在于PHP、Perl和Python正则表达式中。它在别处被描述为“从要返回的匹配中删除到目前为止匹配的内容。”"abc".match(/ab\Kc/)#matches"c"此行为是否与下面使用的正向后视标记相同？"abc".match(/(?如果不是，两者有什么区别？ 最佳答案 更容易看出\K之间的区别和(?与String#scan方法。lookbehind是一个零
Python通过手肘法实现k_means聚类1.导入matplotlib.pylab和numpy包2.定义实现需要用到的函数（1）计算两点距离（2）取集合的中心点（3）寻找下一个聚类中心点，其距离已找到的聚类中心点最远，用于初始化聚类中心3.k_means方法4.手肘法获取最佳的k值5.main函数6.完整代码1.导入matplotlib.pylab和numpy包importmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnp2.定义实现需要用到的函数（1）计算两点距离#计算两点距离defdistance(a,b):returnnp.sqrt((a[0]-b[0])**2+
