我使用pythonscikit-learn库在5000多个样本上安装了k-means算法。我想将最接近聚类中心的50个样本作为输出。我如何执行此任务？ 最佳答案 如果km是k-means模型，则数组X中每个点到第j个质心的距离是d=km.transform(X)[:,j]这给出了一个len(X)距离数组。最接近质心j的50个索引是ind=np.argsort(d)[::-1][:50]所以离质心最近的50个点是X[ind](或者使用argpartition，如果你有足够新的NumPy，因为这样会快很多)。

多亏了django调试工具栏，我注意到每个django管理列表页面总是在我的所有查询中添加一个“ORDERBYidDESC”，即使我手动覆盖admin.ModelAdmin的get_queryset方法(我通常这样做是因为我想在我的一些管理页面上进行自定义排序)我想这其实没什么好担心的，但这是数据库需要做的额外排序操作，即使它根本没有意义。有什么办法可以避免这种情况吗？似乎在某些模型上(甚至不是所有模型)如果我添加订购元数据，那么它不会自动按ID添加订单，但它会按该字段添加，这也是我不知道的'想要，因为这样做会将该orderby添加到代码中的所有其他查询中。编辑:似乎罪魁祸首在Chan

我正在阅读PEP0008(thepythonstyleguide)，并遇到以下原因不遵循风格指南中的任何规则。它说打破规则是可以的beconsistentwithsurroundingcodethatalsobreaksit(maybeforhistoricreasons)--althoughthisisalsoanopportunitytocleanupsomeoneelse'smess(intrueXPstyle).“真正的XP风格”是什么意思？ 最佳答案 评论中提到，这里的XP是指ExtremeProgramming.我认为评

在tensorflow.contrib.learn中使用estimator.Estimator时，在训练和预测之后，modeldir中有这些文件:p>检查点events.out.tfevents.1487956647events.out.tfevents.1487957016图表.pbtxtmodel.ckpt-101.data-00000-of-00001model.ckpt-101.indexmodel.ckpt-101.meta当图形复杂或变量数量大时，graph.pbtxt文件和事件文件可能会非常大。这是一种不写这些文件的方法吗？由于模型重新加载只需要检查点文件，因此删除它们不

我无法在Windows上重现基本的SWIG示例。我的错误在SWIG文档中有说明，我确信我做了他们提到的2个修复。对于这个错误:>>>importexampleTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,in?File"example.py",line2,in?import_exampleImportError:Nomodulenamed_exampleSWIG文档明确指出:忘记前导下划线(_)。忘记前导下划线(_)。>如果您收到此消息，则表示youeitherforgottocompilethewrappercodeintoanextensio

我相信许多Django开发人员在使用社交身份验证时一定会遇到这个问题。最初当你开发它时，你想在你的本地服务器上测试它，因此你会在你的etc/hosts中重定向域名。我在文档中发现了这一点:https://github.com/omab/django-social-auth#facebookIfyoudefinearedirectURLinFacebooksetuppage,besuretonotdefinehttp://localhost:8000becauseitwon'tworkwhentesting.InsteadIdefinehttp://myapp.comandsetupam

假设我有一个DataFrame，其中有一列y变量和许多列x变量。我希望能够运行y与x1、y与x2的多个单变量回归，...,等等，并将预测存储回DataFrame。我还需要通过组变量来执行此操作。importstatsmodels.apiassmimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'y':np.random.randn(20),'x1':np.random.randn(20),'x2':np.random.randn(20),'grp':['a','b']*10})defols_res(x,y):returnsm.OLS(y,x).fit().predict

我之前问过here提出以下代码行:parameters=[{'weights':['uniform'],'n_neighbors':[5,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]}]clf=GridSearchCV(neighbors.KNeighborsRegressor(),parameters,n_jobs=4)clf.fit(features,rewards)但是当我运行它时出现了另一个与之前提出的问题无关的问题。Python以以下操作系统错误消息结束:Process:Python[1327]Path:/Library/Frameworks/Python.

我很难过滤pandas中的groupby项。我想做selectemail,count(1)ascntfromcustomersgroupbyemailhavingcount(email)>1orderbycntdesc我做到了customers.groupby('Email')['CustomerID'].size()它正确地给出了电子邮件列表及其各自的计数，但我无法实现havingcount(email)>1部分。email_cnt[email_cnt.size>1]返回1email_cnt=customers.groupby('Email')email_dup=email_cnt.

我正在尝试将python嵌入到我的应用程序中，但很早就卡住了。我正在将Python嵌入到我的C++应用程序中并使用本教程中的代码:http://docs.python.org/2/extending/embedding.html#pure-embedding我的应用程序完全匹配并且编译成功没有错误。但是在运行应用程序pModule=PyImport_Import(pName);行失败返回0意味着我从PyErr_Print()得到错误输出Failedtoload"C:\Users\workspace\dpllib\pyscript.py"ImportError:Importbyfilen