我对使用__new__功能将代码注入(inject)子类的__init__函数很感兴趣。我从文档中了解到，python将在__new__返回的实例上调用__init__。但是，我在从__new__返回实例之前更改实例中__init__的值的努力似乎不起作用。classParent(object):def__new__(cls,*args,**kwargs):new_object=super(Parent,cls).__new__(cls)user_init=new_object.__init__def__init__(self,*args,**kwargs):print("New__i
我正在使用以下函数来强制协程同步运行:importasyncioimportinspectimporttypesfromasyncioimportBaseEventLoopfromconcurrentimportfuturesdefawait_sync(coro:types.CoroutineType,timeout_s:int=None):""":paramcoro:acoroutineorlambdaloop:coroutine(loop):paramtimeout_s::return:"""loop=asyncio.new_event_loop()#type:BaseEventL
我有一个案例，我的类有一个自定义元类，它在创建它时调用类的类方法，比如:classMetaclass(type):def__new__(cls,name,bases,attrs):...new_class=super(Metaclass,cls).__new__(cls,name,bases,attrs)...new_class.get_fields()#dosomething...returnnew_classclassFooBar(object):__metaclass__=Metaclass@classmethoddefget_fields(cls):...(此类代码的示例在Ta
我正在尝试创建一个新的不可变类型，类似于内置的Fraction但不是派生自它。分数类iscreatedlikethis:#We'reimmutable,souse__new__not__init__def__new__(cls,numerator=0,denominator=None):...self=super(Fraction,cls).__new__(cls)self._numerator=...self._denominator=...returnself但是我看不出这和有什么不同def__init__(self,numerator=0,denominator=None):..
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
最初我可以通过以下方式将图形标题设置为粗体:importMatplotlib.pyplotaspltplt.title("Test",fontweight="bold")但是一旦我使用fontname="TimesNewRoman"，fontweight="bold"根本不会导致任何更改:importMatplotlib.pyplotaspltplt.title("Test",fontname="TimesNewRoman",fontweight="bold")如何将图标题设置为粗体？ 最佳答案 假设您的系统上安装了它自己的粗体字体
我正在尝试在pyPI上注册一个包。在创建一个看起来像的.pypirc之后[distutils]#thistellsdistutilswhatpackageindexesyoucanpushtoindex-servers=pypipypitest[pypi]repository:https://pypi.python.org/pypiusername:"amfarrell"password:"Idontpostmypassphrasepublicly"[pypitest]repository:https://testpypi.python.org/pypiusername:"amfarr
由于我的分类器在测试数据上产生了大约99%的准确率，我有点怀疑并想深入了解我的NB分类器最有用的特征，看看它正在学习什么样的特征。以下主题非常有用:Howtogetmostinformativefeaturesforscikit-learnclassifiers?至于我的特征输入，我仍在尝试，目前我正在使用CountVectorizer测试一个简单的unigram模型:vectorizer=CountVectorizer(ngram_range=(1,1),min_df=2,stop_words='english')关于上述主题，我发现了以下函数:defshow_most_inform
我有两个不同的特征集(因此，行数相同且标签相同)，在我的例子中DataFrames:df1:|A|B|C|-------------|1|4|2||1|4|8||2|1|1||2|3|0||3|2|5|df2:|E|F|---------|6|1||1|3||8|1||2|8||5|2|标签:|labels|----------|5||5||1||7||3|我想用它们来训练VotingClassifier。但是拟合步骤只允许指定单个特征集。目标是使clf1与df1和clf2与df2相匹配。eclf=VotingClassifier(estimators=[('df1-clf',clf1
Acsintoae,A.,Florescu,A.,Georgescu,M.,Mare,T.,Sumedrea,P.,Ionescu,R.T.,Khan,F.S.,&Shah,M.(2021).UBnormal:NewBenchmarkforSupervisedOpen-SetVideoAnomalyDetection. ArXiv,abs/2111.08644.Paper: https://arxiv.org/abs/2111.08644 Code:GitHub-lilygeorgescu/UBnormal:UBnormal:NewBenchmarkforSupervisedOpen-SetV
