这个问题在这里已经有了答案:Aweightedversionofrandom.choice(28个答案)关闭2年前。我有一个Python字典，其中键代表一些项目，值代表所述项目的一些(规范化)权重。例如:d={'a':0.0625,'c':0.625,'b':0.3125}#Notethatsum([vfork,vind.iteritems()])==1forall`d`鉴于项目与权重的这种相关性，我如何从d中选择一个键，使得6.25%的时间结果为“a”，32.25%的时间结果为“b”'，结果的62.5%是'c'？
我在Python2.7Enthoughtdistribution中使用networkx包来计算海港网络之间的最短路径。使用dijkstra_path_length计算距离效果很好，但我还需要知道它使用dijkstra_path找到了什么路线(顺便说一句，我认为运行速度应该更快如果我先计算路径，然后计算路径的长度，而不是在同一数据上运行Dijkstra算法两次)。然而路径函数失败了，说listindicesmustbeintegers,notstr。这是产生错误的代码。谁能告诉我我做错了什么？importnetworkxasnx#Creategraphnetwork_graph=nx.G
如何在theano上实现加权二进制交叉熵？我的卷积神经网络只预测0~~1(sigmoid)。我想用这种方式惩罚我的预测:基本上，当模型预测为0但事实为1时，我想惩罚更多。问题:如何使用theano和lasagne创建这个加权二进制交叉熵函数？我在下面试过prediction=lasagne.layers.get_output(model)importtheano.tensorasTdefweighted_crossentropy(predictions,targets):#Copythetensortgt=targets.copy("tgt")#Makeitavector#tgt=tg
使用pandas我可以计算使用pandas.stats.moments.rolling_mean的简单移动平均SMA使用pandas.stats.moments.ewma的指数移动平均EMA但是我如何计算维基百科中描述的加权移动平均值(WMA)http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing...使用Pandas？是否有用于计算WMA的pandas函数？ 最佳答案 使用pandas，您可以使用以下方法计算加权移动平均值(wma):.rolling()结合.apply()这是一个具有
我需要确认一些与pandas指数加权移动平均函数相关的事情。如果我有一个数据集df，我需要为其找到12天指数移动平均线，下面的方法是否正确。exp_12=df.ewm(span=20,min_period=12,adjust=False).mean()鉴于数据集包含20个读数，跨度(值的总数)应等于20。由于我需要找到12天移动平均线，因此min_period=12。我将跨度解释为数据集中值的总数或涵盖的总时间。有人可以确认我的上述解释是否正确吗？我无法理解调整的意义。我在下面附上了指向pandas.df.ewm文档的链接。http://pandas.pydata.org/pandas
是否有支持计算加权协方差(即每个观察值都有权重)的python统计包？不幸的是numpy.cov不支持权重。最好在numpy/scipy框架下工作(即能够使用numpy数组来加速计算)。非常感谢! 最佳答案 statsmodels在stats中有加权协方差计算。但我们仍然可以直接计算它:#-*-coding:utf-8-*-"""descriptivestatisticwithcaseweightsAuthor:JosefPerktold"""importnumpyasnpfromstatsmodels.stats.weightst
我有以下pandas数据框:data_df=pd.DataFrame({'ind':['la','p','la','la','p','g','g','la'],'dist':[10.,5.,7.,8.,7.,2.,5.,3.],'diff':[0.54,3.2,8.6,7.2,2.1,1.,3.5,4.5],'cas':[1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.]})也就是casdiffdistind010.5410la123.205p238.607la347.208la452.107p561.002g673.505g784.503la我需要计算权重位于“dist”列中的所有列的
是否可以在不使用的情况下直接计算两列的乘积(或例如总和)grouped.apply(lambdax:(x.a*x.b).sum()使用起来快很多(不到我机器上一半的时间)df['helper']=df.a*df.bgrouped=df.groupby(something)grouped['helper'].sum()df.drop('helper',axis=1)但我真的不喜欢必须这样做。例如，计算每组的加权平均值很有用。这里的lambda方法是grouped.apply(lambdax:(x.a*x.b).sum()/(df.b).sum())再一次比将helper除以b.sum()
我实现了exponentiallyweightedmovingaverage(ewma)在python3和Haskell中(已编译)。它需要大约相同的时间。然而，当这个函数被应用两次时，haskell版本会莫名其妙地变慢(超过1000次，而python版本只慢大约2倍)。Python3版本:importnumpyasnpdefewma_f(y,tau):a=1/tauavg=np.zeros_like(y)foriinrange(1,len(y)):avg[i]=a*y[i-1]+(1-a)*avg[i-1]returnavg带有列表的Haskell:ewmaL::[Double]->
我正在努力研究如何实现一些机器学习库，以帮助我找出每个参数的正确权重，以便做出一个好的决策。更详细地说：上下文：尝试为HTML文件实现发布提取器的日期。这是为新闻网站，所以我没有一个通用的日期格式，我可以使用。我在python的dateutil中使用了解析器，这做得非常好。最后我列出了可能的发布日期（HTML文件中的所有日期）。从一组参数中，例如关闭标记、靠近日期子字符串的单词等，我根据发布日期的可能性对列表进行排序。每个参数的权重都是经过某种教育的猜测。我想实现一种机器学习算法，在培训期（提供实际发布日期）之后，它决定每个参数的权重。我一直在阅读Python中不同机器学习库的文档（p
