保持分类变量的原始顺序 - 腾讯云开发者社区

#导入pandas库 import pandas as pd #OneHotEncoder用来将数值型类别变量转换为0-1的标志性变量 #LabelEncoder用来将字符串型变量转换为数值型变量 from...447902 Female middle 3 #拆分id和数据列 id_data=df[['id']] #获得id列 raw_convert_data=df.iloc[:,1:] #指定要转换的列...sex level score 0 male high 1 1 Female low 2 2 Female middle 3 #将数值型分类向量转换为标志变量...标志转换 #合并数据 df_all=pd.concat((id_data,pd.DataFrame(df_new2)),axis=1) #重新组合为新数据框 print(df_all) #打印输出转换后的数据框...df_all2 = pd.concat((id_data, pd.DataFrame(df_new3)), axis=1) # 重新组合为数据框 print(df_all2) # 打印输出转换后的数据框

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java变量的加载顺序

学习编程思想 1 package com.test.java.classs; 2 3 /** 4 * Created by Administrator on 2015/12/7. 5 * 在类的内部...，变量定义的顺序决定了初始化的顺序。...6 * 变量会在任何方法（包含构造器）被调用之前得到初始化 7 */ 8 public class Variable { 9 public static void main(String

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如何保持json序列化的顺序性？

是谁来决定的呢？如何保持？说到底，json是框架还是啥？实际上它只是一个数据格式，一个规范标准，它永远不会限制实现方的任何操作，即不会自行去保证什么顺序性之类的。...json本身是不可能保持有序了，所以，当我们自行写入json数据时，只需要按照 abcde... 这种key顺序写入数据，那么得到的最终json就是有序的。...保持json有序的应用场景举例为什么要保持json有序呢？json相当于kv数据，一般情况下我们是不需要保证有序的，但有些特殊情况下也许有用。...以上测试中，除了最后一个array的位置调换，导致的结果不一样之外，总体还是相等的。纠其原因，是因为原始数据结构是一致的，而fastjson从一定程度上维持了这个有序性。...比如，ArrayList 的顺序性被维护，map的顺序性被维护。但是很明显，这些顺序性是根据数据结构的特性而定的，而非所谓的字典序，那么，如果我们想维护一个保持字典序的json如何处理呢？

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ggplot2：分类变量在y-axis和legend的顺序调整

library(tidyverse) library(patchwork) dt <- diamonds[1:1000, ] 众所周知，在ggplot2中，对于分类型变量，我们可以通过将其转换为factor...类型，并通过设置其levels控制其在坐标轴的顺序。...但如果我们想要让需要最小的排在最上面（从小到大对应从上往下），我们可以把levels的顺序反过来。...geom_point() + labs(title = "修改levels后+levels反序") p2 + p3 图片将levels反序后，虽然确实如我们所愿，在y-axis中序号从小到大对应变量从上到下排列...，但是同时产生了一个新的问题：在legend中变量的排列也反了过来。

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ClassLoader的分类及加载顺序

1.主要分4类，见下图橙色部分 JVM类加载器：这个模式会加载JAVA_HOME/lib下的jar包扩展类加载器：会加载JAVA_HOME/lib/ext下的jar包系统类加载器：这个会去加载指定了...classpath参数指定的jar文件用户自定义类加载器：sun提供的ClassLoader是可以被继承的，允许用户自己实现类加载器 2.类加载器的加载顺序如图所示： ?...3.类加载顺序 JVM并不是把所有的类一次性全部加载到JVM中的，也不是每次用到一个类的时候都去查找，对于JVM级别的类加载器在启动时就会把默认的JAVA_HOME/lib里的class文件加载到JVM...中，因为这些是系统常用的类，对于其他的第三方类，则采用用到时就去找，找到了就缓存起来的，下次再用到这个类的时候就可以直接用缓存起来的类对象了，ClassLoader之间也是有父子关系的，没个ClassLoader...都有一个父ClassLoader,在加载类时ClassLoader与其父ClassLoader的查找顺序如下图所示： ?

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python删除序列相同的元素并保持原顺序

示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1、列表中有重复的元素 a = [1,5,2,1,9,1,5,10] 2、字典中有重复的键值对 a = [ {'x': 1,'y': 2},...{'x': 1,'y': 3}, {'x': 1,'y': 2}, {'x': 2,'y': 4} ] 针对这些，我们需要去重，并且还要保持原顺序不变，...seen.add(item) a = [1,5,2,1,9,1,5,10] print(list(dedupe(a))) 先看下python中set()集合的特点...无序性唯一性所以集合可以用来去重关系测试 yield的用法，可以参考另一篇博客：[yield][1] 2、字典去重 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

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变量定义的分类和变量类型判断的方法

一、变量的定义在python中定义变量很简单，只要一个赋值语句就可以了比如： a = 10 这里就成功定义一个变量了，这里的a是变量名，=号是赋值，10是变量的值。...这里要特别注意的是使用=号把10 赋值给a，这个顺序不能错乱。二、变量的分类上面我们定义了一个变量a = 10 这种类型的变量属于整数类型，但是仅仅一个整数类型的变量还无法满足我们的需求。...下面就是python的常见变量类型。...基础课程中主要接触的变量类型就是上面的四种，后面还会学习到一些复杂的类型，比如字典，列表，集合等都可以归结为变量的一种类型。...这里要强调一下，变量只是一种概念，大家不要局限思想，换句话说只要一个值被=号赋值给一个变量名的语句都可以叫做变量，因为python属于弱类型语言，在定义变量的时候不指定类型，不想其他语言，定义一个整形变量需要加一个前缀

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seaborn分类变量的汇总展示

所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...6. pointplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用errorbar加折线图的形式展示，基本用法如下 >>> sns.pointplot(data=df, x="day", y="total_bill...7. barplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用柱状图进行展示，基本用法如下 >>> sns.barplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。

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Java中变量的初始化顺序

Java中变量的初始化顺序在写一个通用的报警模块时，遇到一个有意思的问题，在调用静态方法时，发现静态方法内部对静态变量引用时，居然抛出了npe，仿佛是因为这个静态变量的初始化在静态方法被调用时，还没有触发...初始化顺序类的初始化顺序静态变量, 静态代码快 -》实例变量（属性，实例代码块，构造方法）继承关系初始化顺序父类静态成员，静态代码块 -》子类静态成员，静态代码块 -》父类实例变量（属性，...静态变量初始化顺序类初始化时，会优先初始化静态成员，那么一个类中有多个静态成员时，如何处理的？下面是一个使用静态成员，静态代码块，静态方法的测试类，那么下面的输出应该是怎样的呢？...初始化顺序类的初始化顺序静态变量, 静态代码快 -》实例变量（属性，实例代码块，构造方法）继承关系初始化顺序父类静态成员，静态代码块 -》子类静态成员，静态代码块 -》父类实例变量（属性，...实例代码块，构造方法）-》子类实例变量（属性，实例代码块，构造方法）相同等级的初始化的先后顺序，是直接依赖代码中初始化的先后顺序 2.

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父子类的变量和方法的加载顺序

当实例化子类对象时，首先要加载父类的class文件进内存，静态代码块是随着类的创建而执行，所以父类静态代码块最先被执行，子类class文件再被加载，同理静态代码块被先执行；实例化子类对象要先调用父类的构造方法...，而调用父类构造方法前会先执行父类的非静态代码块程序的执行顺序为：如果类还没有被加载： 1、先执行父类的静态代码块和静态变量初始化，并且静态代码块和静态变量的执行顺序只跟代码中出现的顺序有关。...2、执行子类的静态代码块和静态变量初始化。...3、执行父类的实例变量初始化 4 、执行父类的非静态代码块 5、执行父类的构造函数 6、执行子类的非静态代码块 7、执行子类的实例变量初始化 8、执行子类的构造函数如果类已经被加载：则静态代码块和静态变量就不用重复执行...，再创建类对象时，只执行与实例相关的变量初始化和构造方法。

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dotnet 测试 Mutex 的 WaitOne 是否保持进入等待的顺序先进先出

本文记录我测试 dotnet 里面的 Mutex 锁，在多线程进入 WaitOne 等待时，进行释放锁时，获取锁执行权限的顺序是否与进入 WaitOne 等待的顺序相同。...测试的结果是 Mutex 的 WaitOne 是乱序的，不应该依赖 Mutex 的 WaitOne 做排队顺序以下是测试程序代码 var taskList = new List(); var...证明 Mutex 的 WaitOne 没有保证获取锁出来的顺序是按照进入的顺序的，没有保证先进先出本文以上代码放在github 和 gitee 欢迎访问可以通过如下方式获取本文的源代码，先创建一个空文件夹.../lindexi_gd.git git pull origin c255d512b09862d291b1a5a3fb921689b0b04a58 以上使用的是 gitee 的源，如果 gitee 不能访问...，请替换为 github 的源。

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dotnet 测试 SemaphoreSlim 的 Wait 是否保持进入等待的顺序先进先出

本文记录我测试 dotnet 里面的 SemaphoreSlim 锁，在多线程进入 Wait 等待时，进行释放锁时，获取锁执行权限的顺序是否与进入 Wait 等待的顺序相同。...测试的结果是 SemaphoreSlim 的 Wait 大部分情况是先进先出，按照 Wait 的顺序出来的，但是压力测试下也存在乱序，根据官方文档说明不应该依赖 SemaphoreSlim 的 Wait...做排队顺序根据如下的官方文档说明，可以看到多线程进入时是没有保证顺序出来的： If multiple threads are blocked, there is no guaranteed order...autoResetEvent.WaitOne(); } semaphore.Release(); Task.WaitAll(taskList.ToArray()); 运行之后大概能看到输出是顺序的...尽管大部分输出都是顺序的，但是好开发者是不应该依赖 Wait 能够实现先进先出的效果的更改的代码放在 github 和 gitee 欢迎访问可以通过如下方式获取本文的源代码，先创建一个空文件夹，接着使用命令行

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Python获取numpy数组中最大的5个元素（保持原顺序）

本文主要演示numpy的argsort()函数的用法。...这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标，例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1, 2, 0], dtype=int64)，表达的是意思是原来下标1对应的元素最小，然后是原来下标...2的元素，最后是原来下标0的元素最大。...下面的小代码演示了该函数的用法，并在最后按数组中原来的位置顺序返回了最大的5个元素。...按升序访问元素返回新数组 array([ 5, 6, 22, 30, 34, 36, 67, 76, 84, 99]) >>> x[sorted(np.argsort(x)[-5:])] # 按原来的顺序返回最大的

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几行代码理解Python变量访问的LEGB顺序

Python变量访问时有个LEGB原则，也就是说，变量访问时搜索顺序为Local ==> Enclosing ==> Global ==> Builtin，听起来好像很高深的样子，实际上很多语言也是这样处理的...简单地说，访问变量时，先在当前作用域找，如果找到了就使用，如果没找到就继续到外层作用域看看有没有，找到了就使用，如果还是没找到就继续到更外层作用域找，如果已经到了最外层作用域了还是实在找不到就看看是不是内置对象

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我眼中的分类变量水平压缩（一）

分类变量的水平一定要压缩模型中分类变量一般需要处理成0-1形式的哑变量。...如果变量水平本身较多，那么哑变量的水平个数也会相应变多，这种情况下去构建模型肯定不行，需要将分类变量的水平进行压缩处理。...分类变量水平压缩的方法一般情况，分类变量水平压缩有下面两种方法，这一篇先说说我对哑变量编码法的理解：哑变量编码法；基于目标变量的WOE转换法；我眼中的哑变量编码法建模时，...变量压缩的原则变量压缩遵循的基本原则为：将缺乏变异性的数据分类压缩处理掉。...合并的过程需要手动完成，需要将每一个分类变量拿出来后，逐一进行列联表分析，然后人工的去挑出没有变异的值后，再手动进行合并。

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分类变量的深度嵌入(Cat2Vec)

分类变量：根据一定的特征，这些离散的变量可以对数据进行分类。例如计算机内存的种类（即RAM内存、内置硬盘和外置硬盘等等）。...当我们在建立一个机器学习模型的时候，大多数情况下，我们要做的不仅仅只是对分类变量进行变换并应用到算法中。变换的使用对于模型性能有着很大的影响，尤其是当数据拥有大量高基数的分类特征时。...它在高维正交数据中所表现出的性能比one-hot更好。然而这些常见的转换方式并不能体现出分类变量之间的联系。请浏览以下链接以获取更多不同编码方式的信息。...模型摘要嵌入层：对于分类变量，我们对于嵌入层的大小进行分类。在本次实验中我设为了3，如果我们增加其大小，它将会捕捉到分类变量之间关系的更多细节。...总结总的来说，我们可以看到，在使用Cat2Vec后，我们可以用低纬度嵌入表示高基数的分类变量的同时，也保留了每个分类之间的联系。

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建模过程中分类变量的处理（笔记一）

本文的内容来自参考书《Python机器学习基础教程》第四章数据表示与特征工程第一小节的内容自己最浅显的理解：数学建模是基于数学表达式，数学表达式只认数字（连续变量），不认字符（分类变量）；那么如何将我们收集到的数据中的字符转换成数字...数据集中的变量包括： age workclass educatiuon gender hours-per-week occupation income 其中age(年龄)和hours-per-week(...每周工作时长)便是连续特征；而workclass（工作类型）、education(教育程度)、gender(性别)和occupation(职业)都是分类变量。...虚拟变量背后的思想就是将一个分类变量替换为一个或多个新特征，新特征取值为0，1，对于数学公式而言0，1两个值是有意义的。...参考文献 https://www.cnblogs.com/cocowool/p/8421997.html 使用get_dummies()函数对分类变量进行转换 df_dummies = pd.get_dummies

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静态代码块、静态变量，构造代码块、实例变量的执行顺序和继承逻辑

变种面试题原因：冷知识 case4：子类和父类有`同名同类型`的`静态`变量的时候 case5：静态代码块属于类的，并且优先于main方法执行（有难度）注解对执行顺序的影响继续补充：子类默认调用...只有在准备阶段和初始化阶段才会涉及类变量的初始化和赋值，因此只针对这两个阶段进行分析；类的准备阶段：需要做是为类变量（static变量）分配内存并设置默认值（注意此处都是先给默认值），因此类变量st...类构造器：编译器收集所有静态语句块和类变量的赋值语句，按语句在源码中的**顺序（请注意这三者是有序的）**合并生成类构造器因此现在执行：st = new StaticTest().此时我们发现，就会进行对象的初始化了...（看到没，这个时候b变量的赋值语句还没有执行哦~~~）而对象初始化的顺序为：成员变量 -> 普通代码块 -> 构造函数，因此这一波过后：a=110了。...若想真正了解类的装载，请去了解JVM吧~ 注解对执行顺序的影响特别的，这里我介绍一下各种注解影响的执行顺序，如下代码： @Component public class InitBeanTest implements

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CIDR地址块及其子网划分（内含原始IP地址分类及其子网划分的介绍）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 CIDR地址块及其子网划分（内含原始IP地址分类及其子网划分的介绍） 1....原始的IP地址表示方法及其分类（近几年慢慢淘汰） IP地址是由4字节，32位表示的，为了表示方便，通常用点分十进制表示法，例如大家常见的：192.168.0.52，四个字节，通过点进行分隔，看起来十分清晰...IP地址最初的分类表示法就不过多讲述，在CIDR中已经废弃了IP地址的分类，无分类编址的命名也是由此得来的，所以目前基本已经不再采用所谓的A类、B类、C类的IP地址分类表示法，不过作为比较经典的过去使用的方法...关于分类的IP地址就介绍到这里，还要强调一下，目前已经不采用分类表示法，所以大家重点关注CIDR表示法。 2....CIDR之所以称为无分类编址，就是因为CIDR完全放弃了之前的分类IP地址表示法，它真正消除了传统的A类、B类、C类地址以及划分子网的概念，它使用如下的IP地址表示法： IP地址 ::= {<

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分类变量进行回归分析时的编码方案

R语言中的分类变量在进行回归分析时，通常会进行一些编码设置，最常见的是哑变量设置，除了哑变量，还有其他的很多类型。...通常一个有K个类别的分类变量在进入回归分析时，会被自动编码成K-1个序列，然后会得到K-1个回归系数，这些回归系数对应着因变量根据K个类别分组后计算的平均值！...Dummy Coding 哑变量是最常见的分类变量编码方式，它以其中一个类别为参考，其他所有类别都和参考进行比较。...只用在有序分类变量（有序因子）且不同类别间对因变量影响相同的情况下。...这几种就是常见的R语言中分类变量的编码方式，除了这几个，大家还可以根据自己需要灵活手动设置。大家以为这套规则只是R语言中独有的吗？并不是，在SPSS、SAS等软件中，分类变量的编码方式也是类似的！

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Pandas分类数据和顺序数据转换为标志变量

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