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python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

在进行python数据分析的时候，首先要进行数据预处理。 有时候不得不处理一些非数值类别的数据，嗯， 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。...目前了解到的大概有三种方法： 1，通过LabelEncoder来进行快速的转换； 2，通过mapping方式，将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限； 3，通过get_dummies方法来转换。...csv_data = '''A,B,C,D 1,2,3,4 5,6,,8 0,11,12,''' df = pd.read_csv(StringIO(csv_data)) print(df) #统计为空的数目...strategy='mean', axis=0) imr.fit(df) # fit 构建得到数据 imputed_data = imr.transform(df.values) #transform 将数据进行填充...['classlabel'].values) #df['color'] = color_le.fit_transform(df['color'].values) print(df) #2, 映射字典将类标转换为整数

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    使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库的方法和示例

    随着大数据和人工智能技术的快速发展，对于大规模数据的处理需求日益增多。NoSQL数据库作为一种新兴的数据存储解决方案，具有高可扩展性、高性能和灵活性数据模型等优势，已经在许多行业得到广泛应用。...本文将介绍如何使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库，并提供相应的代码示例。我们的目标是开发一个简单的Python库，使用户能够轻松地将网页数据保存到NoSQL数据库中。...通过提供示例代码和详细的文档，我们希望能够帮助开发人员快速上手并评估实际项目中。在将网页数据保存到NoSQL数据库的过程中，我们面临以下问题：如何从网页中提取所需的数据？...以下是一个示例代码，演示了如何使用Python将网页数据保存到NoSQL数据库中，import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom pymongo import...通过以上记录开发，我们可以轻松导入网页数据保存到NoSQL数据库中，并且可以根据实际需求进行修改和扩展，以适应不同的项目要求。该技术可以帮助我们实现数据的持久化存储，并为后续的数据查询和分析提供方便。

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    十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理

    图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算 [Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理 学Python近八年，认识了很多大佬和朋友，感恩。...- https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.图像灰度化原理 像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。...一种常见的方法是将RGB三个分量求和再取平均值，但更为准确的方法是设置不同的权重，将RGB分量按不同的比例进行灰度划分。...比如人类的眼睛感官蓝色的敏感度最低，敏感最高的是绿色，因此将RGB按照0.299、0.587、0.144比例加权平均能得到较合理的灰度图像，如公式7.1所示。...该方法根据色彩重要性，将三个分量以不同的权值进行加权平均。

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    二十二.图像金字塔之图像向下取样和向上取样

    图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合，它是图像多尺度表达的一种，以多分辨率来解释图像的结构，主要用于图像的分割或压缩。...在上图中，将图像G0转换为G1、G2、G3，图像分辨率不断降低的过程称为向下取样；将G3转换为G2、G1、G0，图像分辨率不断增大的过程称为向上取样。...其中，高斯核卷积运算就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值（权重不同）经过加权平均后得到。...常见的3×3和5×5高斯核如下： 高斯核卷积让临近中心的像素点具有更高的重要度，对周围像素计算加权平均值，如图2所示，其中心位置权重最高为0.4。...表示输出图像，和输入图像具有一样的尺寸和类型 dstsize表示输出图像的大小，默认值为Size() borderType表示像素外推方法，详见cv::bordertypes 实现代码如下所示： # -

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    写代码、搜问题，全部都在「终端」完成！如此编程神器，是时候入手了

    无论你是编程小白还是老司机，coding过程中总会遇到不懂的问题。 最常见的方法是去论坛询问、谷歌搜索，需要反复在网页和编译器页面切换，即使有两个很大的分屏，生产力也会受到影响。 ?...基本原理 第一步：原始数据转储处理 来自Stack Exchange库的原始7z XML转储通过一系列步骤进行处理。 只有高分的问题和答案才会被检索到，并存储在模型中。...问题和答案被整合到一个名为questions.db的单一SQLite文件中。...一旦某个token被转换为单词嵌入，就会创建一个加权的句子嵌入。 词嵌入使用BM25索引对资源库中的所有token进行加权。但有一个重要的修改：标签被用来提升标签标记的权重。...一旦question.db被转换为句子嵌入的集合，它们就会被归一化并存储在Faiss中，从而可以进行快速的相似性搜索。 第三步：查询 codequestion使用与索引相同的方法对每个查询进行标记。

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    【机器学习实战】第8章 预测数值型数据：回归

    采用任意方法收集数据 准备数据: 回归需要数值型数据，标称型数据将被转换成二值型数据 分析数据: 绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析，在采用缩减法求得新回归系数之后，可以将新拟合线绘在图上作为对比...# mat()函数将xArr，yArr转换为矩阵 mat().T 代表的是对矩阵进行转置操作 xMat = mat(xArr) yMat = mat(yArr).T # 矩阵乘法的条件是左矩阵的列数等于右矩阵的行数...''' # mat() 函数是将array转换为矩阵的函数， mat().T 是转换为矩阵之后，再进行转置操作 xMat = mat(xArr) yMat = mat(yArr)...是否还可以使用线性回归和之前的方法来做预测？答案是否定的，即我们不能再使用前面介绍的方法。这是因为在计算   的时候会出错。...同理，再取出另一组随机样本集并拟合，将会得到另一组回归系数。这些系数间的差异大小也就是模型方差的反映。

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    程序员必知的20个Python技巧

    Python是免费且开源的，与它有关的大多数产品也都是。此外，它拥有庞大、专注且友善的编程者和使用者社区。 它的语法设计目标就是简单、易读且优雅。...本文将向你展示20条非常实用的Python使用技巧。 Python之禅 Python之禅（又名PEP20）是由Tim Peters编写的一小段文字，文中展示了设计和使用Python的指导原则。...z {'u': 1, 'v': 2, 'w': 4} 连接字符串 如果需要连接多个字符串，每个字符串之间使用同一个字符或同一组字符来连接，则可以使用str.join()方法： >>> x = ['u'...字符串可以同时作为raw字符串和有格式字符串使用，只需使用前缀fr： >>> fr'u \ n v w={2 + 8}' 'u \\ n v w=10' 获取当前日期和时间 Python有一个内置的datetime...= x @ y >>> z 44 总结 上面的20条Python技巧可以让代码变得很有趣、很优雅。

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    GitHub 神器：写代码、搜问题，全部都在「终端」完成！

    来自量子位 无论你是编程小白还是老司机，coding过程中总会遇到不懂的问题。 最常见的方法是去论坛询问、谷歌搜索，需要反复在网页和编译器页面切换，即使有两个很大的分屏，生产力也会受到影响。...基本原理 第一步：原始数据转储处理 来自Stack Exchange库的原始7z XML转储通过一系列步骤进行处理。 只有高分的问题和答案才会被检索到，并存储在模型中。...问题和答案被整合到一个名为questions.db的单一SQLite文件中。...一旦某个token被转换为单词嵌入，就会创建一个加权的句子嵌入。 词嵌入使用BM25索引对资源库中的所有token进行加权。但有一个重要的修改：标签被用来提升标签标记的权重。...一旦question.db被转换为句子嵌入的集合，它们就会被归一化并存储在Faiss中，从而可以进行快速的相似性搜索。 第三步：查询 codequestion使用与索引相同的方法对每个查询进行标记。

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    编程神器来了！写代码、搜问题，全部都在「终端」完成！是时候入手了

    最常见的方法是去论坛询问、谷歌搜索，需要反复在网页和编译器页面切换，即使有两个很大的分屏，生产力也会受到影响。 ?...基本原理 第一步：原始数据转储处理 来自Stack Exchange库的原始7z XML转储通过一系列步骤进行处理。 只有高分的问题和答案才会被检索到，并存储在模型中。...问题和答案被整合到一个名为questions.db的单一SQLite文件中。...一旦某个token被转换为单词嵌入，就会创建一个加权的句子嵌入。 词嵌入使用BM25索引对资源库中的所有token进行加权。但有一个重要的修改：标签被用来提升标签标记的权重。...一旦question.db被转换为句子嵌入的集合，它们就会被归一化并存储在Faiss中，从而可以进行快速的相似性搜索。 第三步：查询 codequestion使用与索引相同的方法对每个查询进行标记。

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    【进制转换】《进制大乱斗，谁才是真正的赢家！》

    进制转换方法 3.1 十进制转二进制 将一个十进制数转换为二进制数，可以使用短除法。具体步骤如下： 用2除十进制数，记录余数。 将商继续除以2，记录余数。 重复以上步骤，直到商为0。...具体步骤如下： 将二进制数从右至左，每三位一组。 每组三位二进制数转换为对应的八进制数。...3.8 八进制转二进制 将八进制数转换为二进制数，可以利用八进制和二进制之间的关系。具体步骤如下： 将八进制数每一位转换为对应的三位二进制数。...3.9 二进制转十六进制 将二进制数转换为十六进制数，可以利用二进制和十六进制之间的关系。具体步骤如下： 将二进制数从右至左，每四位一组。 每组四位二进制数转换为对应的十六进制数。...3.10 十六进制转二进制 将十六进制数转换为二进制数，可以利用十六进制和二进制之间的关系。具体步骤如下： 将十六进制数每一位转换为对应的四位二进制数。

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    Python3好用的原生api

    , 比如你想将某个目录下的markdown文件批量转换为word文档, 参考Python将md批量转为docx, 或者将less批量转换为css, 参考批量转换less至css, 配合其他优秀的库, 你可以完成一些好玩的操作..., 比如 网站图片素材中文转英文 深拷贝 相比js蛋疼的深拷贝操作, python的深拷贝简单粗暴 copy_name = deepcopy(name) from copy import deepcopy...反向切片 python的切片操作可谓是优雅强大, 通过反向切片, 你可以迅速获得一个列表的反向序列 ?..., 还有google著名的 在不使用额外空间的前提下, 对句子内的单词进行反序的问题, 比如将This is a pen 反向为 pen a is This 小结 Python为我们提供了大量好用的...反向为 pen a is This, 这个题目的解法非常巧妙, 首先将This is a pen 转换为nep a si sihT, 然后根据空格所处的位置, 将单个的单词自身的序列进行调换, 这样就可以将

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    PaddlePaddle实战 | 千行代码搞定Transformer

    PaddlePaddle 提供的 Transformer 实现，项目代码只有 2000+行，简洁优雅。...现在，如果我们需要训练一个 Transformer，那么最好的方法是什么？当然是直接跑已复现的模型了，下面我们将跑一跑 PaddlePaddle 实现的 Transformer。...最后 out 表示按照 weights 对输入 V 进行加权和，得出来就是当前注意力的运算结果。...现在我们将这几个张量的最后一个维度分割成不同的 head，并做转置以便于后续运算。...此外，因为 inplace 设置为 True，那么 reshape 操作就不会进行数据的复制，从而提升运算效率。 后面的转置就比较简单了，只需要按照维度索引将第「1」个维度和第「2」个维度交换就行了。

    1.6K40

    这份高效的PaddlePaddle官方实现请收下

    PaddlePaddle 提供的 Transformer 实现，项目代码只有 2000+行，简洁优雅。...现在，如果我们需要训练一个 Transformer，那么最好的方法是什么？当然是直接跑已复现的模型了，下面我们将跑一跑 PaddlePaddle 实现的 Transformer。...最后 out 表示按照 weights 对输入 V 进行加权和，得出来就是当前注意力的运算结果。...现在我们将这几个张量的最后一个维度分割成不同的 head，并做转置以便于后续运算。...此外，因为 inplace 设置为 True，那么 reshape 操作就不会进行数据的复制，从而提升运算效率。 后面的转置就比较简单了，只需要按照维度索引将第「1」个维度和第「2」个维度交换就行了。

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    独家 | 9个可以显著优化代码的Python内置装饰器

    作者：Yang Zhou 翻译：陈之炎 校对：赵茹萱 本文约2000字，建议阅读8分钟本文介绍了精心挑选的9个函数装饰器，它将展示Python的优雅。 函数装饰器有事半功倍的力量。...有许多很棒的内置Python装饰器使编码变得更为容易，只使用一行代码便可向当前的函数或类中添加复杂的函数。 行胜于言，接下来，来看看精心挑选的9个函数装饰器，它将展示Python的优雅。 1....@cached_property:将方法的结果作为属性放入缓存 Python 3.8的函数工具模块引入了一个新的功能强大的装饰器-@cached_property，它将类的方法转换为一个属性，计算出该属性的值之后...可以将实例方法定义成普通的Python函数，它的第一个参数是自身；如果需要定义一个类方法，则需要使用@classmethod装饰器。...静态方法通常用于执行一组相关任务的实用程序类中，如数学计算。通过将相关函数组织成类的静态方法，使代码变得更加有组织、更容易理解。

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    Python数据结构与算法笔记（3）

    problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 中文版 4 递归 递归是一种解决问题的方法，将问题分解为更小的子问题...递归允许我们编写优雅的解决方案，解决可能很难编程的问题 递归算法必须服从三个重要的定律： 递归算法必须具有基本情况 递归算法必须改变其状态并向基本情况靠近 递归算法必须以递归的方式调用自身 整数转换为任意进制字符串...将原始数字减少为一系列单个位数字 2. 使用查找将单个位数字转换为字符串 3....将单个位字符串链接在一起形成最终结果 动态规划 计算机科学中的许多程序是为了优化一些值而编写的，例如，找到两个点之间的最短路径，找到最合适的一组点的线，或找到某些标准的最小对象集。...动态规划就是这些类型的优化问题的一个策略。

    51010

    组会系列 | 加速VR和元宇宙落地,谷歌逆天展示Zip-NeRF

    2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。...研究人员为了解决这个问题将每个圆锥变成一组各向同性高斯，使用多采样和特征加权：各向异性子体素首先转换为一组点近似其形状，然后每个点被认为是一个各向同性高斯尺度。...另一种相关的方法是椭圆加权平均，它近似于一个沿椭圆长轴排列的各向同性样本的椭圆核。 给定沿射线的间隔 [t_i，t_(i+1))，研究者想构建一组近似圆锥形的多样本形状。...Z-Aliasing and Proposal Supervision： 虽然之前提到的精细的多采样和减加权方法是减少空间混叠的有效方法，但大家必须考虑在光线沿线还有一个额外的混叠来源 --z - 混叠...方法都需要一个函数来将度量距离 t∈[0，∞) 转换为标准化距离 s∈[0,1] 的方法。

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    Python入门：7.Pythond的内置容器

    引言 Python 提供了强大的内置容器（container）类型，用于存储和操作数据。容器是 Python 数据结构的核心部分，理解它们对于写出高效、可读的代码至关重要。...在这篇博客中，我们将详细介绍 Python 的五种主要内置容器：字符串（str）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）。...常用方法表格： 方法名 描述 len(s) 返回字符串的长度 s.lower() 转换为小写 s.upper() 转换为大写 s.strip() 去除两端的空格或指定字符 s.split() 根据指定分隔符拆分字符串...# 列表转集合 unique_items = set([1, 2, 2, 3]) # 集合转列表 items = list(unique_items) # 列表转字典 pairs = [('a',...，可以更高效地组织和操作数据，从而编写简洁优雅的 Python 代码。

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    照片转视频，像航拍一样丝滑，NeRF原班人马打造Zip-NeRF

    机器之心报道 机器之心编辑部 原班人马打造，2023 年的 NeRF 进步神速。 2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。...研究人员为了解决这个问题将每个圆锥变成一组各向同性高斯，使用多采样和特征加权：各向异性子体素首先转换为一组点近似其形状，然后每个点被认为是一个各向同性高斯尺度。...另一种相关的方法是椭圆加权平均，它近似于一个沿椭圆长轴排列的各向同性样本的椭圆核。 给定沿射线的间隔 [t_i，t_(i+1))，研究者想构建一组近似圆锥形的多样本形状。...Z-Aliasing and Proposal Supervision： 虽然之前提到的精细的多采样和减加权方法是减少空间混叠的有效方法，但大家必须考虑在光线沿线还有一个额外的混叠来源 --z - 混叠...方法都需要一个函数来将度量距离 t∈[0，∞) 转换为标准化距离 s∈[0,1] 的方法。

    61020
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