#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵 returnMat[index,:] = listFromLine[0:3] #根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力 if listFromLine[-1] == 'didntLike': classLabelVector.append(1) elif listFromLine[-1] == 'smallDoses'...
#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵 returnMat[index,:] = listFromLine[0:3] #根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力 if listFromLine[-1] == 'didntLike': classLabelVector.append(1) elif listFromLine[-1] == 'smallDoses'...
一 简单k-近邻算法 本文将从k-邻近算法的思想开始讲起,使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且,我也提供了相应的数据集,对代码进行了详细的注释。除此之外,本文也对sklearn实现k-邻近算法的方法进行了讲解。实战实例:电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。 本文出现的所有代码和数据集,均可在...
#将fig画布分隔成1行1列,不共享x轴和y轴,fig画布的大小为(13,8) #当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=False, sharey=False, figsize=(13, 8)) numberOfLabels = len(datingLabels) LabelsColors...
(13,8)#当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域fig,axs=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,sharex=False,sharey=False,figsize=(13,8))numberOfLabels=len(datingLabels)LabelsColors=[]foriindatingLabels:ifi==1:LabelsColors.append('black')ifi==2:Labels...
NCL的曼肯德检验脚本 一维数据直接运行,mk检验是曼-肯德尔法,e799bee5baa6e58685e5aeb931333431366263又称Mann—Kenddall 检验法,是一种气候诊断与预测技术,应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变,如果存在,可确定出突变发生的时间。Mann-Kendall检验法也经常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势...
It has been determined that the number of groups determined for the Human Development Index is different from the number of groups announced in the UNDP report, and the number of groups for the Gender Development Index is the same as the report. In general, the ...
#当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=False, sharey=False, figsize=(13, 8)) plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, ...
(fname=r"/Library/Fonts/Songti.ttc", size=14)64#将fig画布分隔成1行1列,不共享x轴和y轴,fig画布的大小为(13,8)65#当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域66fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=False, sharey=False, figsize=(13...
(13,8) #当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,sharex=False, sharey=False, figsize=(13,8)) numberOfLabels = len(datingLabels) LabelsColors = [] for i in datingLabels: if i == 1: LabelsColors...