Create a local folder containing the code files you want to upload # generate a metadata file kaggle kernels init -p /path/to/kernel 1. 2. Add your Notebook’s metadata to the generated file,kernel-metadata.json
下面是一个简单的示例代码,演示了如何从Python文件中导入Kaggle上的代码库,并使用其中的模块进行房价预测。 importsys# 设置Kaggle代码库路径kaggle_path='/path/to/kaggle/code'sys.path.append(kaggle_path)# 导入Kaggle代码库中的模型fromhouse_price_predictionimportmodel# 加载数据X_train,y_train,X_test=model...
# 这是一个预先配置的 Python 3 环境,包含许多有用的分析库 #由 kaggle/python Docker 镜像定义:https://github.com/kaggle/docker-python # 例如,这里导入了几个有用的包 import numpy as np # 线性代数 import pandas as pd # 数据处理,CSV 文件 I/O(如 pd.read_csv) # 输入的数据文件位于只读的 ...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.kernel_approximation import Nystroem from sklearn.kernel_approximation...
""" import io import h5py bio = io.BytesIO() # 创建BytesIO对象 with h5py.File(bio) as f: f['dataset'] = range(10) data = bio.getvalue() # data是一个常规的Python字节对象。 print("Total size:", len(data)) print("First bytes:", data[:10]) ...
。因此，语法为：open（filename，mode）。Python提供了三种模式以及如何打开文件：
写入CSV文件:df.to_csv(filename) 读取CSV文件:df.read_csv(filename),结果为DataFrame 回到顶部 六:Scikit-learn python机器学习实践与kaggle实战 Sklearn快速入门 官方文档 官方文档中文翻译 sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了,学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式 ...
步骤 1：为应用程序添加代码： """Streamlit web app""" import numpy as np import streamlit as st from PIL import Image from retinaface.pre_trained_models import get_model from retinaface.utils import vis_annotations import torch st.set_option("deprecation.showfileUploaderEncoding", False) @st.ca...
写入CSV文件:df.to_csv(filename) 读取CSV文件:df.read_csv(filename),结果为DataFrame 六:Scikit-learn python机器学习实践与kaggle实战 Sklearn快速入门 官方文档 官方文档中文翻译 sklearn 把所有机器学习的模式整合统一起来了,学会了一个模式就可以通吃其他不同类型的学习模式 ...
[ "# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed\n", "# It is defined by the kaggle/python docker image: https://github.com/kaggle/docker-python\n", "# For example, here's several helpful packages to load in \n", "\n", "import numpy as np # ...