cp.loc[i,feat_val] loc和iloc的区别

时间: 2024-04-11 13:30:15 浏览: 114
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pandas iloc和loc的区别

我们每个人都从自己的脚下开始，迈出第一步，踏实前行。相信自己的`loc`和`iloc`是Pandas DataFrame对象中用于访问数据的两种方法。 `loc`使用标签来访问数据，可以通过指定行标签和列标签来获取特定的数据。例如，使用`cp.loc潜力和能力，勇敢追逐梦想。通过不断努力和奋斗，我们一定能够创造[i, feat_val]`可以获取DataFrame `cp`中第`i`行和`feat_val`列的数据。 `iloc属于自己的辉煌，为社会、为国家贡献自己的力量。 谢谢大家！ ＊`使用整数位置来访问数据，可以通过指定行索引和列索引的整数位置来获取特定的数据。例如，使用`cp.iloc[i, j]`可以获取DataFrame `cp`中第`i`行和第`＊＊（附加故事或个人经历，以增加演讲的生动性和感染力）
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同时，由于标签中提到了“ITRON itron4.0_loc_cpu”，这表明这些源代码可能经过了适应，以便在ITRON 4.0操作系统上运行，满足特定的CPU架构和本地化需求。 在嵌入式系统中，JSP和ITRON的结合具有重要意义。JSP可以...

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): # get all possible values for the current column col_values = set(train[col].unique()) if None in col_values: col_values.remove(None) # replace value with mode if it does not appear in the training set mode = train[col].mode()[0] df_val.loc[~df_val[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode test.loc[~test[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if df_val[f'{col}_mean_target'].insull.any(): df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10)检查错误和警告并修改

这段代码中存在一些语法错误和逻辑问题，下面是修改后的代码： python from sklearn.model_selection import StratifiedKFold def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, ...

目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10) 出现报错

df_val.loc[~df_val[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode test.loc[~test[col].isin(col_values), f'{col}_mean_target'] = mode 这样就可以避免由于验证集或测试集中某个分类变量的某个值在...

请你帮我优化这一串代码：have=pd.read_csv('1_1mean_2.csv',header=None) X=have.iloc[:, 0:-1] #y=have['血糖'].values.astype(int) y=have.iloc[:,-1] X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X,y,test_size=0.8,random_state=1) #决策树 regressor = DecisionTreeRegressor.fit(X_train,y_train) #十折交叉验证模型的性能 print(cross_val_score(regressor, X, y, cv=10)) #预测 y_pred=regressor.predict(X_test) from sklearn import metrics test_err=metrics.mean_squared_error(y_test,y_pred) print("均方误差：",test_err) #metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred) print("正确性：",regressor.score(X_test,y_test)) draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pred)],axis=1); draw.iloc[-100:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[-100:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 plt.show()

scores = model_selection.cross_val_score(regressor, X, y, cv=10) print(scores) # 预测 y_pred = regressor.predict(X_test) # 计算均方误差 test_err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred) print(...

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 对数据进行归一化处理 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) X_test = min_max_scaler.transform(X_test) y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)画它的loss曲线

下面是使用matplotlib绘制训练过程中的loss曲线的代码： ...通过plt.plot()函数将训练集和测试集的loss值绘制在同一张图上，并使用plt.legend()函数添加图例。最后使用plt.show()函数显示图像。
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- 例如，df['a']选择列'a'，df.loc[1]选择索引为1的行，df.iloc[0]选择第一行。 9. **多级索引(MultiIndex)** - pd.MultiIndex.from_tuples([(‘d’,1), (‘d’,2), (‘e’,2)], names=[‘n’, ‘v’])：...

import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

以下是绘制ROC曲线的代码： ...ax.legend(loc="lower right") plt.show() 这段代码将绘制KNN分类器和随机森林分类器的ROC曲线，以及它们的平均曲线和AUC值。您需要将其与您的数据集和分类器参数一起使用。

for i in range(lookback,n_samples): inputs=data.iloc[i-lookback:i][['temperature','humidity','wind_speeed','pollutant']] target_val=100+inputs['pollutant']*0.2+np.random.normal(loc=0,scale=10)

这是一段 Python 代码，基于 pandas 库和 numpy 库，用于制定输入数据和目标数据。其中 lookback 是历史记录的数量，n_samples 是样本数量，输入数据包括温度、湿度、风速和污染物浓度等信息，目标数据为污染物浓度...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.callbacks import History import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv('data-04-zoo.csv', header=None) # 切分x和y x = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 对y标签进行独热编码处理 label_encoder = LabelEncoder() y = label_encoder.fit_transform(y) onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) y = y.reshape(len(y), 1) y = onehot_encoder.fit_transform(y) # 搭建网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(16, input_dim=16, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(7, activation='softmax')) # 模型配置 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = History() model.fit(x, y, epochs=200, batch_size=16, validation_split=0.2, callbacks=[history]) # 绘制训练集和验证集的损失曲线 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练集和验证集的准确率曲线 plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left') plt.show() # 保存模型 model.save('model1.h5')from google.protobuf.internal import builder as _builder ImportError: cannot import name 'builder' from 'google.protobuf.internal' (C:\ProgramData\anaconda3\envs\demo\lib\site-packages\google\protobuf\internal\__init__.py)

这段代码中出现了 ImportError: cannot import name 'builder' from 'google.protobuf.internal' (C:\ProgramData\anaconda3\envs\demo\lib\site-packages\google\protobuf\internal\__init__.py) 的错误，这可能是...
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df中筛选i行的iu34列的值为2，但是有的行的iu34的值是由0经过几行变为了2，有的是由1经过几行变为了2，如何判断i行的iu34的值是由几变来的。python代码

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1.正确读取数据集 2.将x和y进行切分。最后一列是y，其他的数据是x 3.对y标签进行独热编码处理 4.正确搭建网络模型（多分类） 5.进行正确的模型配置 6.训练模型，选择合适的学习率和批次 7.训练模型过程中，使用20%的数据作为验证集 8.绘制训练集和验证集的损失曲线 9.绘制训练集和验证集的准确率曲线 10.将训练好的模型保存，模型名称为model1.h5

好的，这是一个完整的机器学习模型训练流程，需要使用具体的数据集和模型来实现，我可以给你提供一个示例流程，你可以根据自己的数据集和模型进行相应的修改和调整： 1. 读取数据集 数据集可以是一个.csv文件，...

在pycharm中，做2输入3输出的cnn数据回归预测，共有15000组数据；对输出和输出进行归一化，并打乱数据集。其中，数据集为xls格式的数据，划分训练集和验证集，优化器采用梯度下降法，训练轮数为1000轮，每轮训练1000组数据；学习率为0.01，每训练200轮，学习率调整为之前学习率的一半。记录训练过程中损失函数的值，打印出每一轮损失函数的值、学习率的变化、输入和输出，绘制出训练过程中损失函数值的变化曲线。保存训练好的网络模型。手动输入数据集，利用训练好的网络求取输出，并将输出反归一化。

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基于测试集、训练集两个CSV文件，文件中仅有相应图片与对应识别文字 ，利用数据挖掘机器学习的相关方法进行手写体识别并给出每步的python代码和解释

好的，下面是基于测试集、训练集两个CSV文件，文件中仅有相应图片与对应识别...plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper left') plt.show() 其中，可视化训练过程中的准确率变化，可以直观地了解模型的性能变化。
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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。