train_flg.groupby('FLAG').count()['USRID'].plot(kind='barh', title='用户在未来一周购买掌上生活APP上的优惠券', figsize=(8, 3)) plt.xlabel('购买数量') plt.ylabel('是否购买') plt.savefig('./用户是否会在未来一周，购买掌上生活APP上的优惠券.jpg', dpi=400, bbox_inches='tight')

这是一段 Python 代码，用于绘制柱状图，展示用户在未来一周是否购买掌上生活APP上的优惠券。代码中使用了pandas库的groupby函数和count函数，以及matplotlib库的plot函数、xlabel和ylabel函数、savefig函数等。其中，kind参数指定绘制的图形类型为水平条形图，title参数指定图形标题，figsize参数指定图形大小，xlabel和ylabel参数分别指定x轴和y轴标签，savefig函数用于保存图形到本地文件中。

相关问题

select * from ( SELECT t_information.information_id , information_title , published_start_date , published_end_date , information_description , published_flag , popup_flg , t_information.deleted_by , t_information.deleted_at , information_en_title , information_en_description , information_flag FROM t_information left JOIN t_information_en ON t_information.information_id = t_information_en.information_id) a where a.information_id = '76e53a91-c218-48fd-8a40-375993000d06';

根据你提供的SQL查询语句，你想要从两个表（t_information和t_information_en）中选择特定的列，并且通过左连接将它们关联起来。然后，你想要从结果中选择信息ID为'76e53a91-c218-48fd-8a40-375993000d06'的行。以下是查询语句的改进版本：

SELECT
    a.information_id,
    a.information_title,
    a.published_start_date,
    a.published_end_date,
    a.information_description,
    a.published_flag,
    a.popup_flg,
    a.deleted_by,
    a.deleted_at,
    a.information_en_title,
    a.information_en_description,
    a.information_flag
FROM
    (
    SELECT
        t_information.information_id,
        information_title,
        published_start_date,
        published_end_date,
        information_description,
        published_flag,
        popup_flg,
        t_information.deleted_by,
        t_information.deleted_at,
        information_en_title,
        information_en_description,
        information_flag
    FROM
        t_information 
    LEFT JOIN t_information_en ON t_information.information_id = t_information_en.information_id
    ) a
WHERE
    a.information_id = '76e53a91-c218-48fd-8a40-375993000d06';

这个查询语句将返回符合条件的特定信息ID的行，并包含所选择的列。请注意，我对查询进行了格式化，以便更清晰地阅读和理解。如果有任何其他问题，请随时提问！

classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0]

这段代码的作用是对测试集数据进行批量预测，并计算模型在测试集上的精度。具体来说，代码首先定义了一个空列表 classified_ids，以及初始化精度 acc 为零。然后，通过 for 循环依次遍历测试集数据，每次处理一个批次的数据。对于第 i 个批次，使用切片方式将测试集数据和标签分成大小为 batch_size 的若干个子集，依次传入网络进行预测，并使用 np.argmax 函数获取预测结果中概率最大的类别。将预测结果保存到 classified_ids 列表中，并将预测正确的样本数量累加到 acc 变量中。最终，将 acc 除以测试集总样本数，得到模型在测试集上的精度。需要注意的是，代码中使用了 train_flg=False 参数来指示网络在测试模式下运行。