1=pd.concat([c_data,pd.get_dummies(c_data['Education_Level']).drop(columns=['Unknown'])],axis=1)详细解释

时间: 2023-12-27 13:01:52 浏览: 33
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tf.concat中axis的含义与使用详解

这是一段 Python 代码，用于将 c_data 的 Education_Level 列进行独热编码，并将编码后的结果与原数据进行合并。具体来说，pd.get_dummies() 函数将 Education_Level 列进行独热编码，然后使用 drop() 函数删除掉编码后的 Unknown 列，最后使用 concat() 函数将编码后的结果与原数据进行合并。
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最后，使用pd.concat()将所有数据块合并成一个完整的DataFrame。 接下来，我们将DataFrame保存到Excel文件。pandas的to_excel()函数可以方便地完成这个任务： python df.to_excel('output.xlsx', index=...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

这段代码是使用随机森林分类器对一个约会节目的参赛者进行分类的，根据他们的年龄、职业、决策等信息，将他们的状态（是否找到约会对象）进行预测。代码中使用了OneHotEncoder和LabelEncoder对分类变量进行编码，...

df_all = pd.DataFrame() df_all = pd.concat([df_all, df_one], axis='columns')

这段代码的作用是将一个名为"df_one...其中"axis='columns'"表示按列合并，即将df_one的列添加到df_all的列后面。最终结果是一个包含df_one的所有列的DataFrame，如果df_all原本就有列，则新的列将添加到现有列的后面。

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 with pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer: combined_data...

#按照营业额升序排序，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和，代码如下： import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来，会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。)")

这个错误提示是数据库连接问题，可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动，如果没有启动则需要先启动服务。...如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装MySQL或者...

if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) 这些修改后的代码将直接将MNIST数据集...

请帮我评估一下，我一共有9000行训练数据，代码如下：def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.fc4 = nn.Linear(24, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')

1. 数据处理部分：你的代码中首先对数据进行了透视操作，然后将数据分成了x_train和y_train两部分。x_train中只包含了前三列数据，而y_train中只包含了最后一列数据。这样处理可能会导致信息的丢失，因为你只考虑了...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0,dtype=str) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[],'账号姓名':[]}) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['一级卡'],'账号':[row[1]]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['二级卡'],'账号':row[3],'账号姓名':row[2]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) print(level_cards) for index,row in df.iterrows(): if row[1] in level_cards['账号'].tolist() and level_cards['卡级'].values == '二级卡': level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['三级卡'], '账号': [row[3]], '账号姓名': [row[2]]})], ignore_index=True) level_cards.to_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\卡级.xlsx') print(level_cards)

首先，通过 pd.read_excel() 函数读取 Excel 文件，并指定第一列为索引列，数据类型为字符串。然后，定义了一个初始的银行卡号 first_card，和一个空的 DataFrame level_cards。接下来，通过 iterrows() ...

import os from clearn import clear import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt def get_data(pa): dat = pd.read_csv(pa) dat.columns = ['职位名称', '薪资', '地点', '工作经验要求', '学历要求', '技术要求', '公司名称', '公司形式', '公司规模', '置顶', '招聘网址'] return dat file_list = [] for i in os.listdir('data/'): if i.split('.')[-1] == 'csv': i = './data/'+ i file_list.append(i) td = pd.concat([get_data(i) for i in file_list]) td = clear(td) def get_dt(): return td #职能分类 exploit = ['Java开发','Python','UI设计师','web前端','数据开发','广告设计','深度学习','游戏策划'] marketing = ['客服','市场营销','新媒体运营','游戏运营','用户研究','网络销售','商务专员'] management = ['CEO','主管','产品经理','经理','经理助理',] function = ['人力资源','行政专员','财务会计','销售顾问'] #数据分类 大类 exploit_data = pd.concat([get_data('./data/' + i + '.csv') for i in exploit]) marketing_data = pd.concat([get_data('./data/' + i + '.csv') for i in marketing]) management_data = pd.concat([get_data('./data/' + i + '.csv') for i in management]) function_data = pd.concat([get_data('./data/' + i + '.csv') for i in function])

这段代码主要是用来读取、清洗多个csv文件中的数据，并使用KMeans算法进行聚类分析。具体来说，代码中使用了pandas模块读取csv文件并转换成DataFrame格式，然后使用clearn模块进行...get_dt函数用来返回处理好的数据。

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有的excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 打印结果 print(df_all) df_all = pd.DataFrame(df_all) df_all.to_excel('all.xlsx',index=False)，设置内容格式

df_all = pd.concat(dfs) # 设置内容格式 font = Font(name='Arial', size=12, bold=False, italic=False, color='FF000000') writer = pd.ExcelWriter('all.xlsx', engine='openpyxl') df_all.to_excel(writer, ...

r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1)是什么意思

这行代码的作用是将 data 和 ...而 pd.concat 函数则将 data 和这个新的 Series 对象按照行方向（即 axis = 1）进行拼接，最终得到的结果是一个数据表 r，其中包含了原始数据 data 和聚类模型的标签信息。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME', inplace=True) # 按天进行重采样，并将每天的数据存储为列表 df_daily...

boston = load_boston() data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) target = pd.Series(boston.target, name='PRICE') df = pd.concat([data, target], axis=1)

这段代码使用了scikit-learn中的load_boston()...接着，使用pd.concat()函数将特征值和目标变量合并到一起，并赋值给df变量，其中axis=1表示按列合并。最终，df变量就是包含所有特征值和目标变量的数据框。

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx', index_col=0) print(df) first_card = '6212250200006032450' level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[2] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[2]]})], ignore_index=True) print(level_cards)

具体来说，代码首先通过 pd.read_excel() 函数读取了一个 Excel 文件，并将其转化为一个 Pandas DataFrame。接着，代码定义了一个字符串变量 first_card，并创建了一个空的 Pandas DataFrame level_cards。...

对以下代码进行注释 preds = model(test_features).asnumpy() test_data['SalePrice'] = pd.Series(preds.reshape(1, -1)[0]) submission = pd.concat([test_data['Id'], test_data['SalePrice']], axis = 1) submission.to_csv('submission.csv', index=False)

# submission = pd.concat([test_data['Id'], test_data['SalePrice']], axis = 1)：将测试集中的Id和SalePrice列合并为一个DataFrame，并赋值给submission变量 # submission.to_csv('submission.csv', index=False)...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx', index_col=0) print(df) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[0] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True) print(level_cards)

9. level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True)：如果当前行的第一列数据等于要查找的一级卡号，就将一级卡号添加到level_cards ...

cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

13. data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True)：这行代码删除与目标变量相关性小于阈值的特征，并将修改后的data_all数据集存储在原位置。 14. cols_numeric=list(data_all.columns)：这行代码获取数据...

chayi_df =pd.concat([sheet_dfchayi1,sheet_dfchayi2]) chayi_df =pd.concat([sheet_dfchayi1,sheet_dfchayi2])

这段代码是将两个名为 sheet_...使用 pd.concat() 函数进行拼接合并，其中拼接合并的方式默认是按行进行合并。如果两个 DataFrame 的列名不同，则可以通过 axis 参数指定按列进行合并，具体可以参考 Pandas 文档。

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![如何优化MapReduce分区过程：掌握性能提升的终极策略](https://img-blog.csdnimg.cn/20200727174414808.png) # 1. MapReduce分区过程概述 在处理大数据时，MapReduce的分区过程是数据处理的关键环节之一。它确保了每个Reducer获得合适的数据片段以便并行处理，这直接影响到任务的执行效率和最终的处理速度。 ## 1.1 MapReduce分区的作用 MapReduce的分区操作在数据从Map阶段转移到Reduce阶段时发挥作用。其核心作用是确定Map输出数据中的哪些数据属于同一个Reducer。这一过程确保了数据
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对于Java初学者来说，如何从源代码层面深入理解Java编程基础和项目实践的核心概念？

理解并分析一个Java项目的源代码对于初学者来说是一个挑战，但也是一个很好的学习过程。为了帮助你更好地从源代码层面深入理解Java编程基础和项目实践的核心概念，以下是分析步骤和关键点： 参考资源链接：[Java初学者入门项目源代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/6tj2ijjzbg?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要准备Java开发环境，安装JDK并配置好环境变量。选择一个集成开发环境（IDE），比如IntelliJ IDEA，它可以帮助你更快地浏览项目结构、代码提示和调试。 接着，浏览整个项目的文件结构，理解src/main/
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Linux下Sakagari Hurricane翻译工作：cpktools的使用教程

资源摘要信息:"cpktools是一套Python脚本工具，专门用于处理CRI-CPK格式的存档文件。这些工具主要在Linux环境下运行，对于在Sakagari Hurricane平台上进行翻译工作来说非常有用。cpktools提供了一系列功能，包括解包、提取文本，以及导入修改后的文本回到源文件中。" 在详细讨论这些知识点之前，有必要先了解一些相关背景信息。 背景知识： 1. CRI-CPK文件格式：这是一种专有的文件格式，由CRI Middleware公司开发，用于他们的游戏开发工具包。CPK文件可以被用于打包和分发游戏资源，如音频、视频、图像等。 2. Sakagari Hurricane：这是一个文本处理和翻译的软件工具，广泛用于游戏本地化工作中，让翻译人员能够编辑游戏文本而无需修改原始游戏代码。 3. Python：是一种流行的编程语言，其脚本的可读性和简洁性使其在数据处理和自动化任务中非常受欢迎。 4. Python 2.x：指的是Python编程语言的2.x版本，它在2000年至2010年间非常流行。当前流行的版本是Python 3.x，两者之间存在一定的不兼容性。 5. bitarray：这是一个Python库，提供了存储和操作位数组的高效方式。 现在，我们来具体看看cpktools提供的工具。 知识点： 1. cpkunpack.py：这是一个Python脚本，用于解压CPK文件。当你运行这个脚本时，它会将CPK文件中的数据解包，并且将HEADER、TOC（Table of Contents，目录表）、ITOC（Index Table of Contents，索引目录表）和ETOC（Extended Table of Contents，扩展目录表）信息打印到标准输出（stdout）。这一步骤是进行翻译工作前的重要步骤，因为它允许翻译人员访问和编辑存储在CPK文件中的文本资源。 2. screxport.py：这个脚本可以用来从scr.bin文件中提取Shift-JIS编码的字符串。Shift-JIS是一种用于日文字符编码的字符编码方案。该工具搜索文件中的标记前缀，将标记前缀后的文本作为字符串提取出来。需要注意的是，这个工具只适用于未被压缩或加密的脚本文件。 3. scrimport.py：这个脚本的功能是将编辑过的字符串导入回scr.bin文件。使用这个脚本时，翻译人员可以替换掉原来的标记前缀文本。如果需要导入的文本超过了原始长度，这个脚本还支持随机拆分文本文件。这意味着翻译人员可以处理较长的文本，并且将它们正确地导入到游戏中。 安装指南： 要使用cpktools，用户需要安装Python 2.x版本。同时，为了运行cpkunpack.py，需要从python-pip安装bitarray库。可以使用以下命令进行安装： ``` pip install bitarray ``` cpktools通常会包含在名为“cpktools-master”的压缩包文件中。解压该压缩包后，你将能够访问上述的Python脚本工具。 在处理CPK文件时，一个常见的工作流程可能包括：使用cpkunpack.py提取CPK文件内容，然后用screxport.py提取需要翻译的文本，进行翻译后，利用scrimport.py将修改后的文本导回到scr.bin文件中。完成这些步骤后，翻译后的文本就可以应用到游戏中了。 总结来说，cpktools为处理CRI-CPK存档文件提供了一套完整的解决方案，使得翻译人员能够有效地进行文本编辑工作。由于这些脚本都是使用Python编写的，因此它们对于熟悉Python编程的用户来说易于上手。对于想在Linux环境下自动化或辅助游戏本地化工作的用户，cpktools是一个宝贵的资源。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩