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 16:01:52 浏览: 37
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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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python把大文件txt导进excle.zip_.txt excel_DL4_excel txt_python excle

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 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错：File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent

merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 请确保代码的每一行都有正确的缩进，并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果...

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, ...

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

这段代码主要是对数据进行预处理和分割，具体解释如下： ...13. train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)：将标准化后的训练集数据和目标变量 y_train 沿列方向合并，形成新的训练集 train。

import pandas as pd data=pd.read_csv('housing.csv') total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=data[["median_house_value"]] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg.fit(X_train,y_train) y_pre=lin_reg.predict(X_test) from sklearn import metrics metrics.accuracy_score(y_test,y_pre)报错import pandas as pd data=pd.read_csv('housing.csv') total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=data[["median_house_value"]] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg.fit(X_train,y_train) y_pre=lin_reg.predict(X_test) from sklearn import metrics metrics.accuracy_score(y_test,y_pre)

这个代码会报错，因为metrics.accuracy_score()是用于分类问题的指标，而这里是回归问题，所以不能使用该指标。 如果你想评估回归模型的性能，可以使用回归指标，如均方误差（mean squared error, MSE）、均方根...

def get_feat_importance(dtest,model): # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) train_data=xgb.DMatrix(offline_train,label=get_label) params={'max_width':3} bst=xgb.train(params,train_data,num_boost_round=1) for importance_type in('weight','gain','cover','total_gain','total_cover'): print('%s: ' % importance_type,bst.get_score(importance_type=importance_type)) return result def get_result(model,test):#线上测试集 dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['pred']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) result.to_csv('result/result.csv', index=False, header=None) print("results are saved.")改写代码，不改变功能

result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) train_data=xgb.DMatrix(offline_train,label=get_label) params={'max_width':3} bst=xgb.train(params,train_...

def merge(input_data_path): merged_data = pd.DataFrame() data_name_list = os.listdir(input_data_path) print(data_name_list) for data_name in data_name_list: # 读取csv文件 print('processing '+data_name+'……') src_file = os.path.join(input_data_path,data_name) data = pd.read_csv(src_file) # data['systemNo'] = data['iuId'].str[12:14] merged_data = pd.concat([merged_data, data]) del data # dst_file = os.path.join(history_data_path,data_name) # shutil.move(src_file,dst_file) # print('delete '+data_name+'……') # merged_data.to_csv(save_data_path,index=False) return merged_data合并后的数据进行data.loc[i, 'temp_range'] = data.loc[i, 'iu39Ti'] - data.loc[i, 'iu38To']报错ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

这个错误通常是由于在设置DataFrame某一列的值时，传入的Iterable对象长度与DataFrame的长度不一致导致的。你可以在设置这一列的值之前，先检查一下这个Iterable对象的长度是否与DataFrame的长度相同。...

纠正这段代码的错误：#针对fid=126的文件过大，重新还原 final_geom=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/touying_fishnet_832_1km_final-cropWGS84-GLC30/Target_126'+'test10-15.csv') final_geom2=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/touying_fishnet_832_1km_final-cropWGS84-GLC30/Target_126'+'test16-20.csv') inter_1=pd.concat([final_geom.iloc[:,5:17],final_geom.iloc[:,23:41]], axis=1) inter_2=pd.concat([final_geom2.iloc[:,5:15],final_geom2.iloc[:,21:36]], axis=1) merge=pd.concat([inter_1,inter_2], axis=1) merge.columns base=pd.concat([base,final_geom.iloc[:,17:23]], axis=1) for i in ['crop','forest','impervious']: for j in range(10,21): c_name=str(str(i)+str(j)) # print(c_name) base[c_name]=merge.loc[:,c_name] base=pd.concat([base,final_geom.iloc[:,-3:]], axis=1) base.columns base.to_csv('/content/drive/MyDrive/touying_fishnet_832_1km_final-cropWGS84-GLC30/Target_126'+'test10-20.csv')

inter_1=pd.concat([final_geom.iloc[:,5:17],final_geom.iloc[:,23:41]], axis=1) inter_2=pd.concat([final_geom2.iloc[:,5:15],final_geom2.iloc[:,21:36]], axis=1) merge=pd.concat([inter_1,inter_2], axis=1)...

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

df2 = pd.concat([df, df1]) # 合并两个 DataFrame df2.to_csv("data.csv") # 存储到 CSV 文件中 在使用这个函数之前，需要先确定本地目录下是否有名为 "data.csv" 的文件，并且该文件包含了可以被加载到 ...

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) level_cards.to_excel('E:\projects\study\study_2.xlsx'),excel中的账号值显示错误

1. 您所使用的 Python 版本和 Pandas 版本是什么？ 2. 您所使用的操作系统是什么？ 3. 您所使用的 Excel 文件的编码方式是什么？ 4. 您所使用的文本编辑器或 IDE 是什么？ 在得到这些信息后，我可以更好地为您解答...

for j in range(1,8): df_data = [] for i in range(0,14): today = date.today() day = today - timedelta(days= i) data_1 = data_price[(pd.to_datetime(data_price['日期']) >= str(day)) & (pd.to_datetime(data_price['日期']) <= str(day))] price_data = pd.DataFrame() price_data['date'] = pd.to_datetime([day]) price_data['real'] = round(data_1['日前价格'].mean(),2) file_path = os.path.join(f'{folders3}/D{j}', f"{day}.xlsx") if not os.path.exists(file_path): continue price_data['pred'] = round(np.mean(pd.read_excel(file_path)),2) file_path2 = os.path.join(f'{folders3}/model2/D{j}', f"{day}.xlsx") if not os.path.exists(file_path2): continue price_data['pred2'] = round(np.mean(pd.read_excel(file_path2)['yhat']),2) price_data['advice'] = price_data['pred'].values*0.6 +price_data['pred2'].values*0.4 df_data.append(price_data) matrix1 = pd.concat(df_data,ignore_index=True)

matrix1 = pd.concat(df_data,ignore_index=True) 可能是因为在循环中，有些条件下 df_data 列表为空，所以在最后一次循环结束后，df_data 仍然为空。这就导致了在对空列表进行连接操作时出现了"No objects...

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':[]}) 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) print(level_cards)

其中，pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) 设置了显示中文的宽度，pd.read_excel() 读取了 Excel 文件，并通过 index_col=0 将第一列作为索引列，dtype=str 指定了读取的数据类型为...

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...

帮我解释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，代码首先导入了 Pandas 库并将其重命名为 pd，然后使用 pd.set_option() 函数设置了在控制台中显示中文字符时的宽度，以确保中文字符可以正确显示。 接着，代码使用 pd.read_excel() 函数读取了一...

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...

代码#合并训练数据和测试数据 datal = pd.concat([data_train ,data_test],axis =0) #处理 data _ received 属性、 date 属性 data1['date_received ']=data1['date_received'].astype('str'). apply ( lambda x : x . split ('.')[0]) datal [' date_received ']= pd . to_datetime (data1[' date_received ']) datal [' date ']= datal (' date '). astype (' str '). apply ( lambda x : x . split ('.')[0]) datal [' date ']= pd . to_datetime ( datal [' date '])报错name 'data1' is not defined解决

datal = pd.concat([data_train, data_test], axis=0) # 处理 data_received 属性、date属性 datal['date_received'] = datal['date_received'].astype('str').apply( lambda x: x.split('.')[0]) datal['date_...

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'...

import pandas as pd from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier df = pd.read_excel(r"C:\Users\xiangzi\Desktop\论文\2.28中文（改名）.xlsx", sheet_name="sheet1") # 读取数据文件 x = df.iloc[:, :-1] # 特征 y = df.iloc[:, -1] # 标签 ee = EasyEnsembleClassifier() X_resampled, y_resampled = ee.fit(x, y) smote_resampled = pd.concat([X_resampled, y_resampled], axis=1) df = pd.DataFrame(smote_resampled) df.to_excel('过抽样easyensemble全算法.xlsx', index=False)怎么修正

这段代码的作用是导入pandas库，并从imblearn.ensemble库中导入EasyEnsembleClassifier类。接着，使用pandas库中的read_excel函数读取名为"2.28...文件路径为"C:\Users\xiangzi\Desktop\论文\2.28中文（改名）.xlsx"。

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如何使用pyCUDA库在GPU上进行快速傅里叶变换（FFT）以加速线性代数运算？请提供具体的代码实现。

当你希望利用GPU的并行计算能力来加速线性代数运算，特别是快速傅里叶变换（FFT）时，pyCUDA是一个非常强大的工具。它允许开发者通过Python语言来编写CUDA代码，执行复杂的GPU计算任务。通过学习《Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战》这一资料，你可以掌握如何使用pyCUDA进行GPU编程和加速计算。 参考资源链接：[Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac00cce7214c316ea46b?spm=1055.2569.3001.10343) 具体到FFT的实现，你需要首先确保已经
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基于Netbeans和JavaFX的宿舍管理系统开发与实践

资源摘要信息:"Hostel-Management-System是一个基于Java技术栈构建的独立应用程序，主要目的是实现一个宿舍管理系统的计算机化。这个系统采用了Netbeans集成开发环境、JavaFX作为前端图形用户界面(GUI)技术、Maven作为项目管理和构建工具、以及MySQL作为后端数据库管理系统。整个系统的设计理念是为大学宿舍提供一个高效、用户友好、跨平台的应用，旨在优化宿舍管理的流程，减少繁琐的文书工作，提高工作效率。 ***beans集成开发环境 Netbeans是一个开源的集成开发环境(IDE)，它支持多种编程语言，特别是Java。IDE提供了代码编写、调试、项目管理等功能，为开发人员提供了一个全面的开发平台。在这个项目中，Netbeans用于编写Java代码，管理项目结构，以及进行代码的编译、构建和部署。 2. JavaFX技术 JavaFX是Java的官方图形用户界面(GUI)库，用于创建富客户端桌面应用程序。JavaFX提供了一系列的界面控件和强大的图形和媒体支持，使得开发人员可以构建出美观且响应迅速的用户界面。在Hostel-Management-System中，JavaFX负责呈现用户界面，提供交互式的图形界面供学生和员工使用。 3. Maven项目管理工具 Maven是一个项目管理和构建自动化工具，主要用于Java项目。Maven通过一个名为POM（项目对象模型）的文件来管理项目的构建、报告和文档。它支持项目生命周期的管理，提供了一套标准的构建流程，可以处理编译、测试、打包等任务。在本项目中，Maven用于管理项目的依赖关系，自动化构建过程，并确保项目结构的一致性和标准化。 4. MySQL数据库系统 MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。MySQL支持各种操作系统，并能很好地与Java应用程序集成。在宿舍管理系统中，MySQL负责存储所有学生、员工、房间等信息的数据，确保数据的持久化和可检索性。 5. MVC架构 模型-视图-控制器(MVC)是一种软件设计模式，旨在将应用程序的输入、处理和输出分离成三个互相关联的组件。在Hostel-Management-System中，MVC架构有助于组织代码结构，使得系统的可维护性、可测试性和可扩展性得到增强。模型(Model)负责处理数据和业务逻辑，视图(View)负责展示数据，而控制器(Controller)负责接收用户输入并调用模型和视图组件。 6. 用户友好性和跨平台性 系统的开发理念强调用户友好和跨平台特性。用户友好性意味着系统界面直观易用，操作简单，能够快速响应用户的操作。而跨平台性则是指系统能够在多种操作系统上运行，如Windows、macOS、Linux等，这主要归功于Java的跨平台特性以及JavaFX的支持。 7. 系统模块介绍 该宿舍管理系统主要分为两个用户模块：学生模块和员工模块。学生模块允许学生查看宿舍分配情况、报告问题、支付费用等；员工模块则提供给宿舍管理员和会计人员，用于维护学生和员工的信息、管理房间分配、处理费用等。每个模块都拥有适当的权限和功能，确保了数据的安全性和完整性。 8. 数据库设计 数据库设计是宿舍管理系统中非常关键的一部分。良好的数据库设计可以提高数据处理的效率，保证数据的一致性和完整性。本系统中，数据库需要合理地设计表结构来存储学生、员工、房间和其他相关信息。数据库的设计遵循了关系型数据库的范式，减少了数据冗余，提高了查询效率。 综上所述，Hostel-Management-System是一个结合了现代Java技术栈，特别是Netbeans、JavaFX、Maven和MySQL的宿舍管理软件。它不仅提供了一个高度用户友好的界面，还具备跨平台性和模块化设计，能够有效地帮助大学宿舍管理者处理日常管理任务，提升管理效率和质量。"
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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