print("Percentage of females who survived:", train["Survived"][train["Sex"] == 'female'].value_counts(normalize = True)[1]*100)

时间: 2024-03-07 15:52:51 浏览: 110
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信息价值管理方法-研究论文

这段代码计算了在训练数据集 `train` 中，女性乘客的生存率。具体来说，它首先通过 `train["Sex"] == 'female'` 条件筛选出所有女性乘客所在的行，然后再通过 `train["Survived"][train["Sex"] == 'female']` 选取这些行中的 `Survived` 列，即女性乘客的生存情况。最后，通过 `.value_counts(normalize = True)[1]` 计算出生还乘客所占的比例，并将其乘以 100 得到百分比。 总的来说，这段代码的目的是计算女性乘客的生存率，是探索性数据分析和特征工程中常用的操作。
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print("女性好友：%.2f%%" % female_percentage) print("其他：%.2f%%" % other_percentage) 通过这种方式，我们可以轻松获取到好友列表中男女人数的比例，并将其可视化成词云或者更换为个性化的元素，比如小...

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

如果whole_numbers_only为True，则函数只绘制整数值。接着，函数将x轴和y轴的值分别设置为列中每个唯一值的出现次数和值本身。最后，函数在每个子图上绘制柱状图，并将数据标签添加到每个条形上。如果没有足够的子图...

class WarmupLinearLR(_LRScheduler): def __init__(self, optimizer, step_size, min_lr, peak_percentage=0.1, last_epoch=-1): self.step_size = step_size self.peak_step = peak_percentage * step_size self.min_lr = min_lr super(WarmupLinearLR, self).__init__(optimizer, last_epoch) def get_lr(self): ret = [] for tmp_min_lr, tmp_base_lr in zip(self.min_lr, self.base_lrs): if self._step_count <= self.peak_step: ret.append(tmp_min_lr + (tmp_base_lr - tmp_min_lr) * self._step_count / self.peak_step) else: ret.append(tmp_min_lr + max(0, (tmp_base_lr - tmp_min_lr) * (self.step_size - self._step_count) / (self.step_size - self.peak_step))) # print(self._step_count, self.step_size, ret) return ret这段代码什么意思

- peak_percentage: 预热阶段所占总步数的百分比，默认为0.1 - last_epoch: 上一个训练周期的索引，默认为-1 在 get_lr 方法中，它根据当前的训练步数（self._step_count）计算学习率。如果当前步数小于等于预热...

from xgboost import XGBRegressor tuned_parameters = [{ 'max_depth': range(3,10), 'n_estimators': range(100, 600, 100), 'learning_rate':[0.01] },] # 非GPU xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # GPU # xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(tree_method='gpu_hist', gpu_id=0), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # 也可以换成lgbm,lgbm比xgboost快很多 # xgb= GridSearchCV(estimator=LGBMRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) xgb.fit(XX_train,YY_train) y_xgb= xgb.predict(XX_test) print ('Optimum epsilon and kernel 1D: ', xgb.best_params_) # evaluate predictions mae = mean_absolute_error(YY_test, y_xgb) mape = mean_absolute_percentage_error(YY_test['BOD'], y_xgb) score = xgb.score(XX_test, YY_test) train_score = xgb.score(XX_train, YY_train) print('MAE: %.3f, MAPE: %.3f, R2_tain: %.3f, R2_test: %.3f' % ((mae,mape,train_score,score)))

这段代码是用来进行XGBoost模型的超参数调优的。首先定义了一些参数的取值范围，然后使用GridSearchCV函数来进行网格搜索，...最后打印出最佳参数组合，并输出模型在测试集上的MAE、MAPE、R2_train和R2_test等指标。

class JSONDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, cfg, split): assert split in { "train", "val", "test", }, "Split '{}' not supported for {} dataset".format( split, cfg.DATA.NAME) logger.info("Constructing {} dataset {}...".format( cfg.DATA.NAME, split)) self.cfg = cfg self._split = split self.name = cfg.DATA.NAME self.data_dir = cfg.DATA.DATAPATH self.data_percentage = cfg.DATA.PERCENTAGE self._construct_imdb(cfg) self.transform = get_transforms(split, cfg.DATA.CROPSIZE)

这段代码定义了一个名为JSONDataset的数据集类，它继承了PyTorch中的Dataset类，并覆盖了其__init__和__len__方法。在__init__方法中，它接收一个cfg和split参数，其中cfg包含了数据集的相关配置信息，split则表示...

def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): y_true,y_pred = np.array(y_true).ravel(),np.array(y_pred).ravel() return 1-np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) from sklearn.metrics import mean_absolute_error

这段代码中定义了一个计算平均绝对百分比误差(MAPE)的函数mean_absolute_percentage_error，并使用了numpy和sklearn.metrics库。其中，y_true表示真实值，y_pred表示预测值，np.array将它们转换为一维数组，ravel()...

用java语言编写代码class Employees: def __init__(self, name, address, emp_id, salary, years_of_service): self.name = name self.address = address self.emp_id = emp_id self.salary = salary self.years_of_service = years_of_service def change_salary(self, percentage): if percentage <= 0: raise ValueError("The percentage must be positive.") self.salary *= (1 + percentage / 100) class Managers(Employees): def __init__(self, name, address, emp_id, salary, years_of_service, level): super().__init__(name, address, emp_id, salary, years_of_service) self.level = level def change_salary(self, percentage): if percentage <= 0: raise ValueError("The percentage must be positive.") if percentage > 20: raise ValueError("Managers can only get a maximum of 20% raise.") self.salary *= (1 + percentage / 100) employees = [ Employees("Alice", "123 Main Street", 1001, 50000, 3), Managers("Bob", "456 Oak Avenue", 1002, 80000, 5, 2), Employees("Charlie", "789 Pine Boulevard", 1003, 60000, 1) ] for employee in employees: employee.change_salary(10) print(f"{employee.name}: ${employee.salary:.2f}")

这段代码是用 Python 语言编写的，不是 Java。它定义了两个类：Employees 和 Managers，其中 Managers 继承自 Employees。每个类都有一个构造函数和一个 change_salary 方法，用于设置员工的基本信息和调整员工的...

import cv2 # 定义阈值（相似度百分比） threshold = 90 # 加载存储在闪存中的视频码流 flash_video = cv2.VideoCapture('path/to/flash_video.mp4') # 加载接收到的视频码流 received_video = cv2.VideoCapture('path/to/received_video.mp4') # 检查视频是否成功打开 if not flash_video.isOpened() or not received_video.isOpened(): print("无法打开视频文件") exit() frame_count = min(flash_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), received_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) match_count = 0 for i in range(int(frame_count)): # 从闪存视频和接收到的视频中读取帧 ret_flash, frame_flash = flash_video.read() ret_received, frame_received = received_video.read() if not ret_flash or not ret_received: print("视频读取错误") break # 将帧转换为灰度图像进行比较 gray_flash = cv2.cvtColor(frame_flash, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_received = cv2.cvtColor(frame_received, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用均方差计算帧之间的相似度 mse = ((gray_flash - gray_received) ** 2).mean() # 计算相似度百分比 similarity = (1 - mse / 255) * 100 # 判断帧是否相似 if similarity >= threshold: match_count += 1 # 计算相似度百分比 match_percentage = match_count / frame_count * 100 # 判断是否通过 if match_percentage >= threshold: print("通过") else: print("失败") # 释放资源 flash_video.release() received_video.release() 请将这段程序用C语言实现

以下是将上述Python代码转换为C语言的示例实现： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #define THRESHOLD 90.0 int main() { cv::VideoCapture flashVideo("path/to/...

import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 选择需要聚类的三列数据并转换为numpy数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对DataFrame进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) # 找出所有特征值不在范围内的行 outliers = df.loc[(data<0)|(data>0.6)].dropna(how='all').index # 删除这些行 df = df.drop(outliers) # 选择需要聚类的三列数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对data进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) ## 构建DBSCAN聚类模型 dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=3) dbscan.fit(data) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ ## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') plt.show()怎样能让他实现在窗口交互旋转

data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对DataFrame进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) # 找...

plt.figure(figsize=(40,20)) if forecasting_model == 'multi_steps': plt.plot(pre_array[0], 'g') plt.plot(test_labels[0].cpu(), "r") plt.show() else: plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels.cpu(), "r") plt.show() MSE_l = mean_squared_error(test_labels.cpu(), pre_array) MAE_l = mean_absolute_error(test_labels.cpu(), pre_array) MAPE_l = mean_absolute_percentage_error(test_labels.cpu(), pre_array) R2 = r2_score(test_labels.cpu(), pre_array) print('MSE loss=%s'%MSE_l) print('MAE loss=%s'%MAE_l) print('MAPE loss=%s'%MAPE_l) print('R2=%s'%R2)

这段代码的作用是绘制预测结果与真实标签值的折线图，并计算预测结果的MSE、MAE、MAPE和R2指标。其中，pre_array是模型的预测结果，test_labels是真实标签值，forecasting_model是一个字符串变量，表示预测...

app = Flask(__name__) CORS(app) g_curans = None g_instAns = rs.Ans() @app.route('/startans', methods=['GET']) def startans(): global g_curans, g_instAns print('startans') g_curans = request.args['cmd'] g_instAns.StartProcess(g_curans) curDict = {'status': 1, 'percentage': 0} print(curDict) return json.dumps(curDict) @app.route('/getstatus', methods=['GET']) def getstatus(): global g_curans, g_instAns curDict = None if g_instAns.isrun == False: curDict = {'status':int(1), 'percentage': 100} curDict.update(g_instAns.data) print(curDict) else: curDict = {'status':int(0), 'percentage': g_instAns.GetPercentage()} print(curDict) print(json.dumps(curDict)) return json.dumps(curDict) if __name__=="__main__": print('flask running') app.run(host='127.0.0.1', port = 5000, debug=True, use_reloader=False)

这是一个使用Flask框架搭建的API服务，提供了两个接口：startans和getstatus。其中startans接口在接收到GET请求后会启动一个进程g_instAns，调用StartProcess方法来处理请求参数g_curans；而getstatus接口则会返回g_...

def plot_count(feature, title, df, size=1): f, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(4size,4)) total = float(len(df)) g = sns.countplot(df[feature], order = df[feature].value_counts().index[:20], palette='Set3') g.set_title("Number and percentage of {}".format(title)) if(size > 2): plt.xticks(rotation=90, size=8) for p in ax.patches: height = p.get_height() ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 3, '{:1.2f}%'.format(100height/total), ha="center") plt.show() plot_count("lei2", "lei", ob,4)解释这段代码

这段代码是一个 Python 函数，用于绘制数据框中某个特征的计数直方图。具体来说，输入参数包括要绘制的特征名称、特征的标题、数据框以及可选的图像大小。函数使用 seaborn 库中的 countplot 函数绘制计数直方图，并...

explained_variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_

The value of each element represents the proportion of the total variance in the data that is explained by the corresponding principal component. The sum of all elements in the array is equal to 1.0....

解释以下代码：# 解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') games = soup.find_all('a', {'class': 'search_result_row'}) # 遍历每个游戏，并获取所需信息 for game in games: game_name = game.find('span', {'class': 'title'}).text release_info = game.find('div', {'class': 'search_released'}).text release_year = release_info.strip().split(' ')[0] release_date = release_info.strip().replace(' ', '') review_info1 = game.find('div', {'class': 'search_reviewscore'}) if review_info1 is not None: review_info = review_info1.find('span', {'class': 'search_review_summary'}).get('data-tooltip-html') reviews = review_info[:4] positive_reviews = re.search(r'此游戏的 (\d+(,\d+)*) 篇用户评测中', review_info).group(1).replace(',', '') positive_review_percentage = re.search(r'评测中有 (\d+)% 为好评', review_info).group(1) + '%' else: pass

具体来说，它首先使用 driver 获取当前页面的源代码，然后使用 BeautifulSoup 进行解析。接着，它使用 find_all 方法找到所有 class 为 'search_result_row' 的 a 标签，也就是游戏的链接。然后，对于每个游戏，它...

class VisualUnit(pygame.sprite.Sprite): ''' 视觉单元类，游戏中显示的基本单元 静态图片、动态图片，矢量图形等等类型，都应该继承自本类 ''' def __init__(self,game,x=0,y=0,anchor=utils.Anchor.TOPLEFT): ''' 构造函数 game -- 当前游戏实例 ''' #调用父类构造函数 super().__init__() self.game = game self.x = x self.y = y self.anchor = anchor self.image = None self.rect = None def check_mouse_event(self, event): '''响应鼠标事件''' pass 在visual.py中新增一个类，取名Slider, 该类继承VisualUnit，为其添加新属性value，value的值大于等于0，小于等于100，0表示音量最小（关闭声音），100表示音量最大。在其image（画布）上利用pygame.draw.rect绘制两个扁的方框,分别表示数轴和可移动方块。该类需要响应鼠标事件，实现点击数轴设置音量和拖动方块设置音量两种方式。

self.set_value(int(percentage * 100)) elif event.type == pygame.MOUSEMOTION and event.buttons[0] == 1: # 获取鼠标移动位置 mouse_pos = pygame.mouse.get_pos() # 判断是否移动在滑块上 if self....

<el-table-column v-for="field in field_display_ui" align="center" class-name="small-padding fixed-width" :id="'tb_' + field" :label="fields_dict[field]" :prop="field" :min-width="(field === 'defect_description')?'25%':'10%'"> <template slot-scope="scope" v-if="field === 'problem_state'"> <el-progress status="" :percentage="scope.row['problem_state']"> </el-progress> </template> </el-table-column>

这是一个 Vue.js 的代码段，用于生成一个表格列。代码中的 v-for 指令用于循环遍历 field_display_ui 数组，生成多个表格列。align 属性指定单元格中的文本对齐方式，class-name 属性指定单元格的 CSS 类名...

## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

这个错误通常是由于使用了matplotlib版本较老的代码而导致的。transSubfigure这个属性在较新的...ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') plt.show() 这样就能够正确绘制3D图像了。

优化以下python代码import psutil import time def get_battery_percentage(): battery = psutil.sensors_battery() percentage = battery.percent if battery else None return percentage while True: battery_percentage = get_battery_percentage() if battery_percentage: print(f"当前电池电量：{battery_percentage}%") else: print("无法获取电池电量信息") time.sleep(10)

例如，可以使用 print(f"当前电池电量：{battery_percentage}%") 来替代 print("当前电池电量：" + str(battery_percentage) + "%")。 3. 添加异常处理：在获取电量信息时，可能会发生异常。为了处理异常情况，...

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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。
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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