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import pandas as pd import random import numpy as np first = pd.read_csv(r"/file",usecols=[1]) first.drop_duplicates(inplace=True) #first = np.ndarray(first[:,0]) #print(type(first)) second = [random.randint(1,10) for i in range(0,1000000)] third = [rando
2020-06-18 22:02:34
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原创 离散编码问题，LabelEncoder和OneHotEncoder
在id处理与nlp处理中，离散编码的处理比较重要。可以考虑用sklearn库LableEncoder，而涉及到01编码或多重属性编码时用OneHotEncoder import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder data=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':[9,10,11,12]}) for i in data: try: data[i]=L
2020-05-23 18:29:09
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原创 离散编码问题，LabelEncoder和OneHotEncoder
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder data=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':[9,10,11,12]}) for i in data: try: data[i]=LabelEncoder().fit_transform(apply(int))#transform操作就是转为数字表示形式。 except:
2020-05-23 15:18:36
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原创 编码问题
import json import codecs d =dict(name=['书', '书包', '书本'], age=[20,77,9], score=[6,8,88]) f =open('./sentence.txt', 'w') json.dump(d,f) f.close() g=open('./sentence.txt', 'rb') e=json.load(g) print(e) from gensim.models import Word2Vec with codecs.open('./s
2020-05-23 09:47:30
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原创 队列和栈分别的应用
栈：括号匹配、算符优先算法求表达式的值、表达式的括号匹配问题、迷宫求解、进制转换、计算器、深度优先的非递归遍历、子程序与函数的调用和返回、数字转字符，表达式求值、中断时数据保存和返回。 队列：广度优先层次遍历、进程调度、用户文件访问 ...
2020-05-21 21:31:02
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原创 pycharm debug
debug中step into、step out显示灰色的原因：①未断点过变量，无变量生成；②数据庞大，需要等待时间；③打开多个文件，需在某文件内部debug。
2020-05-21 13:30:11
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空空如也
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