请记住，这是使用python。好吧，今天我正在摆弄我制作的名为Pyline的应用程序。它是一个类似于命令行的界面，具有一些很酷的功能。不过，我在做的时候有一个想法:既然是“操作系统”，那它是不是有自己的语言呢？好吧，我在网上看到了一些关于如何制作解释器、解析器和编译器的文章，但对我来说并不是真的可读。我所看到的只是一堆代码。我是那些需要评论或自述文件或某种形式或在没有代码本身的情况下与用户交流的人之一，所以我认为StackOverflow对像我这样的青少年来说很棒。我能得到一些帮助吗？ 最佳答案 您首先需要一些基础才能真正创建一种编
我看过之间的一些比较Smalltalk和Ruby一方面和Ruby和Python另一方面，但是不在Python和Smalltalk之间.我特别想知道实现、语法、可扩展性和哲学的根本区别是什么。例如Python似乎没有元类。Smalltalk没有生成器的概念。虽然都说两者都是动态类型的，但我相信Python不做动态方法分派(dispatch)。这样对吗？ 最佳答案 ForexamplePythondoesnotseemtohaveMetaclasses.确实如此——它只是不会为每个类隐式生成一个新的元类:它使用与父类相同的元类，或者ty
我想写一个装饰器来限制函数的执行次数，语法如下:@max_execs(5)defmy_method(*a,**k):#dosomethingherepass我认为可以编写这种类型的装饰器，但我不知道如何编写。我认为函数不会是这个装饰器的第一个参数，对吧？我想要一个“普通装饰器”实现，而不是一些带有call方法的类。这样做的原因是要了解它们是如何编写的。请解释语法以及装饰器的工作原理。 最佳答案 这是我想出来的。它不使用类，但使用函数属性:defmax_execs(n=5):defdecorator(fn):fn.max=nfn.ca
我认为函数TfidfVectorizer没有正确计算IDF因子。例如，从tf-idffeatureweightsusingsklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer复制代码:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizercorpus=["Thisisverystrange","Thisisverynice"]vectorizer=TfidfVectorizer(use_idf=True,#utilizaoidfcomopeso,fazendotf*idfnorm=Non
我在sklearn中使用了RandomForestClassifier来确定数据集中的重要特征。我如何能够返回实际的特征名称(我的变量标记为x1、x2、x3等)而不是它们的相对名称(它告诉我重要的特征是“12”、“22”等)。以下是我目前用于返回重要功能的代码。important_features=[]forx,iinenumerate(rf.feature_importances_):ifi>np.average(rf.feature_importances_):important_features.append(str(x))printimportant_features此外，为了
我正在尝试使用卡方(scikit-learn0.10)选择最佳特征。从总共80个训练文档中，我首先提取了227个特征，并从这227个特征中选择前10个特征。my_vectorizer=CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer())X_train=my_vectorizer.fit_transform(train_data)X_test=my_vectorizer.transform(test_data)Y_train=np.array(train_labels)Y_test=np.array(test_labels)X_train=np.clip(X_tr
我正在尝试在pyPI上注册一个包。在创建一个看起来像的.pypirc之后[distutils]#thistellsdistutilswhatpackageindexesyoucanpushtoindex-servers=pypipypitest[pypi]repository:https://pypi.python.org/pypiusername:"amfarrell"password:"Idontpostmypassphrasepublicly"[pypitest]repository:https://testpypi.python.org/pypiusername:"amfarr
由于我的分类器在测试数据上产生了大约99%的准确率，我有点怀疑并想深入了解我的NB分类器最有用的特征，看看它正在学习什么样的特征。以下主题非常有用:Howtogetmostinformativefeaturesforscikit-learnclassifiers?至于我的特征输入，我仍在尝试，目前我正在使用CountVectorizer测试一个简单的unigram模型:vectorizer=CountVectorizer(ngram_range=(1,1),min_df=2,stop_words='english')关于上述主题，我发现了以下函数:defshow_most_inform
我有两个不同的特征集(因此，行数相同且标签相同)，在我的例子中DataFrames:df1:|A|B|C|-------------|1|4|2||1|4|8||2|1|1||2|3|0||3|2|5|df2:|E|F|---------|6|1||1|3||8|1||2|8||5|2|标签:|labels|----------|5||5||1||7||3|我想用它们来训练VotingClassifier。但是拟合步骤只允许指定单个特征集。目标是使clf1与df1和clf2与df2相匹配。eclf=VotingClassifier(estimators=[('df1-clf',clf1
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎与helpcenter中定义的范围内的编程无关。.关闭7年前。Improvethisquestion我正在用Python开发GPL许可的应用程序，需要知道GPL是否允许我的程序使用专有插件。这是whattheFSFhastosay关于这个问题:IfaprogramreleasedundertheGPLusesplug-ins,whataretherequirementsforthelicensesofaplug-in?Itdependsonhowtheprograminvokesitspl
