在看graph RNN源代码发现他用了这个库。1.1、Graph1.1.1、Graph的定义Graph是用点和线来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联系的数学模型。网络作为图的一个重要领域，包含的概念与定义更多，如有向图网络（Directed Graphs and Networks）、无向图网络（Undirected）等概念。Graph在现实世界中随处可见，如交通运输图、旅游图、流程图等。
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2023-08-30 18:21:05
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分为三部分1、Graph-Cut based Object Segmentation2、Trac
原创
2022-10-10 16:04:46
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目录1. INTRODUCTION2. NOTATIONS AND PRELIMINARIES3. GRAPH RECURRENT NEURAL NETWORKS3.1 Node-level RNNs3.2 Graph-level RNNs 1. INTRODUCTION一方面，深度学习方法在语音、图像和自然语言处理方面都表现出众，深度学习方法在提取数据复杂表征方面很强大。另一方面，图数据在现实
Matplotlib 是一个python 的绘图库，主要用于生成2D图表。常用到的是matplotlib中的pyplot，导入方式import matplotlib.pyplot as plt一、显示图表的模式1.plt.show()该方式每次都需要手动show()才能显示图表，由于pycharm不支持魔法函数，因此在pycharm中都需要采取这种show()的方式。 arr = np.rand
# 等距分箱 python cut 代码实现教程
## 1. 整体流程
下面是实现等距分箱的整体流程，可以使用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 计算分箱边界 |
| 4 | 对数据进行分箱 |
## 2. 操作步骤
### 步骤1：导入必要的库
首先，我们需要导入 pandas 库
原创
2024-06-24 04:14:50
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Grabcut的算法实现的流程：
**********参数说明****************
GrabCut函数使用OpenCV的源码目录的samples的文件夹下，有grabCut的使用例程，请参考：opencv\samples\cpp\grabcut.cpp。而grabCut函数的API说明如下：void cv::grabCut( InputArray _img, Inp
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2024-04-06 20:45:14
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# 实现Python Cut的步骤和代码示例
## 介绍
在编程中，有时候我们需要对字符串进行切片操作，即提取字符串的某个部分。在Python中，我们可以使用`slice`或者`str.split()`来实现这一功能。本文将向刚入行的小白介绍如何实现Python中的字符串切片操作。
## 整体步骤
下面是实现Python Cut的整体步骤，我们将使用切片(slice)的方法来实现字符串的切
原创
2024-01-24 12:07:58
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目的：对原始数据的商品金额进行区间划分，统计各个区间的订单数解决思路：分箱使用pd.cut()pd.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False,duplicates='raise')x ： 一维数组bins ：整数，标量序列或者间隔索引，是进行分组的依据，
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2023-07-25 22:47:14
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我想要实现多分类，样本不是均匀分布的使用cut，可以实现自定义范围分类 使用qcut，可以实现每个 分类的个数大致相等cut 与 qcut方法使用1、cut方法pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates=‘raise’, order
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2023-07-02 23:10:33
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切片切片是python提供给开发者用来分割、切割字符串或者其他有序可迭代对象的一种手段 字符串[index] # 访问字符串的某个字符 字符串[start:] # 从start小标位置开始切割字符串,到末尾 字符串[start: end] # 从start小标位置开始切割字符串，切去end位置，不包含end 前闭后开区间[) 字符串[start: end: step] # step表示步长，默认是
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2023-08-10 22:10:17
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# 使用Spark进行图计算的入门指南
在大数据环境下，图计算是一种强大的方式来处理复杂的关系数据。Apache Spark是解决大规模数据处理和分析的重要工具之一。在这篇文章中，我将向你展示如何使用Spark GraphX库实现图计算。我们将通过几个简单的步骤，逐步构建一段简单的图计算代码。
## 流程概述
首先，我们来看看实现Spark Graph计算的主要步骤：
| 步骤
一、GrabCut1、简介 OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该
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2024-03-15 11:42:44
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jieba安装jieba是一个python开发的中文分词工具 安装方法：全自动安装：进入python安装路径，进入Scripts文件夹，使用easy_install或者pip安装半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages目录
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2023-12-01 14:47:19
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一、函数1.在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。2.如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为 None。3.Python函数可以返回多个返回值，但是究其根本它其实只是反回了一个tuple，而tuple中包含多值。4.Python的函数里可以定义默认参数，比
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2023-09-23 06:58:28
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pd.cut()是把一组数据按照一定bins分割成离散的区间，得到的数据是每个值的落到的区间，此函数对于从连续变量转换为离散变量也很有用#参数如下：
pd.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise')参数解释：1 x：被分割的数组
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2023-06-02 10:51:43
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cut与qcut的区别GPF大数据分析师1 人赞同了该文章python 在处理数据的时候调用的方法有cut,qcut,那这两种方法有什么不同呢?两者功能相似，都是将一个Series切割成若干个分组一丶cut qcut的区别1.qcut：传入参数，要将数据分成多少组，即组的个数，具体的组距是由代码计算2，cut：传入参数，是分组依据。具体见示例二丶qcut方法（1）参数：x 要进行分组的数据，数据类
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2023-07-02 16:33:40
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一、字符串操作包string_helper.py是字符串操作包，主要对字符串进行检查、过滤和截取等处理。
#!/usr/bin/evn python
# coding=utf-8
import re
def check_string(text, pattern):
"""
检查字符串是否符合指定规则
:param text: 需要检查的字符串
:param pattern: 正式表达式，如：'^[
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2023-09-28 14:17:30
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1)图的概念: simple graph: 无向图 连个点只有一条边相连 每条边都连接不同的点 regular graph:每个点，连接相同的其余点。即 complete graph:每个点连接其他的所有点 tree, forest:A tree is a connected graph with no cycles.A forest is a graph with no cycles (
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2023-06-21 15:21:03
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1.算法描述Graphcuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在图像处理领域普遍应用于前后背景分割（Imagesegmentation）、立体视觉（stereovision）、抠图（Imagematting）等，目前在医学图像领域应用较多。此类方法把图像分割问题与图的最小割（mincut）问题相关联。首先用一个无向图.G=<V，E表示要分割的图像，V和E分别是顶点（vertex）和边（edge
原创
2023-02-15 15:56:09
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1. DataFrame 处理缺失值 dropna()
df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True)把在ToC列有缺失值的行去掉 补充：还可以用df.fillna()来把缺失值替换为某个特殊标记df = df.fillna("missing") # 用字符串替代
df = df.fill
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2024-05-18 08:54:28
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