上一个博客里面介绍了文件相关操作及os模块简单操作，今天来介绍一下异常处理，主要从以下几个方面进行展开： 1、什么是异常 2、异常处理机制 3、触发异常 4、用户自定义异常
01 什么是异常？1.首先呢，我们需要了解Error（错误）和Exception（异常）的区别： 1）Error
（错误）
是系统中的错误，
程序员是不能改变和处理
的，
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2023-11-23 13:52:38
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one-hot编码 One-Hot 编码是分类变量作为二进制向量的表示。首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量。 OneHot 编码要求每个类别之间相互独立，如果之间存在某种连续型的关系。显然会影响特征相关性。 编码转换：pd.get_dummies(df)
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2023-05-31 12:57:50
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本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法~
本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法。目录1 OneHotEncoder2 pd.get_dummies
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2023-08-13 07:44:00
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本文超出 PEP8 的范畴以涵盖我认为优秀的 Python 风格。本文虽然坚持己见，却不偏执。不仅仅涉及语法、模块布局等问题，同时深入范式、组织及架构的领域。希望本文能成为精简版 Python 代码《风格的要素》。目次Python 风格要素基本遵从 PEP 准则灵活的单行长度一致的命名不要在这些地方吹毛求疵写好文档字符串范式和模式代码风格小禅理平分秋色标准工具及项目架构灵感来源撰稿人基本遵从&nb
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2023-07-19 19:57:18
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在处理“one hot Python代码”问题时，我的目标是将这一过程全面记录下来，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南六个部分。以下是我整理出的一系列步骤和细节。
### 一、环境配置
在设置开发环境时，首先需要确保所使用的Python环境已经配置完成。这里我使用的是Anaconda，方便管理虚拟环境和依赖包。思维导图如下，展示了相关工具的安装和配置步骤。
```
# One Hot 编码在 Python 中的应用
在机器学习和深度学习中，数据预处理是一项重要的工作，特别是在处理分类变量时。为了将分类特征转换为数值特征，**One Hot 编码**是一种常用的方法。本文将介绍One Hot 编码的基本概念，并提供Python代码示例。同时，我们还将使用状态图和序列图对One Hot 编码的过程进行可视化。
## 什么是 One Hot 编码？
**On
原创 lightcity 光城 2018-10-15数据预处理之One-Hot 0.说在前面 1.什么是One_Hot? 2.One_Hot编码处理离散特征 3.One_Hot编码实现 4.作者的话0.说在前面前面一节我们讲了机器学习过程中的特征工程处理，那么这一节是不是该到数据预处理了呢，对头！接下来，我们进入数据预处理环节，而在数据预处理过程中，非常重要的一节就是
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2021-03-18 13:33:37
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注意：fit中的四个代表四个训练样本，表示的是每一维的可能取值，比如“性别”这一维只有两个值：0和1，那么在四个样本中第一维是0或者1，其他依次类推
原创
2022-08-11 10:15:04
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print(torch.nn.functional.one_hot(t, num_classes=7)) 有个坑，使用的时候必须转换为 torch.int64 类型，不然会报错 t = t.to(torch.int64)
原创
2021-10-08 15:10:58
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_train_labels = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
_train_labels = np.array(_train_labels)
train_labels = np.zeros((_train_labels.shape[0],no_of_different_labels))
train_labels[np.arange(_train_labels.shape[0]
原创
2021-06-29 11:14:53
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一、One-Hot Encoding
原创
2023-06-14 20:54:43
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数据预处理之One-Hot0.说在前面1.什么是One_Hot?2.One_Hot编码处理离散特征3.One_Hot编码实现4.作...
原创
2021-08-03 09:41:05
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在我们数据分析、建模的时候，首先要处理的就是各种数据，数据的类型也不仅仅局限于连续型数值。比如，性别、城市名等等此类的指标也是很多的。这种类型， 它是不具备序列性、也不能比较大小的，如果这个时候简单的用数字来替换，那么就给这种赋予了大小的属性，这就会影响权重矩阵的计算。这个时候，就可以用One-Hot编码（也有人称独热编码）
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2023-11-28 12:32:09
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## Python中One-Hot编码代码实现
### 介绍
在机器学习和数据挖掘中，我们经常会遇到需要将分类变量转换为数字表示的情况。One-Hot编码是一种常用的方法，它可以将一个有限个取值的特征映射到多个二进制特征向量中。在Python中，我们可以使用sklearn库的OneHotEncoder类来实现One-Hot编码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-10-05 16:31:06
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返回一个one-ho张量。tf.one_hot( indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None)索引中由索引表示的位置取值on_value，而所有其他位置取值off_value。on_value和off_value必...
原创
2021-08-13 09:46:37
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一、什么是one-hot编码？One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个
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2022-07-14 10:23:29
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目录1.前言2.什么是 one-hot 编码？3.Python 代码 1.前言今天看Colab上的代码的时候突然看到了这个概念，抱着好奇的心态学习了一下，挺基础也很重要的一个概念，5min左右就可以了解2.什么是 one-hot 编码？定义：独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码。其方法是使用 N 位状态寄存器来对 N 个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其
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2023-09-18 20:32:28
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与上一篇文章隔得有点久，粉快掉没了，哈哈。这次讲讲one-hot编码，也是第四范式很喜欢用的一个方法，有要去他家面试的，可以好好了解一下。 one-hot编码分类变量（定量特征）与连续变量（定性特征）。我们训练模型的变量，一般分为两种形式。以年收入增长率为例，如果取值为0-1之间任意数，则此时变量为连续变量。如果把增长率进行分段处理，表示成如下形式：[0,0.3],(0.3,0.6],(
原创
2021-03-24 19:14:06
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1.tf.one_hot() one_hot(indices,depth,on_value=None,off_value=None,axis=None,dtype=None,name=None) 作用：将input转化为one-hot类型数据输出，相当于将多个数值联合放在一起作为多个相同类型的向量，
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2019-12-25 14:43:00
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src0 = torch.tensor([[ 0.], [1.], [2.], [3.], [4.], [5.], [1.], [2.], [3.], [3.], [0.], [1.], [4.]]) src = np.array(src0).squeeze() torch.eye(6)[src,: ...
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2021-09-17 01:14:00
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