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ermutuxia
pgc官宣官宣！！！！消息功能开通了，大家可以看到自己的或奖励消息还有互动消息了
pgc官宣官宣！！！！消息功能开通了，大家可以看到自己的或奖励消息还有互动消息了pgc网站也就是咱们平时的发帖和答疑网站消息功能开通了，大家可以看到自己的或奖励消息还有互动消息了这个消息功能很早就提出了，最近开始处理，今天就在刚才刚刚上线，真是激动一定要记住这个历史性的一刻！！！大家赶紧去看下自己个人中心的消息吧！消息分为系统消息和互动消息，其中系统消息点一次就可以使得全部消息变为已读，而互动消息
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ermutuxia
如何获取一个wav文件的总时长？如何将一个wav文件切成时长比较均匀的指定个数的wav文件
如何获取一个wav文件的总时长？如何将一个wav文件切成时长比较均匀的指定个数的wav文件import wavefrom pydub import AudioSegment#生成一个python和wav文件的通道f = wave.open("D:\\Chapter 1 数据挖掘概要.wav","rb")f.getparams()'''返回的结果是：Out[12]: _wave_params(nch
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詹惠儿
python报错提示：error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required.
问题描述：Python部分第三方库需要先进行编译再进行安装，否则会提示编译过程中缺少Microsoft Visual C++ 14.0，报错提示：error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools":
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詹惠儿
sklearn库安装成功，但导入该库时报错提示;ImportError: DLL load failed:找不到指定的程序
问题描述：sklearn库安装成功，但导入该库时报错提示;ImportError: DLL load failed:找不到指定的程序解决方法：安装缺失部分插件，要卸载相关的模块( numpy,pandas,pandas)，然后重新安装，解决方法可参照：https://www.cnblogs.com/hamish26/p/10985139.html总结：安装缺失部分插件，需将相关库卸载重装
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liting李
Python中 map（） 的用法
map函数，就是引入一个函数，然后对序列（字符串、列表、字典等）的每一个对象进行操作1.场景： 对序列的所有对象分别加1一般我们会先想到使用循环for：>>> aList=[1,2,3,4,5]>>> def add(aList):for x in range(len(aList)):aList[x]+=1>>> add(aList)>>> aList[2, 3, 4,
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liting李
波士顿矩阵四种类型之间的如何转换
波士顿矩阵法是波士顿咨询公司（BCG）于1970年提出的一种规划企业产品组合的方法，因其评估的有效性，逐渐被引入情报分析领域，扩大了评估对象的范围。波士顿矩阵法的基本概念波士顿矩阵法可以用下面的模型来说明：上图中，纵坐标市场成长率表示该业务的销售量或销售额的年增长率，用数字0-20%表示，并认为市场成长率超过10%就是高速增长。横坐标相对市场份额表示该业务相对于最大竞争对手的市场份额，用于衡量企业
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liting李
excel如何提取数值
万能公式：{=-LOOKUP(9^9,-MIDB(A2,MIN(FINDB(LEFT(ROW($1:$11)-2,1),A2&-1/19)),ROW($1:$100)))}公式详细拆解如下：①LEFT(ROW(1:11)-2,1)ROW(1:11)很好理解，返回第1行到第11行的行号，也就是11个字符组成的集合A{1,2,3…11}，-2则变为字符集B{-1,0,1,2…9}。再通过LEFT提取字
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ermutuxia
python 数据框中如何进行序列的累积求和
学生：如果现在有一个月的数据 我现在想看每天的累加结果 python可以做吗？就是比如今天是15号 我要生成一张表 横轴是维度 纵轴是日期老师：应该想要得到的表：一列是日期，然后一列是截止到该天的累积金额对吧。学生：对老师：你的日期没有间断吧学生：没有间断的老师：我给你模拟一个数据实现以下import pandas as pdimport numpy as npindex = pd.date_ra
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心盛待花开
MySQL导出数据失败提示prepare export
1、右键选择对应的数据表，选择Table Data Export Wizard2、点击下一步3、选择文件存储路径，更改需要保存的文件的文件类型，点击下一步，报错4、错误原件，保存的文件中含有中文名称。更改文件命名为英文
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詹惠儿
jupyter没有显示Nbextensions
问：jupyter没有显示Nbextensions答：需要安装插件，安装步骤如下：1.安装 jupyter_contrib_nbextensions pip install jupyter_contrib_nbextensions 2.配置 nbextension jupyter contrib nbextension install --user3.启动jupyter notebook4.选
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读童话的狼
若是逻辑回归二分类想画roc曲线第二个参数应该传的是什么代码呢？
样本属于正样本的概率roc_curve和auc的官方说明教程示例：from sklearn.metrics import roc_curve, auc# 数据准备>>> import numpy as np>>> from sklearn import metrics>>> y = np.array([1, 1, 2, 2])>>> scores = np.array([0.1, 0.4, 0.3
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读童话的狼
Jupyter Lab目录插件安装
以管理员启动anaconda prompt，并且依次运行下面命令1 安装jupyter_contrib_nbextensionspip install jupyter_contrib_nbextensions2 安装javascript和css文件jupyter contrib nbextension install --user3 安装jupyterlab-tocjupyter labexten
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CDA助教老师
在Power BI中创建自定义函数根据输入内容判断长度的奇偶性，若为奇数则返回奇数串，若为偶数则返回偶数串。
问题参考答案考察核心：1，Mod函数2，Len函数
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fs陈晓亮
SMOTE(random_state=0,ratio={1:10000})的ratio参数设置失败
TypeError Traceback (most recent call last) in ----> 1 smote=SMOTE(random_state=0,ratio={1:10000}) 2 x_smote,y_smote=smote.
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fs陈晓亮
AttributeError:'feature_select' object has no attribute 'select_list' 代码不明白为什么报错
def get_kind(x: pd.Series, diff_limit: int = 10): x = x.astype('str') x = x.str.extract(r'(^(\-|)(?=.*\d)\d*(?:\.\d*)?$)')[0] x.dropna(inplace=True) if x.nunique() > diff_limit: kin
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fs陈晓亮
AttributeError:'feature_select' object has no attribute 'select_list' 代码不明白为什么报错
fit的时候报错，提示如下：---------------------------------------------------------------------------AttributeError Traceback (most recent call last)in1 fs=feature_select(pos_label='1',
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詹惠儿
​mysql如何将查询到的结果添加到已存在的表中
问：mysql如何将查询到的结果添加到已存在的表中 答：需事先创建表结构，且与select子句的字段类型一一对应。语法如下：insert into [[,,...]]select [,,...] from [where ]; 示例：
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詹惠儿
怎样指定pandas_profiling的安装版本
问：想问一下怎样指定pandas_profiling的安装版本，已经安装上'2.5.0'版本了，想卸载了重新安装'2.3.0'的版本答：这是用pip安装指定版本第三方库的命令：pip install pandas_profiling==2.3.0，如果已经安装了最新版，可以不用再卸载重装，这个影响不大。
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liting李
numpy array 和 python list 有什么区别？
标准Python的列表(list)中，元素本质是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象：存储单一数据类型的多维数组
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读童话的狼
我改了这3个数之后，in 【87】里面结果没有变化呢
有变化的，上面这个选的2,3,6,9,12列，下面选的是1,6,9,10,12列训练模型用的特征不一样，输出的特征重要性也不一样这个name是一样的，只会选前几个
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<1…646566…531>
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