Apache Axis

1. 数据缺失分为两种：行记录缺失，列记录缺失。 2. 不同的数据存储和环境对缺失值的表示也不同。例如：数据库中是Null，Python是None，Pandas或Numpy是NaN。 3. 对缺失值的处理通常4种方法： (1). 丢弃 下面两种场景不宜采用该方法： 不完整数据比例较大，超过10% 缺失值存在明显的数据分布规律或特征 (2). 补全 常用补全方法： 统计法：对于 数值型 的数据，使用均值、加权均值、中位数等方法补足；对于 分类型 数据，使用类别众数最多的值补足。 模型法：基于已有的其他字段，将缺失字段作为目标变量进行预测，从而得到较为可能的补全值。如果带有缺失值的列是 数值 变量，采用回归模型补全；如果是 分类 变量，则采用分类模型补全。 专家补全：少量且具有重要意义的数据记录，专家补足也是非常重要的一种途径。 其他方法：随机发、特殊值法、多重填补等 (3). 真值转换法 (4). 不处理 常见能够自动处理缺失值模型包括：KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯、DBSCAN（基于密度的带有噪声的空间聚类）等。 处理思路： 忽略 ，缺失值不参与距离计算，例如：KNN。 将缺失值 作为分布的一种状态 ，并参与到建模过程，例如：决策树以及变体。 不基于距离做计算 ，因此基于值得距离计算本身的影响就消除了，例如：DBSCAN。 4. 对于缺失值的处理上，主要配合使用

一、直角坐标系中的连续函数 1.简单绘图 >>x=[0:0.1:5]; >>y=sin(x); >>plot(x,y),xlabel('x')/*横坐标*/，ylabel('y')/**纵坐标/； 2.更精确的图 fplot('exp(-1.2*x).*sin(x)',[0,4])/*在（0,4）上绘制图像*//*这里必须是点乘（矩阵相乘），直接*会报错*/，title（'y=exp(-1.2x)*sin(x)的图像'） 3.更多绘图选项 plot（x,y）,grid on/*绘制网格*/，axis equal/*间距相同*/ /*axis auto是让MATLAB自动选择*/ 4.同时绘制多个函数 plot（x,y,t,f,'--'）/*用默认实线绘制y=f(x),用'--'绘制f=f(t)*/ /*还有实线‘-’，虚线‘--’，虚点线‘-.’,点线‘：’*/ 还可以在图像旁添加图例用‘legend‘，即plot(x,yt,f,'--'),legend('sinh(x)','cosh(x)'),如下图： 5.个性化设置 （1）颜色 plot(x,y,'r--') /*用红色虚线绘制图像*/ （2）坐标比例 plot（x,y）,axis([xmin xmax ymin ymax]) （3）一次显示两个坐标系 subplot(1,2,1) /*一行两列，当前函数在这行第一个*/ /

1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下所示： #（一）sklearn中利用SVM算法解决分类问题 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets d=datasets.load_iris() x=d.data y=d.target x=x[y<2,:2] y=y[y<2] print(x) print(y) plt.figure() plt.scatter(x[y==0,0],x[y==0,1],color="r") plt.scatter(x[y==1,0],x[y==1,1],color="g") plt.show() #进行数据据标准化处理（线性方式） from sklearn.preprocessing import StandardScaler s1=StandardScaler() s1.fit(x) x_standard=s1.transform(x) print(np.hstack([x,x

1. Series对象 　　由于series对象很简单，跟数组类似，但多了一些额外的功能，偷个懒，用思维导图表示 　　 2. DaraFrame对象 　　DataFrame将Series的使用场景由一维扩展到多维，数据结构跟Excel工作表极为相似，说白了就是矩阵 1. 定义DataFrame对象 　　DataFrame对象的构造分三部分：数据data，行标签index和列标签columns，下面给出三种构造方法 data = { ' color ' :[ ' blue ' , ' green ' , ' yellow ' , ' red ' , ' white ' ], ' object ' :[ ' ball ' , ' pen ' , ' pencil ' , ' paper ' , ' mug ' ], ' price ' :[1.2,1.0,0.6,0.9,1.7 ]} # 构造DataFrame方法1 frame1 = pd.DataFrame(data) print (frame1) # 构造DataFrame方法2 frame2 = pd.DataFrame(data,columns=[ ' object ' , ' price ' ]) print (frame2) # 构造DataFrame方法3 frame3 = pd.DataFrame(data

给定一组特殊点，连线作图 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 以成绩隶属函数为例： score.m cj_x1=[ 0 0.1 ]; cj_y1 =[ 1 0 ]; cj_x2 =[ 0 0.1 0.33 0.43 ]; cj_y2 =[ 0 1 1 0 ]; cj_x3 =[ 0.33 0.43 0.66 0.76 ]; cj_y3 =[ 0 1 1 0 ]; plot(cj_x1,cj_y1, ' b- ' ,cj_x2,cj_y2, ' r- ' ,cj_x3,cj_y3, ' m- ' ); title( ' 成绩隶属函数 ' ); legend( ' 不及格 ' , ' 良好 ' , ' 优秀 ' ) xlabel( ' 归一化分数 ' ),ylabel( ' 隶属度 ' ); axis([ 0 0.8 0 1.3 ]); 结果： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4320349/blog/3981843

老版本1.6之前的jdk对CFX调用webservice支持很差，故本文采用axis的调用方式。 代码示例： package com.cssun.util; import org.apache.axis.client.Call; import org.apache.axis.client.Service; import org.apache.axis.encoding.XMLType; import org.dom4j.Document; import org.dom4j.DocumentHelper; import org.dom4j.Element; import javax.xml.namespace.QName; import javax.xml.rpc.ParameterMode; import javax.xml.rpc.ServiceException; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.rmi.RemoteException; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; public class SendMsgClient { private String url;

一、按列取、按索引/行取、按特定行取 1 import numpy as np 2 from pandas import DataFrame 3 import pandas as pd 4 5 df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=[ ' one ' , ' two ' , ' thr ' ],columns=list( ' abcd ' )) 6 7 df[ ' a ' ] # 取a列 8 df[[ ' a ' , ' b ' ]] # 取a、b列 9 10 # ix可以用数字索引，也可以用index和column索引 11 df.ix[0] # 取第0行 12 df.ix[0:1] # 取第0行 13 df.ix[ ' one ' : ' two ' ] # 取one、two行 14 df.ix[0:2,0] # 取第0、1行，第0列 15 df.ix[0:1, ' a ' ] # 取第0行，a列 16 df.ix[0:2, ' a ' : ' c ' ] # 取第0、1行，abc列 17 df.ix[ ' one ' : ' two ' , ' a ' : ' c ' ] # 取one、two行，abc列 18 df.ix[0:2,0:1] # 取第0、1行，第0列 19 df.ix[0:2,0:2] # 取第0、1行

x= 0.1 : 0.1 : 0.9 ; a =[ 41.37 , 44.34 , 44.34 , 44.66 , 44.66 , 44.66 , 98.85 , 98.85 , 98.85 ];%xxxxxx b =[ 22.10 , 22.39 , 22.39 , 29.77 , 29.77 , 29.77 , 86.01 , 86.01 , 86.01 ]; %xxxxxx plot(x,a, ' -or ' ,x,b, ' -sb ' , ' LineWidth ' , 1 ); axis([ 0.1 , 0.9 , 0 , 100 ]) set (gca, ' XTick ' ,[ 0.1 : 0.1 : 0.9 ]) set (gca, ' YTick ' ,[ 0 : 10 : 100 ]) legend( ' 文献[54] ' , ' 本文 ' ); xlabel( ' 期望值 ' , ' FontSize ' , 10 , ' FontWeight ' , ' bold ' ) ylabel( ' 聚合率（%） ' , ' FontSize ' , 10 , ' FontWeight ' , ' bold ' ) set (gca, ' linewidth ' , 1 ) x= 100 : 100 : 600 ;% x轴上的数据，第一个值代表数据开始

matlab 初级画图 1 .plot（） 　　plot(x,y) plots each vector pairs (x,y) 　　画图函数画出每个点 每组变量 　　plot (y) plots each vector pairs(x,y),where x=[1...n],n=length(y) 　　仅有一个变量时 仅画出 当x=整数点时的对应y值得点 example: 　　plot (cos(0:pi/20:2*pi)); 　　从0-2π 间隔为pi/20的 那些cos值 　　x=0:1/1000:2*pi; 1/1000为步进值 越小越光滑 　　y=sin(x);　　 　　plot(x,y); 　　 保持当前图的基础上再另加其他的图 需要用到指令 hold on 　　关闭功能为hold off 例如 hold on 　　plot(sin(0:2pi)); 　　plot(cos(0:2pi)); 　　hold off 　　 　 plot style hold on plot (cos(0:pi/20:2*pi),'or'); 对照上表中 or表示红色的圆圈 plot(sin(0:pi/20:2*pi).'xg'); xg 表示绿色的XX hold off 如下图所示 legend（） 图例 　　1.add legend to graph 　　　　legend('L1',....)

Python之ML–数据预处理 机器学习算法最终学习结果的优劣取决于两个主要因素：数据的质量和数据中蕴含的有用信息的数量.因此,在将数据集应用于学习算法之前,对其进行检验及预处理是至关重要的 主要知识点如下： 数据集中缺少数据的删除和填充 数据格式化 模型格式化 模型构建中的特征选择 一.缺少数据的处理 from IPython . display import Image 我们见到的缺失值是数据表中的空值,或者是类似于NaN(Not A Number,非数字)的占位符 我们通过一个CSV(comma-separed values)以逗号为分隔符的数值)文件构造一个简单的例子 import numpy as np import pandas as pd from io import StringIO csv_data = ''' A,B,C,D 1.0,2.0,3.0,4.0 5.0,6.0,,8.0 0.0,11.0,12.0, ''' df = pd . read_csv ( StringIO ( csv_data ) ) print ( df ) A B C D 0 1.0 2.0 3.0 4.0 1 5.0 6.0 NaN 8.0 2 0.0 11.0 12.0 NaN 有两个缺失值由NaN替代,StringIO函数在此仅起到演示作用