dfs = []
for filename in fileanmes:
df = pd.read_excel(filename)
dfs.append(df)from functools import reduce
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({
'A':[1],
'B':[2]
})
df2 = pd.DataFrame({
'A':[1],
'C':[2]
})
df3 = pd.DataFrame({
'A':[1],
'D':[2]
})
dfs_column_names = [df1.columns, df2.columns, df3.columns]
print(reduce(np.intersect1d, dfs_column_names))pd.concat(dfs). Где dfs это список фреймов, с едиными колонками. То есть предварительно, ты как я показал нашел common_columns. и затеам dfs=[df[common_columns] for df in dfs]. И затем конкатенируешь.
import pandas as pd
chunksize = количество строк
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize):
# подправляешь свой фреймdef init(self, master): Вот здесь ты определил метод экземпляра класса init. А хотел переопределить конструктор экземпляра класса, то есть def __init__(self, master): Отсюда при попытке создания экземпляра класса app = ManageApp(root) он говорит что параметров быть не должно, потому что конструктор экземпляра класса остался пустым.
activation_fumction(dot(A,W) + b). где A - это входная матрица, W это изначально случайно инициализированная матрица весов с количеством рядов равных количеству колонок в матрице А и количеством колонок равных (output_size) параметр у слоя, размерность. то есть например A(10,3) то W должно быть (3,m) где m это то что ты укажешь в параметре выходная размерность каждого слоя. Та размерность которую ты получаешь на выходе после каждого слоя (10,m) в данном случае, b- вектор, с подходящей размерностью просто выполнить по элементное сложение, так же инициализируется случайно. Ну и dot - математическое умножение матриц.
Пока что посмотрел про линейные и полиноминальные регрессиислово регрессия может упоминаться в контексте вида задач машинного обучения, чьей главной особенностью является непрерывность зависимой переменной. Задачи регрессии можно решать как средствами классического ML так и нейронными сетями. Так и в контексте алгоритмов. полиномиальная регрессия, простая регрессия, авторегрессия и т.д. Так вот скорее всего судя по твоему вопросу, не с какими нейронными сетями ты не знакомился, а просто посмотрел какие то алгоритмы классического ML.
(install.packages("dplyr")). Затем загрузилlibrary(dplyr). То все должно работать, только что проверил у меня все работает. Если нет то проверяй установку R, может что то устаревшее, конфликты, с R иногда бывают проблемы.
zero_ones = np.random.choice([0,1], 100, p = [0.3,0.7])
unique, counts = np.unique(zero_ones, return_counts=True)
unique_strings = [str(digit) for digit in unique]
plt.bar(unique_strings,counts, edgecolor='black')
plt.show()X = np.random.normal(0,1,1000)
plt.hist(X, edgecolor='black', bins=50)
plt.show();class A:
def __del__(self):
print('Hello')
a = b = A()
del(a)
del(b)class A:
def __del__(self):
print('Hello')
a = A()
a = 4я бы себя оценил где-то в 1500р/часЭто фантазии, не важно во сколько, ты себя оцениваешь. Твой труд стоит столько - сколько за него готовы заплатить на рынке труда. Если ты вообще на нем представлен, если ты не находишься на рынке, то стоимость твоего труда 0, и уровень твоей экпертизы не важен. Важно не то, как ты себя оцениваешь - а как тебя оценивает рынок.