где третьим значением время (в js new Date().getTime()).
Мне нужно получить промежуточные координаты с рандом шагомрандом он не просто рандом, а идет из какого то распределения, которое наиболее подходящим образом апроксимирует задачу которую ты решаешь. По этому просто "рандом" мне не о чем не говорит.
(
df
.assign(goalsID=lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: eval(x)))
.explode('goalsID')
)df = pd.DataFrame({
'userID':[25,188,79],
'goalsID':['[1,2,4,5]','[3,6]','[1,9]'],
})
(
df
.assign(goalsID=lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: eval(x)))
.explode('goalsID')
)(
df.assign(goalsID_types = lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: type(x)))
['goalsID_types'].value_counts(dropna=False)
)df = pd.DataFrame({
'userID':[25,188,79],
'goalsID':[[[1,2,4,5]],[3,6],[1,9]]
})
df.explode('goalsID')df.explode(['goalsID']) И посмотри на поведение других колонок, твои данные не потерялись.
1. При чем здесь ближайшие соседи и особенности создания эмбедингов.
2. Черными ящиками нейронные сети называют, потому что это не интерпретируемые модели. Например если моя модель простая линейная то моя формула y = ах+b б где выученные парметр a - имеет прекрасную бизнес интерпретацию понятную школьнику. А вот в случае с нейронынми сетями выученные знания модели это матрица весов, где например позицию w[2,1] не каким образом не связать с ответом нейроной сети, это просто один из коэффициентов трансформации входа в желаемый вывод, и не более того.
3. Не пиши ерунды под моими ответами.