import numpy as np
dataset = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6])
# 找到值等于2的值的下标
dataset = np.where(dataset == 2)
print(dataset)
dataset = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6])
index = np.argwhere(dataset == 2)
print(index)
得到结果为：
(array([1, 3], dtype=int64),)
[[1]
[3]]
增加一行或一列
import numpy as np
dataset = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]])
# 增加行
a = np.row_stack((dataset, [8,9,10]))
print(a)
# 增加列
b = np.column_stack((dataset, [8,9,10]))
print(b)
得到结果为：
[[ 1 2 3]
[ 2 3 4]
[ 4 5 6]
[ 8 9 10]]
[[ 1 2 3 8]
[ 2 3 4 9]
[ 4 5 6 10]]
按行合并，按列合并
import numpy as np
dataset = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]])
# 按行合并
dataset = np.append(dataset, [[8, 9, 10]], axis=0)
print(dataset)
dataset = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]])
# 按列合并
dataset = np.append(dataset, [[8], [9], [10]], axis=1)
print(dataset)
得到结果为：
[[ 1 2 3]
[ 2 3 4]
[ 4 5 6]
[ 8 9 10]]
[[ 1 2 3 8]
[ 2 3 4 9]
[ 4 5 6 10]]
删除行、列
import numpy as np
dataset = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]])
# 删除第1、2行（0、1、2）
dataset = np.delete(dataset, [1, 2], axis=0)
print(dataset)
dataset = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]])
# 删除第1、2列（0、1、2）
dataset = np.delete(dataset, [1, 2], axis=1)
print(dataset)
得到结果为：
[[1 2 3]]
[[1]
[2]
[4]]
ndarray转dataframe
import numpy as np
import pandas as pd
dataset = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]])
dataframe = pd.DataFrame(dataset, index=("row1", "row2", "row3"), columns=("col1", "col2", "col3"))
print(dataframe)
得到结果为：
col1 col2 col3
row1 1 2 3
row2 2 3 4
row3 4 5 6
在巴甫洛夫条件反射试验中：给定一条狗，每次摇铃后喂食，足够次数后，狗则听到铃声将会习惯性的分泌唾液，由此引发对铃声的依恋。延伸到实际，给定一个喜欢的妹子，每次见面赠与巴甫洛夫式的礼品或者零食，由此引发妹子的依恋。引入薛定谔的猫理论，在未表白前，妹子与自己一直处于一种“概率云”的状态，一旦表白则“概率云”将..更多消失成为实际。在巴甫洛夫式后且未表白前，自己与妹子的关系为“既是恋人又不是恋人”的矛盾体。返回巴甫洛夫式试验中，在妹纸形成足够的依恋过后，则可以打破薛定谔“概率云”的状态。这个谜一样的自己，这一刻薛定谔附体，带着量子论般深沉的哀愁，让她从此不能自拔! 自此创作巴甫洛夫薛定谔把妹法，深藏功与名。
在使用 `import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler` 转换特征后，想要放入 `import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD` 去训练的时候出现错误
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《漫威》系列电影中，距离《复仇者联盟4》上映一周，豆瓣分都是8.1分的钢铁侠》和《复仇者联盟3》，《钢铁侠》有353695人评价打分，《复仇者联盟3》有557491人评价打分，这两部电影是否一样好看？
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java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.sql.DataFrameNaFunctions.fill(JLscala/collection/Seq;)Lorg/apache/spark/sql/Dataset
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Caused by: org.elasticsearch.hadoop.EsHadoopException: Could not write all entries [1/1] (Maybe ES was overloaded?). Error sample...
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System memory * must be at least *.Please increase heap size using the --driver--memory option or spark.driver.memory
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埃拉托斯特尼筛法，简称埃氏筛或爱氏筛，是一种由希腊数学家埃拉托斯特尼所提出的一种简单检定素数的算法。要得到自然数n以内的全部素数，必须把不大于根号n的所有素数的倍数剔除，剩下的就是素数
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在上一篇算法中，逻辑回归作为一种二分类的分类器，一般的回归模型也是是判别模型，也就根据特征值来求结果概率。形式化表示为 p(y|x;θ)，在参数 θ 确定的情况下，求解条件概率 p(y|x) 。
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