Cluster 0 8978 dtype: int64 --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-0a83a61bad89> in <module>() 8 import seaborn as sns 9 ---> 10 sns.scatterplot(x='应付金额', y='实际金额', hue='Cluster', data=data) 11 plt.title('Clustering Results by Amounts') 12 plt.show() AttributeError: module 'seaborn' has no attribute 'scatterplot'

时间: 2025-04-06 18:14:34 浏览: 39
从错误提示可以看出，问题出在尝试使用 `seaborn.scatterplot` 函数时，系统报错说 seaborn 模块没有名为 `scatterplot` 的属性。这是一个典型的版本兼容性问题。 ### 错误原因分析 1. **Seaborn 版本过旧** 如果您使用的 seaborn 库的版本低于 0.9.0 (`scatterplot` 是在 seaborn 0.9.0 中引入的新函数)，那么确实会遇到这个 AttributeError 报错，因为低版本的 seaborn 并未包含 `scatterplot` 方法。 2. **拼写或其他导入问题** 虽然不太可能是这里的问题来源（假设您的复制粘贴准确无误），但还是要检查一下是否有其他隐含的命名冲突或者模块名输入失误导致真正加载到环境里的并非官方发布的 seaborn 包本身。 ### 解决办法 为了修复这个问题，您可以按照以下步骤操作： #### 步骤一: 更新 Seaborn 至最新版 首先确保已安装并升级到了最新的 seaborn 版本： ```bash pip install --upgrade seaborn matplotlib pandas numpy scipy statsmodels ``` 或者如果是在 conda 环境下工作的话则运行命令： ```bash conda update seaborn matplotlib pandas numpy scipy statsmodels ``` 然后重启 Jupyter Notebook 或者 Python 内核让更改生效后再试一次上述绘图指令即可正常显示结果。 #### 步骤二: 替换为较老风格作图(仅当无法更新时采用) 如果您暂时不方便或不可能更新库文件也可以改用另一种实现方式达到类似目的： ```python import matplotlib.pyplot as plt colors = ["red", "green","blue"] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) for label in set(clusters): subset_df = data[data.Cluster ==label ] x = subset_df['应付金额'] y = subset_df['实际金额'] color_choice = colors[label % len(colors)] # 颜色轮转机制 ax.scatter(x,y,c=color_choice,label=f"Cluster {str(label)}") ax.legend() plt.xlabel('应付金额') plt.ylabel('实际金额') plt.title('Clustering Results by Amounts') plt.show() ``` 以上代码手动实现了分组上色并且添加了图例说明使得最终效果图与原计划一致。不过推荐还是尽量保持现代简洁语法结构除非必要才回退这种自定义解决方案。 --- ### 总结 综前所述主要是由于本地环境中 seaborn 的版本太老旧未能支持 scatterplot 功能引起的技术故障；通过简单的软件包管理工具就能轻松解决该难题恢复程序预期行为表现形式。同时给出了备选构造途径满足特殊情况下的需求适配场景切换灵活调整策略方针达成目标成果产出效率最大化！
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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = pd.read_csv('iris_pca.csv') X = iris.iloc[:, :-1] y = iris.iloc[:, -1] # PCA降维 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # DBSCAN聚类 def dbscan(X, eps=0.5, min_samples=5): m, n = X.shape visited = np.zeros(m, dtype=bool) labels = np.zeros(m, dtype=int) cluster_id = 1 for i in range(m): if not visited[i]: visited[i] = True neighbors = get_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples) cluster_id += 1 return labels def get_neighbors(X, i, eps): dists = np.sum((X - X[i]) ** 2, axis=1) neighbors = np.where(dists < eps ** 2)[0] return neighbors def expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples): labels[i] = cluster_id for j in neighbors: if not visited[j]: visited[j] = True new_neighbors = get_neighbors(X, j, eps) if len(new_neighbors) >= min_samples: neighbors = np.union1d(neighbors, new_neighbors) if labels[j] == 0: labels[j] = cluster_id labels = dbscan(X_pca, eps=0.5, min_samples=5) # 簇的总数 n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) print("簇的总数：", n_clusters) # 各样本所归属簇的编号 print("各样本所归属簇的编号：", labels) # 外部指标 from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, fowlkes_mallows_score ri = adjusted_rand_score(y, labels) fmi = fowlkes_mallows_score(y, labels) print("RI：", ri) print("FMI：", fmi) # 内部指标 from sklearn.metrics import davies_bouldin_score dbi = davies_bouldin_score(X_pca, labels) print("DBI：", dbi) # 可视化输出 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.show(),请为我分析这段代码的运行结果

FMI的取值范围也为[0, 1]，取值越接近1说明聚类结果越好。DBI是一种内部评价指标，用于评估聚类结果的紧密度和分离度，取值越小说明聚类结果越好。 最后的可视化结果将聚类结果以不同颜色的散点图展示出来，便于...

from bertopic import BERTopic import numpy as np import pandas as pd from umap import UMAP from hdbscan import HDBSCAN from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from bertopic.vectorizers import ClassTfidfTransformer import re import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer from sklearn.feature_extraction.text import ENGLISH_STOP_WORDS from nltk.tokenize import word_tokenize from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载原始文本数据（仍需用于主题表示） df = pd.read_csv('hydrogen_storage_patents_preprocessed.csv', encoding='utf-8') sentences = df['AB'].tolist() print('文本条数: ', len(sentences)) print('预览第一条: ', sentences[0]) # 检查缺失值 print("缺失值数量:", df['AB'].isna().sum()) # 检查非字符串类型 non_str_mask = df['AB'].apply(lambda x: not isinstance(x, str)) print("非字符串样本:\n", df[non_str_mask]['AB'].head()) vectorizer_model = None # 1. 加载时间数据 df['AD'] = pd.to_datetime(df['AD']) # 检查是否有空值 missing_dates = df['AD'].isna().sum() if missing_dates > 0: print(f"日期列中存在 {missing_dates} 个空值，请检查数据！") else: print("日期列中没有空值。") # 从Date列提取年份 years = df['AD'].dt.year print(years) from sentence_transformers import SentenceTransformer # Step 1 - Extract embeddings embedding_model = SentenceTransformer("C:\\Users\\18267\\.cache\\huggingface\\hub\\models--sentence-transformers--all-mpnet-base-v2\\snapshots\\9a3225965996d404b775526de6dbfe85d3368642") embeddings = np.load('emb_last_326.npy') print(f"嵌入的形状: {embeddings.shape}") # Step 2 - Reduce dimensionality umap_model = UMAP(n_neighbors=7, n_components=10, min_dist=0.0, metric='cosine',random_state=42) # Step 3 - Cluster reduced embeddings hdbscan_model = HDBSCAN(min_samples=7, min_cluster_size=60,metric='euclidean', cluster_selection_method='eom', prediction_data=True) # Step 4 - Tokenize topics vectorizer_model = CountVectorizer() # Step 5 - Create topic representation ctfidf_model = ClassTfidfTransformer() # All steps together topic_model = BERTopic( embedding_model=embedding_model, # Step 1 - Extract embeddings umap_model=umap_model, # Step 2 - Reduce dimensionality hdbscan_model=hdbscan_model, # Step 3 - Cluster reduced embeddings vectorizer_model=vectorizer_model, # Step 4 - Tokenize topics ctfidf_model=ctfidf_model, # Step 5 - Extract topic words top_n_words=50 ) # 拟合模型 topics, probs = topic_model.fit_transform(documents=sentences, # 仍需提供文档用于主题词生成 embeddings=embeddings # 注入预计算嵌入) ) # 获取主题聚类信息 topic_info = topic_model.get_topic_info() print(topic_info) # 可视化主题词 topic_model.visualize_barchart() # 可视化主题分布 topic_model.visualize_topics() # 查看层级 hierarchical_topics = topic_model.hierarchical_topics(sentences) fig = topic_model.visualize_hierarchy(hierarchical_topics=hierarchical_topics) # 隐藏小黑点 for trace in fig.data: if trace.mode == 'markers': trace.marker.opacity = 0 fig.show() new_topics = topic_model.reduce_outliers(sentences, topics, strategy="c-tf-idf",threshold=0.00) print(new_topics.count(-1), new_topics)第93行代码运行完为什么出现0 [np.int64(30), 19, 43, 23, 38, np.int64(22), 4, 19, 28, np.int64(24), 12, 42, np.int64(24), np.int64(22), 19, 36, 4, np.int64(40), 14, 20, 4, 19, 33, 0, 8, np.int64(17), 36, np.int64(8), 1, 3, 11, np.int64(22), 17, 17, 14, 29, 2, np.int64(20), 40, 31, np.int64(17), np.int64(38), 29, 38, 14, np.int64(31), np.int64(34), 30, np.int64(4), np.int64(30), np.int64(30), 3, np.int64(22), 22, 0, np.int64(8), 这样的结果

嗯，用户问的是为什么运行完第93行代码后会出现一个包含0和np.int64类型的列表。首先，我需要理解第93行代码具体做了什么。根据用户提供的代码，第93行是： python print(new_topics.count(-1), new_topics) ...

import numpy as np def gaussian_kernel(X, sigma): """Compute the Gaussian kernel matrix.""" n = X.shape[0] kernel_matrix = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): kernel_matrix[i, j] = np.exp(-np.linalg.norm(X[i] - X[j]) ** 2 / (2 * sigma ** 2)) return kernel_matrix def fuzzy_rough_c_means(X, k, m, epsilon, max_iter, sigma): """Fuzzy Rough c-Means clustering algorithm.""" n = X.shape[0] d = X.shape[1] # Initialize membership matrix M and cluster centers C M = np.random.rand(n, k) M = M / M.sum(axis=1, keepdims=True) # Normalize C = np.random.rand(k, d) # Compute kernel matrix kernel_matrix = gaussian_kernel(X, sigma) for iteration in range(max_iter): M_old = M.copy() # Cluster assignment ClusterAssign = np.zeros(n, dtype=int) for j in range(n): ul_list = [np.linalg.norm(X[j] - C[g]) for g in range(k)] ClusterAssign[j] = np.argmin(ul_list) # Update cluster centers for j in range(k): points_in_cluster = X[ClusterAssign == j] if len(points_in_cluster) > 0: C[j] = np.mean(points_in_cluster, axis=0) # Update membership matrix for j in range(n): for t in range(k): denom = sum( (np.linalg.norm(X[j] - C[t]) / np.linalg.norm(X[j] - C[g])) ** (2 / (m - 1)) for g in range(k)) M[j, t] = 1 / denom if denom != 0 else 1.0 # Check for convergence if np.linalg.norm(M - M_old) < epsilon: break return M, C # Example usage np.random.seed(42) X = np.random.rand(100, 2) # 100 points in 2D space k = 3 # Number of clusters m = 2 # Fuzzy factor epsilon = 1e-5 # Convergence threshold max_iter = 100 # Maximum iterations sigma = 0.5 # Kernel parameter M, C = fuzzy_rough_c_means(X, k, m, epsilon, max_iter, sigma) print("Final Membership Matrix:", M) print("Final Cluster Centers:", C)帮我根据FRCM算法实现图像分割并显示可视化对比结果

# 加载图像并归一化到[0, 1] original_image = plt.imread(image_path)[:, :, :3] # 忽略alpha通道（如果有） scaler = MinMaxScaler() scaled_image = scaler.fit_transform(original_image.reshape(-1, 3))....

#encoding=utf8 import numpy as np import random #寻找eps邻域内的点 def findNeighbor(j,X,eps): N=[] for p in range(X.shape[0]): #找到所有领域内对象 temp=np.sqrt(np.sum(np.square(X[j]-X[p]))) #欧氏距离 if(temp<=eps): N.append(p) return N #dbscan算法 def dbscan(X,eps,min_Pts): ''' input:X(ndarray):样本数据 eps(float):eps邻域半径 min_Pts(int):eps邻域内最少点个数 output:cluster(list):聚类结果 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# return cluster

labels = np.zeros(len(X), dtype=int) cluster_id = 0 for i in range(len(X)): if labels[i] != 0: continue # 寻找邻域点 neighbors = find_neighbors(X, i, self.eps) if len(neighbors) ...

按你的想法对以下代码进行修改# -*- coding: utf-8 -*- # 导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import (accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, classification_report, roc_auc_score) from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score # 可视化设置 # 设置图片清晰度 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 设置中文字体，保证中文能正常显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei'] # 设置 seaborn 的绘图风格为白色网格 sns.set_style("whitegrid") # -------------------------- 数据加载与探索 -------------------------- print("\n[1/11] 数据加载与探索...") # 从指定路径读取 CSV 文件，并将其存储为 Pandas 的 DataFrame 对象 df = pd.read_csv('/mnt/HR_Analytics.csv') # 数据概览 # 打印数据的维度（行数和列数），帮助了解数据规模 print("\n数据维度:", df.shape) # 打印数据的前 5 行，查看数据的基本结构和内容 print("\n前 5 行数据:") print(df.head().to_csv(sep='\t', index=False)) # 数据结构 # 打印数据的基本信息，包括列名、数据类型、非空值数量等 print("\n数据结构:") df.info() # 数据统计描述 # 打印数据的统计描述信息，包含数值型和分类型列的统计信息 print("\n数据统计描述:") print(df.describe(include='all')) # -------------------------- 数据清洗 -------------------------- print("\n[2/11] 数据清洗...") # 处理缺失值 # 统计每列的缺失值数量 missing_values = df.isnull().sum() print("\n缺失值统计:") # 只打印有缺失值的列及其缺失值数量 print(missing_values[missing_values > 0]) # 可视化缺失值情况 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制柱状图展示每列的缺失值数量 sns.barplot(x=missing_values.index, y=missing_values.values) plt.title('缺失值情况') plt.xlabel('列名') plt.ylabel('缺失值数量') # 旋转 x 轴标签，避免标签重叠 plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 处理重复值 # 统计原始数据中的重复行数 print("\n原始数据重复值数量:", df.duplicated().sum()) # 删除重复行 df = df.drop_duplicates() # 打印清洗后数据的维度 print("清洗后数据维度:", df.shape) # 特殊字段处理 # 使用该列的中位数填充 'YearsWithCurrManager' 列的缺失值 df['YearsWithCurrManager'] = df['YearsWithCurrManager'

elif df[col].dtype == 'int64': df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='integer') elif df[col].dtype == 'float64': df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='float') return df data = optimize_...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score # 1. K-Means++ 初始化质心 def initialize_centroids(data, k): centroids = [data[np.random.randint(data.shape[0])]] for _ in range(1, k): distances = np.array([min([np.linalg.norm(x - c) for c in centroids]) for x in data]) probabilities = distances / distances.sum() cumulative_probabilities = np.cumsum(probabilities) r = np.random.rand() for i, p in enumerate(cumulative_probabilities): if r < p: centroids.append(data[i]) break return np.array(centroids) # 2. K-Means 核心迭代流程 def k_means(data, k, max_iters=100, tol=1e-4): centroids = initialize_centroids(data, k) for _ in range(max_iters): clusters = [[] for _ in range(k)] for x in data: distances = [np.linalg.norm(x - c) for c in centroids] cluster_index = np.argmin(distances) clusters[cluster_index].append(x) new_centroids = np.array([np.mean(cluster, axis=0) if cluster else centroids[i] for i, cluster in enumerate(clusters)]) if np.all(np.abs(new_centroids - centroids) < tol): break centroids = new_centroids return centroids, clusters # 3. 验证方法：轮廓系数 def silhouette_analysis(data, clusters): labels = np.zeros(data.shape[0], dtype=int) idx = 0 for i, cluster in enumerate(clusters): for _ in cluster: labels[idx] = i idx += 1 silhouette_avg = silhouette_score(data, labels) return silhouette_avg # 4. 主函数 def main(): # 加载数据 file_path = "C:\\Users\\刘梦雅\\Desktop\\2.xlsx " # 您的数据文件路径 data = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl').values k = 2 # 聚类数 max_iters = 100 tol = 1e-4 # 运行 K-Means centroids, clusters = k_means(data, k, max_iters, tol)根据上面的内容，给我K 均值聚类分析: C1, C2 标准化变量 最终分割 聚类数 3 观测值 类内平 到质心的 到质心的 个数 方和 平均距离 最大距离 聚类1 这种

Cluster 0 50 35.21 0.87 1.45 Cluster 1 62 28.94 0.79 1.32 Cluster 2 38 41.05 0.95 1.67 ### 四、可视化验证（可选） python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X_scaled[:,0], X_scaled[:,...

>>> from sklearn.cluster import KMeans >>> import numpy as np >>> X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], ... [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) >>> kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) >>> kmeans.labels_ array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32) >>> kmeans.predict([[0, 0], [12, 3]]) array([1, 0], dtype=int32) >>> kmeans.cluster_centers_ array([[10., 2.], [ 1., 2.]])

接着，我们可以通过 kmeans.labels_ 属性获取每个样本所属的簇的标签，这里的输出结果是 array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32)，表示前三个样本属于簇 1，后三个样本属于簇 0。 我们还可以使用 kmeans.predict ...

创建密度变化地图... 生成自适应点集... 生成点集: 0%|▏ | 11159/4708726 [00:00<04:46, 16402.25it/s] 初始生成点数量: 11159 应用分组聚类... Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\New Test\CSDNyouhua 01.py", line 363, in <module> points = cluster_points(points, cluster_factor=0.4) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pycharm\New Test\CSDNyouhua 01.py", line 266, in cluster_points from sklearn.cluster import KMeans ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

grid = np.full((grid_height, grid_width, 2), -1.0, dtype=np.float64) active = [] # 初始点基于密度分布 for y in range(0, height, max(1, int(r * 2))): for x in range(0, width, max(1, int(r * 2)))...

【问题描述】编程实现K-means算法，对平面坐标上的点进行聚类 【输入形式】输入有多行，第1行3个整数，依次是N，M，K，N为点的个数，M为坐标数，K为聚类数，下面N行输入N个点的坐标，最后1行输入K个点的编号，这K个点作为初始的聚类中心 【输出形式】输出有K行，每行输出该类中的点的编号 【样例输入】 11 2 3 2 10 2 5 8 4 5 8 7 5 6 4 1 2 4 9 7 3 1 3 3 9 1 4 7 【样例输出】 cluster1:1,4,8,11 cluster2:3,5,6,9 cluster3:2,7,10

labels = np.zeros(n_samples, dtype=int) while True: # Assign each data point to nearest centroid distances = np.linalg.norm(data[:, np.newaxis] - centroids, axis=2) new_labels = np.argmin...

from time import time #记录时间 import logging #打印程序的运行日志 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cross_validation import train_test_split #划分训练集和测试集 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people #导入数据集（名人） from sklearn.grid_search import GridSearchCV #调试函数的参数 from sklearn.metrics import classification_report #显示分类报告，显示主要的分类指标，准确率，召回率以及F1得分 from sklearn.metrics import confusion_matrix #对真实类别和预测类别做出判断，用矩阵形式表示出来 from sklearn.decomposition import RandomizedPCA #pca降维 from sklearn.svm import SVC #svm的svc方程 from sklearn.cluster.tests.test_k_means import n_samples #训练集：sklearn自带的人脸图片数据集 lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70,resize=0.4) n_samples,h,w = lfw_people.images.shape #实例数目、h、w x = lfw_people.data #所有的训练数据,1288张图片，每张图片1850个特征值 n_features = x.shape[1] #特征向量的维度1850 y =lfw_people.target #对应的人脸标记 target_names = lfw_people.target_names #需要识别的人名字 n_class = target_names.shape[0] #几个人需要识别 print(“total dataset size:”) print(“n_samples: %d” % n_samples) print(“n_features: %d” % n_features) print(“n_class: %d” % n_class) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.25) n_components = 150 t0 = time() #随机将高维的特征向量降低为低维的,先建立模型 pca = RandomizedPCA(n_components=n_components,whiten=True).fit(x_train) print(“done in %0.3fs” %(time() - t0)) #提取人脸的特征值 eigenfaces = pca.components_.reshape((n_components,h,w)) #将人脸特征转化为特征向量集 print(‘projecting the input data on the eigenfaces orthonomal basis’) t0 = time() #进行数据模型降维,降成了150 x_train_pca = pca.transform(x_train) x_test_pca = pca.transform(x_test) print(“done in %0.3fs” % (time() - t0)) print(“fitting the classfier to the training set”) t0 = time() #C 是对错误部分的惩罚；gamma 合成点 para_grid = {‘C’:[1e3,5e3,1e4,5e4,1e5],‘gamma’:[0.0001,0.0005,0.0001,0.005,0.01,0.1],} #rbf处理图像较好，C和gamma组合，穷举出最好的一个组合 使用GridSearchCV进行自由组合，最终确定合适的组合 clf = GridSearchCV(SVC(kernel=‘rbf’),para_grid) clf = clf.fit(x_train_pca,y_train) print(“done in %0.3fs” % (time() - t0)) print(“best estimator found by grid search:”) print(clf.best_estimator_) #最好的模型的信息 print(“predict the people’s name on the test set”) t0 = time() y_pred = clf.predict(x_test_pca) print(“done in %0.3fs” % (time() - t0)) print(classification_report(y_test,y_pred,target_names=target_names)) print(confusion_matrix(y_test,y_pred,labels=range(n_class))) def plot_gallery(images,titles,h,w,n_row = 3,n_col = 4): plt.figure(figsize=(1.8n_col,2.4n_row)) plt.subplots_adjust(bottom = 0,left = .01,right = .99,top = .90,hspace = .35) for i in range(n_row * n_col): plt.subplot(n_row,n_col,i+1) plt.imshow(images[i].reshape((h,w)),cmap=plt.cm.gray) plt.title(titles[i],size = 12) plt.xticks() plt.yticks() def title(y_pred,y_test,target_names,i): pred_name = target_names[y_pred[i]].rsplit(’ ‘,1)[-1] true_name = target_names[y_test[i]].rsplit(’ ',1)[-1] return ‘predicted : %s \nture: %s’ % (pred_name,true_name) prediction_titles = [title(y_pred,y_test,target_names,i) for i in range(y_pred.shape[0])] plot_gallery(x_test,prediction_titles,h,w) eigenface_title = [“eigenface %d” % i for i in range(eigenfaces.shape[0])] plot_gallery(eigenfaces,eigenface_title,h,w) plt.show()其中在‘D:\cxdownload\ORL人脸识别数据集’中里面有40个子文件，每个子文件中有10张图，后缀为.pgm格式，这些图为存放的人脸测试数据，完善这段代码

img_array = np.array(img_resized, dtype=np.float64).flatten() / 255. images.append(img_array) labels.append(label) return np.array(images), np.array(labels) if __name__ == '__main__': data_...

已经安装了numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn这些库的基础上，使用k-means算法对鸢尾花数据进行聚类分析 1）导入鸢尾花数据集 2）输出数据的前5行 3）用TSNE进行数据的降维,降维到3维空间中 4）使用肘方法搜索合适的聚类数目，输出肘方法的可视化图 5）使用k-means方法进行聚类 6）输出“每簇包含的样本数量”、“每个簇的聚类中心”和“聚类效果V测度” 7）在3D空间中可视化聚类后的数据空间分布，并可视化聚类中心

dtype: int64 每个簇的聚类中心： [[5.006 3.418 1.464 0.244 ] [5.9016129 2.7483871 4.39354839 1.43387097] [6.85 3.07368421 5.74210526 2.07105263]] 聚类效果V测度： 0.7581756800057784 # 第7步的可视化...

在cpu为海光C86-3G，内存为DDR4 16G，硬盘为固态硬盘500G，windows10的计算机上本地部署deepseek-r1 1.5b后，每次提问的回答都是答非所问的，是什么原因？有解决方法吗？

1. 改用更低资源占用的模型（如ChatGLM-6B的INT4量化版） 2. 在Linux子系统（WSL2）中部署，启用内存压缩功能： bash sudo sysctl vm.page-cluster=3 3. 联系海光技术支持获取定制版BLAS数学库 --- ### 四、...

DPC-KNN算法oython

labels = -np.ones(len(X), dtype=int) labels[center_mask] = kmeans.labels_ nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=1).fit(X[center_mask]) distances, indices = nbrs.kneighbors(X) for i in range(len(X))...

X,Y = make_moons(n_samples=400,shuffle=True,noise=0.1,random_state=136)这份数据集，这份数据集的标签是0或1。用手写K-Means++，DBSCAN，AGNES这三种算法，这三种算法分别用什么参数能使准确率达到百分之百。写出代码

clusters = np.zeros(X.shape[0], dtype=int) while True: old_clusters = clusters.copy() distances = np.linalg.norm(X[:, None, :] - centroids[None, :, :], axis=-1) clusters = np.argmin(distances, ...

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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

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Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%

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Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例

### DWR简介 DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。 3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。 3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下： 1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件：TreeView是一种常用的Web控件，用于在网页上显示具有层次结构的数据，如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中，TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能，便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计：Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块，包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作，从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑：描述中详细说明了角色管理的操作步骤，如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除，提供了明确的用户交互流程，体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。