在閱讀《機器學習及實踐》第三章這本書的時候，看到了dictvectorizer這一用法，後來在網上查詢了有關該命令的用法，它是用於對特徵進行抽取和向量化，有關**如下：
from sklearn.feature_extraction import dictvectorizer
measurements = [
, ,
, ]
vec = dictvectorizer()
print(vec.fit_transform(measurements).toarray())
"""
輸出:
array([[ 1., 0., 0., 33.],
[ 0., 1., 0., 12.],
[ 0., 0., 1., 18.]])
"""
print(vec.get_feature_names())
"""
輸出：
['city=dubai', 'city=london', 'city=san fransisco', 'temperature']
"""
轉換後形式
python中 python中的 與
這一部分首先要理解python記憶體機制，python中萬物皆物件。對於不可變物件，改變了原來的值，其別名 變數名 繫結到了新值上面,id肯定會改變 對於可變物件，操作改變了值，id肯定會變，而 是本地操作，其值原地修改 對於 號操作，可變物件和不可變物件呼叫的都是 add 操作 對於 號操作，可變...
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有沒有辦法加快從上一次迭代更新其值的雙迴圈？在 中 def calc n,m x 1.0 y 2.0 container np.zeros n,2 for i in range n for j in range m x np.random.gamma 3,1.0 y y 4 y np.random....