"AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled"的成功解决方法。

1. 读取数据用pandas中的read_csv()函数读取出csv文件中的数据:import pandas as pddf = pd.read_csv("comments.csv")df.head(2)用drop函数进行文件中数据的删除行或者删除列操作。2. 删除列操作方法一：假设我们要删除的列的名称为 ‘观众ID’,‘评分’ :df=df.drop(['观众ID','评分'],axis=1)方

对评估模型预测准确性的指标： Top-1错误率、Top-5错误率，Top-1正确率、Top-5正确率的理解

pip直接安装第三方包慢在利用python中，我们经常需要使用到各种各样的库。其中，pip是我们常用的安装工具，一般情况下我们基本上是直接pip方法安装第三方包。但是直接利用使用pip方法安装第三方包时，有时下载速度实在太慢，且会导致超时，这是因为此时它下载是基于国外源的。那么我们就要使用其他办法。解决Python包下载慢的方法因为直接利用使用pip方法安装第三方包时，我们需要安装第三方包是在国外

利用Python建模进行预测时遇到ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’)和(‘float32’).（输入包含NaN、无穷大或对dtype太大的值）NaN类型的解决方法：1、检查数据中是否有缺失值print(np.isnan(df['X']).any())输出结果中Flase

使用 Anaconda 安装 R内核，在 Jupyter Notebook 中使用R语言

有时，我们读取的csv文件数据时发现没有表头/列名，是因为Python读取csv文件数据本来就没有表头，用pandas.read读取时，则第一行自动会被识别为columns，从而给后面的分析造成不便，这时候需要在读取文件数据的同时添加列名。解决方法：1、在读取文件数据之后再定义列名df = pd.read_csv('评论.csv',header=None)df.columns = ["昵称","性

1. 将两个相同的csv文件进行数据合并，通过pandas的read_csv和to_csv两个方法来完成，即采用concat方法：#加载第三方库import pandas as pdimport numpy as np#读取文件df1 = pd.read_csv("文件-1.csv")df2 = pd.read_csv("文件-2.csv")#合并df = pd.concat([df1,df2])

解决Jupyter notebook 报错 500 : Internal Server Error的方法

1. 读取数据用pandas中的read_csv()函数读取出csv文件中的数据:import pandas as pddf = pd.read_csv("comments.csv")df.head(2)用drop函数进行文件中数据的删除行或者删除列操作。2. 删除列操作方法一：假设我们要删除的列的名称为 ‘观众ID’,‘评分’ :df=df.drop(['观众ID','评分'],axis=1)方