各位老鐵們好，相信很多人對gettickcount64都不是特別的了解，因此呢，今天就來為大家分享下關(guān)于gettickcount64以及無法定位輸入點(diǎn)GetTickCount的問題知識，還望可以幫助大家，解決大家的一些困惑，下面一起來看看吧！
為什么裝電腦版的安卓系統(tǒng)會出現(xiàn)這個無法定位程序輸入點(diǎn)GetTickCount64于動態(tài)鏈接庫KERNEL32.dll上
我也遇到這個問題，原因基本上定位于gettickcount64()函數(shù)Minimumsupportedclient為WindowsVista及以上系統(tǒng)支持的函數(shù)，并不支持前一代windowsxp操作系統(tǒng)。我在Win7上運(yùn)行沒問題，在XP行就不行，應(yīng)該是這個原因。
如何使用Seaborn進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析
探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是一種分析機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集以總結(jié)其主要特征的方法。它用于理解數(shù)據(jù)，獲取有關(guān)它的一些上下文，理解變量和它們之間的關(guān)系，并制定在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測模型時可能有用的假設(shè)。
所有數(shù)據(jù)分析必須以一些關(guān)鍵問題或目標(biāo)為指導(dǎo)。在開始任何數(shù)據(jù)分析任務(wù)之前，您應(yīng)該有一個明確的目標(biāo)。當(dāng)您的目標(biāo)允許您了解您的數(shù)據(jù)和問題時，您將能夠從分析中獲得有意義的結(jié)果！
在本教程中，我們將學(xué)習(xí)如何使用數(shù)據(jù)可視化來執(zhí)行EDA。具體來說，我們將重點(diǎn)介紹seaborn，這是一個構(gòu)建在matplotlib之上的Python庫，支持NumPy和panda。
seaborn使我們能夠制作出具有吸引力和信息豐富的統(tǒng)計圖形。盡管matplotlib使得可視化任何東西都成為可能，但是要使圖形具有視覺吸引力通常是困難和乏味的。seaborn通常用于使默認(rèn)的matplotlib圖看起來更好，并引入了一些額外的圖類型。
我們將介紹如何進(jìn)行視覺分析：
直方圖的數(shù)值變量，
帶有計數(shù)圖的分類變量，
數(shù)值變量與散點(diǎn)圖，jointplots和pairplots之間的關(guān)系
數(shù)值和分類變量與盒須圖和復(fù)雜條件圖之間的關(guān)系
通過有效地可視化機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的變量及其關(guān)系，數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠快速了解??趨勢，異常值和模式。然后，可以使用這種理解來決策并創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測模型。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是任何數(shù)據(jù)分析的第一步，以確保以可分析的形式清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。
我們將在AmesHousing數(shù)據(jù)集上執(zhí)行EDA(
http://www.kankanyun.com/data/house.xls)。這個數(shù)據(jù)集在那些開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的人群中很受歡迎，因?yàn)樗藧酆扇A州艾姆斯出售的不同房屋幾乎所有特征的數(shù)據(jù)。然后可以使用該數(shù)據(jù)來嘗試預(yù)測銷售價格。
請先進(jìn)行數(shù)據(jù)集清理然后進(jìn)行分析。我們要做的就是過濾一些變量來簡化我們的任務(wù)。首先，讓我們將數(shù)據(jù)讀取為pandaDataFrame:這個數(shù)據(jù)集在那些開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的人群中很受歡迎，因?yàn)樗藧酆扇A州艾姆斯出售的不同房屋幾乎所有特征的數(shù)據(jù)。然后可以使用該數(shù)據(jù)來嘗試預(yù)測銷售價格。
此數(shù)據(jù)集已經(jīng)過清理并可以進(jìn)行分析。我們要做的就是過濾一些變量來簡化我們的任務(wù)。首先，讓我們將數(shù)據(jù)讀取為pandaDataFrame:
importpandasaspd
importmatplotlibasplt
housing=pd.read_csv('house.csv')
housing.info()
此圖像僅顯示數(shù)據(jù)集中前五列的信息
如果您在Jupyternotebook中運(yùn)行此Python代碼，則可以看到有1,460個觀察值和81列。每列代表DataFrame中的變量。我們可以從每列的數(shù)據(jù)類型中看到它是什么類型的變量。
我們將只處理其中的一些變量——讓我們將它們的名稱過濾并存儲在兩個名為numerical和categorical的列表中，然后重新定義我們的housingDataFrame，使其只包含這些變量:
numerical=[
'SalePrice','LotArea','OverallQual','OverallCond','1stFlrSF','2ndFlrSF','BedroomAbvGr'
]
categorical=[
'MSZoning','LotShape','Neighborhood','CentralAir','SaleCondition','MoSold','YrSold'
]
housing=housing[numerical+categorical]
housing.shape
Out:(1460,14)
從housing.shape中，我們可以看到DataFrame現(xiàn)在只有14列。讓我們來分析一下!
分析數(shù)值變量
我們的EDA目標(biāo)是了解此數(shù)據(jù)集中的變量如何與房屋的銷售價格相關(guān)。
在我們做到這一點(diǎn)之前，我們需要先了解變量。讓我們從數(shù)值變量開始，特別是我們的目標(biāo)變量SalePrice。
數(shù)值變量就是那些數(shù)值為數(shù)字的變量。當(dāng)我們有數(shù)值變量時，我們要做的第一件事是了解變量可以取什么值，以及分布和離散度。這可以通過直方圖來實(shí)現(xiàn):
importseabornassns
sns.set(style='whitegrid',palette="deep",font_scale=1.1,rc={"figure.figsize":[8,5]})
sns.distplot(
housing['SalePrice'],norm_hist=False,kde=False,bins=20,hist_kws={"alpha":1}
).set(xlabel='SalePrice',ylabel='Count');
SalePrice變量的分布
請注意，seaborn庫被導(dǎo)入為sns。
只需一種方法sns.set()，我們就可以設(shè)計圖形樣式，更改顏色，增加字體大小以提高可讀性，并更改圖形大小。
我們使用distplot來繪制seaborn中的直方圖。默認(rèn)情況下，這會繪制帶有核密度估計（KDE）的直方圖。您可以嘗試更改參數(shù)kde=True，看看它是什么樣子的。
看一下直方圖，我們可以看到，很少有房子的價格低于10萬，大多數(shù)房子的價格在10萬到20萬之間，很少有房子的價格高于40萬。
如果我們想為所有數(shù)值變量創(chuàng)建直方圖，pandas提供最簡單的解決方案：
housing[numerical].hist(bins=15,figsize=(15,6),layout=(2,4));
每個數(shù)值變量的分布
從這個可視化中，我們獲得了大量信息。我們可以看到1stFlrSF（一樓面積）嚴(yán)重偏態(tài)，大多數(shù)房屋沒有二樓，并且有3個BedroomAbvGr（地上臥室）。大多數(shù)房屋的售價分別OverallCondof5和OverallQualof5或更高。LotArea可視化更難理解——但是我們可以看出，在建模之前可能需要刪除一個或多個異常值。
請注意，該圖保留了我們之前使用seaborn設(shè)置的樣式。
分析分類變量
分類變量是指其值被標(biāo)注類別的變量。分類變量的值、分布和離散度最好通過條形圖來理解。讓我們分析一下SaleCondition變量。seaborn為我們提供了一種非常簡單的方法來顯示每個類的觀測計數(shù):countplot。
sns.countplot(housing['SaleCondition']);
該圖中的條形表示每種銷售條件下的房屋數(shù)量
從可視化的角度，我們可以很容易地看到，大多數(shù)房屋是在Normal情況下出售的，而在AjdLand(毗連土地購買)、Alloca(分配:兩個有獨(dú)立契約的相互關(guān)聯(lián)的房產(chǎn))和Family家庭成員之間的銷售)條件下出售的很少。
為了可視化數(shù)據(jù)集中的所有分類變量，就像我們對數(shù)值變量所做的那樣，我們可以循環(huán)遍歷pandas序列來創(chuàng)建子圖。
使用plt.subplots，我們可以創(chuàng)建一個包含2行和4列網(wǎng)格的圖形。然后我們遍歷每個分類變量，使用seaborn創(chuàng)建countplot:
fig,ax=plt.subplots(2,4,figsize=(20,10))
forvariable,subplotinzip(categorical,ax.flatten()):
sns.countplot(housing[variable],ax=subplot)
forlabelinsubplot.get_xticklabels():
label.set_rotation(90)
每個分類變量的Countplots
第二個for循環(huán)只是獲取每個x-tick標(biāo)簽并將其旋轉(zhuǎn)90度，以使文本更適合圖標(biāo)(如果您想知道不旋轉(zhuǎn)文本的外觀，可以刪除這兩行)。
與我們的數(shù)值變量直方圖一樣，我們可以從這個視覺中收集大量信息-大多數(shù)房屋都有RL（住宅低密度）分區(qū)分類，有Regular地段形狀，并且有CentralAir。我們還可以看到，在夏季，房屋銷售頻繁，大多數(shù)房屋在NAmes（北艾姆斯）社區(qū)出售，2010年銷售有所下降。
但是，如果我們YrSold進(jìn)一步檢查變量，我們可以看到這種“下降”實(shí)際上是由于只收集了截至7月的數(shù)據(jù)。
housing[housing['YrSold']==2010].groupby('MoSold')['YrSold'].count()
正如您所看到的，徹底探索變量及其價值非常重要-如果我們在假設(shè)2010年銷售額下降的情況下建立了預(yù)測銷售價格的模型，那么這種模型可能會非常不準(zhǔn)確。
既然我們已經(jīng)探索了數(shù)值和分類變量，那么讓我們來看看這些變量之間的關(guān)系-更重要的是，這些變量如何影響我們的目標(biāo)變量SalePrice！
分析數(shù)值變量之間的關(guān)系
繪制變量之間的關(guān)系使我們能夠輕松地了解模式和相關(guān)性。
該散點(diǎn)圖通常用于可視化兩個數(shù)值型變量之間的關(guān)系。seaborn創(chuàng)建散點(diǎn)圖的方法非常簡單：
sns.scatterplot(x=housing['1stFlrSF'],y=housing['SalePrice']);
1stFlrSF與SalePrice之間的關(guān)系
從散點(diǎn)圖中，我們可以看到房子的1stFlrSF和房子的SalePrice之間存在正相關(guān)關(guān)系。換句話說，房子的一樓越大，可能的售價就越高。
您還可以看到，axis標(biāo)簽在默認(rèn)情況下是為我們添加的，并且標(biāo)記是自動列出的，以使它們更加清晰——這與matplotlib相反，在matplotlib中這些不是默認(rèn)的。
seaborn還為我們提供了一個很好的函數(shù)jointplot，它將為您提供一個散點(diǎn)圖，顯示兩個變量之間的關(guān)系以及邊距中每個變量的直方圖-也稱為邊際圖。
sns.jointplot(x=housing['1stFlrSF'],y=housing['SalePrice']);
顯示1stFlrSF與SalePrice及其各自分布關(guān)系的聯(lián)合圖
您不僅可以看到這兩個變量之間的關(guān)系，而且還可以看到它們是如何單獨(dú)分布的。
分析數(shù)值和類別變量之間的關(guān)系
盒須圖通常用于可視化數(shù)值變量和分類變量之間的關(guān)系，復(fù)雜條件圖用于可視化條件關(guān)系。
讓我們先用seaborn的boxplot方法創(chuàng)建盒須圖:
fig,ax=plt.subplots(3,3,figsize=(15,10))
forvar,subplotinzip(categorical,ax.flatten()):
sns.boxplot(x=var,y='SalePrice',data=housing,ax=subplot)
每個分類變量及其與SalePrice的關(guān)系的盒須圖
在這里，我們遍歷了每個子圖，以生成所有類別變量和SalePrice之間的可視化。
我們可以看到具有FV（FloatingVillageResidential）zoning分類的房屋的平均SalePrice高于其他zoning分類，有CentralAir的房屋和部分(上次評估時未完成的房屋)銷售合同的房屋的平均售價也高于其他zoning分類。我們還可以看到，不同lotshape的房子之間，MoSold和yrsell之間的平均售價差異很小。
讓我們仔細(xì)看看Neighborhood變量。我們看到，對于不同的neighborhood，肯定有不同的分布，但是可視化有點(diǎn)難以理解。讓我們使用額外的參數(shù)順序，按照最便宜的neighborhood到最昂貴的(按照中間價格)對boxplot進(jìn)行排序。
sorted_nb=housing.groupby(['Neighborhood'])['SalePrice'].median().sort_values()
sns.boxplot(x=housing['Neighborhood'],y=housing['SalePrice'],order=list(sorted_nb.index))
分類盒須圖顯示Neighborhood與SalePrice的關(guān)系
在上面的Python代碼片段中，我們按照median價格對neighborhood進(jìn)行了排序，并將其存儲在sorted_nb中。然后，我們將這個neighborhood名稱列表傳遞到order參數(shù)中，以創(chuàng)建一個排序的箱形圖。
這個數(shù)字給了我們很多信息。我們可以看到，在最便宜的街區(qū)，房屋的售價median價格約為10萬美元，在最昂貴的社區(qū)，房屋售價約為30萬美元。我們還可以看到，對于一些neighborhoods而言，價格之間的差異非常小，這意味著所有價格都相互接近。然而，在最昂貴的街區(qū)，我們看到一個大盒子——價格分布有很大的分散性。
最后，seaborn還允許我們創(chuàng)建顯示條件關(guān)系的圖。例如，如果我們正在調(diào)整Neighborhood，使用該FacetGrid函數(shù)我們可以看到變量OverallQual和SalePrice變量之間的散點(diǎn)圖：
cond_plot=sns.FacetGrid(data=housing,col='Neighborhood',hue='CentralAir',col_wrap=4)
cond_plot.map(sns.scatterplot,'OverallQual','SalePrice');
此圖像僅顯示前12個圖。實(shí)際上有25個圖-每個neighborhood一個
對于每個單獨(dú)的neighborhood，我們可以看到OverallQual和SalePrice之間的關(guān)系。
我們還在hue參數(shù)(可選)中添加了另一個categorical變量CentralAir——橙色的點(diǎn)對應(yīng)于沒有CentralAir的房屋。如你所見，這些房子的售價往往較低。
FacetGrid方法使生成復(fù)雜的可視化和獲取有價值的信息變得非常容易。生成這些可視化來快速了解變量關(guān)系是一個很好的實(shí)踐。
最后
在我們的探索過程中，我們發(fā)現(xiàn)了個別變量中的異常值和趨勢，以及變量之間的關(guān)系。這些知識可以用來建立一個模型來預(yù)測艾姆斯的房價。例如，由于我們發(fā)現(xiàn)SalePrice與CentralAir、1stFlrSf、SaleCondition和Neighborhood變量之間存在相關(guān)性，我們可以從使用這些變量的簡單機(jī)器學(xué)習(xí)模型開始。
如何解決游戲中出現(xiàn)“failtohookgettickcount”的問題
右鍵屬性，點(diǎn)兼容性標(biāo)簽，勾選禁用視覺樣式，開游戲時會出現(xiàn)failtohookGetTickCount報錯，直接關(guān)閉即可進(jìn)游戲。
這是由于第一次進(jìn)steam，win10系統(tǒng)安裝系統(tǒng)包的報錯，之后則問題了。
【steam簡介】
Steam平臺是Valve公司聘請BitTorrent發(fā)明者布拉姆·科恩親自開發(fā)設(shè)計的游戲平臺。Steam平臺是目前全球最大的綜合性數(shù)字發(fā)行平臺之一。玩家可以在該平臺購買、下載、討論、上傳和分享游戲和軟件。
【特色】
VAC反作弊系統(tǒng)
自動更新系統(tǒng)
好友系統(tǒng)
服務(wù)器瀏覽器
庫
截圖
賬戶鏈接
視頻分享
Facebook鏈接
青睞之光
創(chuàng)意工坊
【下載游戲方法及問題解決辦法】
在Steam上購買了游戲后會在Steam客戶端的游戲庫內(nèi)顯示，并且可以選擇下載安裝，如果是激活碼購買就點(diǎn)擊Steam平臺界面左下角的“添加游戲”選擇“激活產(chǎn)品”并輸入游戲序列號即可。
在Steam界面的“查看”選項(xiàng)選擇“設(shè)置”然后點(diǎn)擊“下載分類”，可以設(shè)置下載區(qū)，國內(nèi)可以選擇美國下載區(qū)和國內(nèi)下載區(qū)啥的，一般選擇美國下載區(qū)下載速度很快，國內(nèi)也可以，只要你網(wǎng)絡(luò)給力，在無干擾的前提下，Steam的下載服務(wù)器是很好的，基本是滿速的，跟迅雷差不多。
好了，文章到這里就結(jié)束啦，如果本次分享的gettickcount64和無法定位輸入點(diǎn)GetTickCount問題對您有所幫助，還望關(guān)注下本站哦！
