|
04.11.2020, 13:58
#40015199
Ссылка:
Ссылка на сообщение:
Ссылка с названием темы:
Ссылка на профиль пользователя:
|
|
|
Участник
Откуда: Чебаркуль
Сообщения: 4 817
Рейтинг:
0
/ 0
|
|
|
|
Целые передаются
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
declare @param1 INT=100
declare @param2 INT=50
declare @param3 INT=3
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
, @script = N'
import numpy
import pandas
OutputDataSet = pandas.DataFrame(numpy.random.normal(size=mynumbers, loc=mymean, scale=mysd));
'
, @input_data_1 = N' ;'
, @params = N' @mynumbers int, @mymean int, @mysd int'
, @mynumbers = @param1
, @mymean = @param2
, @mysd = @param3
WITH RESULT SETS(([Density] FLOAT NOT NULL));
GO
А как передать nvarchar(max) ?
Делаю так: пытаюсь передать параметром строку с путем, где сохранять график.
Если захардкодировать - все сохраняет, если же переметризую - пишет ошибку
авторMsg 8144, Level 16, State 2, Line 2
Procedure or function has too many arguments specified.
Что не так?
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
50.
51.
DECLARE @pscript NVARCHAR(MAX);
DECLARE @path NVARCHAR(MAX)=N'e:\\charts\\Anomalies2.pdf';
SET @pscript = N'
# import Python modules
import matplotlib
matplotlib.use("PDF")
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from microsoftml import rx_oneclass_svm, rx_predict
# create data frame
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data)
df.reset_index(inplace=True)
df.columns = ["Plant", "SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"]
# split data frame into training and test data
train, test = train_test_split(df, test_size=.06)
# generate model
svm = rx_oneclass_svm(
formula="~ SepalLength + SepalWidth + PetalLength + PetalWidth", data=train)
# add anomalies to test data
test2 = pd.DataFrame(data=dict(
Plant = [175, 200],
SepalLength = [2.9, 3.1],
SepalWidth = [.85, 1.1],
PetalLength = [2.6, 2.5],
PetalWidth = [2.7, 3.2]))
test = test.append(test2)
# score test data
scores = rx_predict(svm, data=test, extra_vars_to_write="Plant")
# create scatter plot
pt = scores.plot.scatter(x="Plant", y="Score", c="navy", s=35, alpha=.8)
# configure scatter plot title and grid
pt.set_title(label=" Identifying Iris Anomalies", y=1.04,
fontsize=14, weight=500, color="navy")
pt.grid(color="slategray", alpha=.5, linestyle="dotted", linewidth=.5)
# configure scatter plot Y-axis and X-axis labels
pt.set_ylabel("Species Scoring", labelpad=20, fontsize=12, color="navy")
pt.set_xlabel("Iris Species (by ID)", labelpad=20, fontsize=12, color="navy")
# save scatter plot to .pdf file
plt.savefig(chartpath,
bbox_inches="tight", pad_inches=.8)';
--plt.savefig("e:\\charts\\Anomalies.pdf",
EXEC sp_execute_external_script
@language = N'Python',
@params = N' @chartpath NVARCHAR(MAX)',
@chartpath = @path,
@script = @pscript;
GO
|
|
|
