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python – 在大型numpy数组中查找常量子数组
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：79
我有一个像numpy浮点数组 v = np.array([1.0,1.0,2.0,...]) 我需要识别数组中的所有常量段 [{value:1.0,location:0,duration:2},..] 效率是主要指标 解决方法 这是一种方法 – def island_props(v): # Get one-off shifted slices and then compare element-[详细]
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Python：为什么导入包有时会授予对它下面的模块的访问权限,但有
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：150
Python导入机制对我来说永远是个神话.有时导入包可以授予对其下方模块的访问权限.例如, import urlliburllib.parse.unquote 给 function urllib.parse.unquote 即使仅导入包(即本例中为urllib)但未向下导入模块文件,也显示函数是可访问的.这是在Jupyter笔记[详细]
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python为什么选择setter？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：151
属性装饰器是一种很好的方法来“保护”一个想要设置的属性,而不会再次改变.我通常以这种方式处理这个问题(顺便说一句,遵循建议 here)： self._name = 'foo'@propertydef name(self): return self._name 因此,尝试直接设置名称会产生AttributeError. 但是,我[详细]
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python – pandas如何计算昨天的数据并在今天的数据计算中使用它
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：145
这是我的df：ts是时间戳,索引. x1是值 x1 ts 2017-09-01 17:22:42 7.0 2017-09-01 17:22:53 11.0 2017-09-01 17:23:04 9.0 2017-09-02 17:23:15 15.0 2017-09-03 17:23:26 13.0 2017-09-03 17:23:38 19.0 2017-09-03 17:23:49 13.0 2017-09-04 17:24:00 15.0[详细]
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python – pandas中的Groupby列后缀
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：140
给定一个数据帧： val1_aa val1_bb val2_aa val2_bb val2_cc val3_ccid 100 6 0 3 4 3 1200 0 1 0 0 1 0300 5 1 1 0 4 0400 0 3 1 5 7 1 我想按照每个列标题中的后缀顺序对所有列进行求和.我想要的输出： aa bb ccid 100 9 4 4200 0 1 1300 6 1 4400 1 8 8[详细]
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如何根据需要从python脚本自动安装所需的包？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：151
在 python或linux中有什么基本上指示系统“安装任何必要的东西”.基本上我发现为我工作的每个新脚本/系统/服务器安装python包很烦人.每当我最终做一个sudo pip或apt-get或dnf时.为什么不在脚本本身内自动化.如果发现“找不到包”错误,请将库名传递给install[详细]
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python – 使用计数复制数据框中的每一行
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：107
对于数据框中的每一行,我希望创建一个副本,并附加一列来标识每个副本. E.g原始数据帧是 A | A B | B 我希望使用附加列对每行进行复制以识别它.导致： A | A | 1A | A | 2B | B | 1B | B | 2 解决方法 您可以在df.index上使用df.reindex,然后使用groupby. df[详细]
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python – 有效地从nparray中删除零
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：92
在我使用这种方法的那一刻： data = np.array([[0,1,2,3,4,5,6,0],[0,0]])index = 0idx = []for img in range(len(data)): img_raw = np.any(data[img]) if img_raw == 0.0: idx.append(index) index+=1data = np.delete(data,idx,axis=0) 有人知道更好的方[详细]
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python – 选择pandas数据帧中某个条目之前的所有行
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：76
如何选择首先出现在列中某个值之前的行？ 我有一个用户活动数据集,其时间戳记录如下： df = pd.DataFrame([{'user_id':1,'date':'2017-09-01','activity':'Open'},{'user_id':1,'date':'2017-09-02','activity':'Open'} {'user_id':1,'date':'2017-09-03','d[详细]
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python – PYQT – 在多个级别嵌套小部件和布局
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：197
我是pyqt的新手并试图创建一组嵌套容器来保存我的控件.我找不到任何嵌套小部件的例子(并保持它们的布局).我只能嵌套布局,但这不是我想要实现的.我想这样做的一个原因是对我的容器的backgroundcolor进行控制.由于布局没有颜色,我想我需要QWidgets或QFrame.这[详细]
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python – 了解LDA /主题建模 – 主题重叠太多
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：71
我是主题建模/ Latent Dirichlet Allocation的新手,并且无法理解如何将该概念应用于我的数据集(或者它是否是正确的方法). 我有少量的文学文本(小说),并希望使用LDA提取一些一般性主题. 我正在使用Python中的gensim模块以及一些nltk功能.对于测试,我将原始文[详细]
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Python优化：在字典或列表列表之间进行选择
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：190
我是 python3的新手,我对解决这个问题的不同方法提出了疑问.关于使用不同数据结构的问题. 我的问题是如何比较不同采样技术的权衡 我在程序中使用字典数据结构来首先解决这个问题.然后我尝试仅使用列表数据结构重写它.我试着考虑排序的好处,我不知道这两种方[详细]
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python – 在DataFrame的开头(最左端)插入一个列
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：107
参见英文答案 how do I insert a column at a specific column index in pandas?????????????????????????????????????2个 我有30列的数据框,并希望添加一个新列开始. 解决方法 DataFrame.insert df = pd.DataFrame({'A': ['x'] * 3,'B': ['x'] * 3})df A B0[详细]
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python – 有效地组合多个熊猫系列
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：171
我知道我可以使用combine_first合并两个系列： series1 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])series2 = pd.Series([1,index=['f','g','h','i','j'])series3 = pd.Series([1,index=['k','l','m','n','o'])Combine1 = series1.combine_first([详细]
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使用Python / Pandas将多索引数据写入excel文件
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：189
我想创建一个Excel电子表格,并为每个变量插入相同数量的行.理想的结果看起来像列A B在图片中. 到目前为止我能做的只是插入一个名字(D列和D列),并且不知道其余的是否正确列举. 这就是我所拥有的： import xlwt,xlrdimport oscurrent_file = xlwt.Workbook()wr[详细]
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python – “iter()返回非迭代器”用于动态绑定`next`方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：125
为什么我动态绑定到类实例的下一个方法失败并返回非迭代器对象？ from collections import Iteratorfrom collections import Iterablefrom types import MethodTypedef next(cls): if cls.start cls.stop: cls.start += 1 return cls.start else: raise Stop[详细]
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python – 删除pandas中包含空元组列表的行
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：87
我有一个如下的数据框 name foo_list'foo' [('bleh'),('blah')]'bar' [(),'boo']'foobar' [(),(),()] 我想删除所有空元组,并列出列表中的所有val都是空元组,只需完全删除该行. 另外,我想将这个元组列表转换为列表. 所以,输出将是 name foo_list'foo' ['bleh'[详细]
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python – 在条件语句中声明变量有问题吗？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：68
在条件的所有可能分支中重新定义变量之前,它是否可以防止定义变量？ 比如应该这个代码： # Condition could fail try: textureIndices = someExpression() # textureIndices is defined here if it does except: textureIndices = [] return textureIndices[详细]
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python – Keras模型不学习
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：82
我的Keras模型没有学习任何东西,我无法弄清楚原因.我甚至将训练集大小减少到5个元素,并且模型仍然不适合训练数据. loss function visualized with TensorBoard 这是我的代码： model = Sequential()model.add(Conv1D(30,filter_length=3,activation='relu',i[详细]
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只有python中列表理解中的正数
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：184
尝试使用单行创建正数列表但它不适合我.需要帮忙 numbers = [34.6,-203.4,44.9,68.3,-12.2,44.6,12.7] 我的代码： newlist = [n if n0 else pass for n in numbers] 为什么通过不起作用？ 解决方法 你几乎拥有它： numbers = [34.6,12.7]newlist = [n for n[详细]
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python – Keras误解了训练数据的形状
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：152
我的训练数据的形式(？,15)在哪里？是一个可变长度. 创建模型时,我指定： inp = Input(shape=(None,15))conv = Conv1D(32,3,padding='same',activation='relu')(inp)... 我的训练数据有形状(35730,？,15). 在python中检查这个我得到： X.shape 产出：(35730,[详细]
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python – 访问dataframe列中值的最佳方法是什么？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：98
比如我有 df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3]})df[df['a']==3].a = 4 这不会将4分配给3 df[df['a']==3] = 4 但这很有效. 它使我对如何分配工作感到困惑.感谢是否有人可以给我一些参考或解释. 解决方法 您不想使用第二种方法.它返回一个数据帧子切片,并为每一行分[详细]
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python – Seaborn – 根据色调名称更改条形颜色
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：111
我正在使用seaborn和pandas从不同(但相关)的数据中创建一些条形图.这两个数据集共享一个用作色调的公共类别,因此我想确保在这两个图中该类别的条形颜色匹配.我怎么能这样做？ 一个基本的例子如下： import seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotl[详细]
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python-2.7 – 如何选择要在哪个列上卸载数据帧
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：98
我有一个看起来像这样的数据集： UniqueID CategoryType Value A Cat1 apple A Cat2 banana B Cat1 orange C Cat2 news D Cat1 orange D Cat2 blue 我希望它看起来像： UniqueID Cat1 Cat2 A apple banana B orange C news D orange blue 我尝试过使用unstac[详细]
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Python：使用pandas从CSV文件中删除非ascii字符
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-20 热度：199
我有一个utf-8编码的文本短信的csv文件. import pandas as pddata = pd.read_csv('my_data.csv',sep=',')data.head() 它的输出如下： id city department sms category01 khi revenue quk respns. 102 lhr revenue good. 103 lhr revenue ?h h2h hh 004 i[详细]
