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python-3.x – python lock with-statement和timeout
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：52
我正在使用这样的 Python 3序列： lock = threading.Lock()res = lock.acquire(timeout=10)if res: # do something .... lock.release()else: # do something else ... 我更喜欢使用with语句而不是显式的“获[详细]
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python – Pandas DataFrame ApplyMap方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：175
我想试试Pandas DataFrame对象的applymap方法的功能.这是用例： 假设我的DataFrame df1如下： Age ID Name0 27 101 John1 22 102 Bob2 19 103 Alok3 27 104 Tom4 32 105 Matt5 19 106 Steve6 5 107 Tom7 55 108 Dick8 67 109 Harry 现在我想创建一个标志变量[详细]
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Python 3如何使用正则表达式在两点之间获取字符串？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：192
如何使用正则表达式或 Python 3中的任何其他库获取两点之间的字符串？ 例如： Blah blah ABC将要检索的字符串XYZ Blah Blah ABC和XYZ是表示我必须检索的字符串的开头和结尾的变量. 解决方法 使用ABC和XYZ作为具有后视和前瞻断言的锚点： (?=ABC).*?(?=XYZ) ([详细]
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Python捕获任何异常,并使用变量值打印或记录回溯
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：115
当我用sys.excepthook捕获意外错误时 import sysimport tracebackdef handleException(excType,excValue,trace): print 'error' traceback.print_exception(excType,trace)sys.excepthook = handleExceptionh = 1k = 0print h/k 这是我得到的输出 errorTrace[详细]
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通过Python Launcher调用pip
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：128
我已经在 Windows机器上并排安装了 Python 3.5和2.7.我没有乱用我的PATH,而是使用Python Launcher调用不同的Python版本,例如py -2,如果我想使用Python 2.我的问题是：如何调用该安装的pip可执行文件？ 解决方法 你必须像一个模块一样开始pip py -2 -m pip in[详细]
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python – 在运行时获取进程的输出
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：72
我使用 python脚本使用subprocess.Popen运行进程,同时将输出存储在文本文件中,并在控制台上打印.这是我的代码： result = subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE)for line in result.stdout.readlines(): #read and store result in log f[详细]
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如何使用cmp从python 2转换为python 3？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：123
我正在尝试将这个用 python 2编写的代码转换为python 3 nums = ["30","31"]num.sort(cmp=lambda x,y: cmp(y + x,x + y)) 不知道如何在python 3中做到这一点,因为cmp被删除(我相信) 结果应该是[“31”,“30”]而不是[“30”,“31”] 解决方法 这是比较器比关[详细]
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python – Pandas：有没有办法使用类似’droplevel’的东西并在
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：53
以下查询的屏幕截图： 有没有办法轻松删除上级列索引,并且有一个单一级别的标签,如points_prev_amax,points_prev_amin,gf_prev_amax,gf_prev_amin等等？ 解决方法 使用list comprehension设置新列名： df.columns = df.columns.map('_'.join)Or:df.columns =[详细]
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为什么Flask-Migrate让我进行两步迁移？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：121
我正在与Flask,SQLAlchemy,Alembic以及Flask(Flask-SQLAlchemy和Flask-Migrate)的包装器开展一个项目.我有四次迁移： 1c5f54d4aa34 - 4250dfa822a4 (head),Feed: Countries312c1d408043 - 1c5f54d4aa34,Feed: Continents41984a51dbb2 - 312c1d408043,Basic S[详细]
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python – OpenCV透视变换给出了意想不到的结果
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：181
我试图从梯形(在第一个图像中)转换为矩形(在第二个图像中),但得到一个奇怪的结果(在第三个图像中). 我的计划是使用透视变换,由梯形的四个角点和矩形的四个角点定义. 在这个例子中,对于梯形,它们是： ptsTrap = [[ 50. 100. ] [ 50. 200. ] [ 250. 64.7346038[详细]
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使用Python PIL对图像进行强度归一化 – 速度问题
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：130
我在业余时间处理一个小问题,包括分析通过显微镜获得的一些图像.这是一个带有一些东西的晶圆,最终我想制作一个程序来检测某些材料何时出现. 无论如何,第一步是规范化图像的强度,因为镜头不能提供均匀的闪电.目前,我使用的图像没有任何东西,只有基板,作为背景[详细]
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在Python中是否有一个漂亮的State Machine框架？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：116
来自 Ruby世界,我们拥有漂亮的状态机框架 like the one recently baked into Rails,我很惊讶在Python中找不到具有相似美感的明显候选人.我想避免自己动手;面向对象的状态机设计通常要求您在每次添加状态时吊起一堆python(在这种情况下我会经常这样做). 我应[详细]
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python – pandas dataframe：如何计算二进制列中1行的数量？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：128
我有以下pandas DataFrame： import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({"first_column": [0,1,0]}) df first_column0 01 02 03 14 15 16 07 08 19 110 011 012 013 014 115 116 117 118 119 020 0 first_column是0和1的二进制列.存在连续的[详细]
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python – 当涉及离散变量时,pymc3与pymc2的困难
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：170
我正在更新一些计算,其中我使用pymc2到pymc3,当我在模型上有一些离散的随机变量时,我在采样器行为方面遇到了一些问题.例如,请考虑使用pymc2的以下模型： import pymc as pmN = 100data = 10p = pm.Beta('p',alpha=1.0,beta=1.0)q = pm.Beta('q',beta=1.0) A[详细]
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python – 动态构建布尔表达式
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：156
我正在编写一些代码来增加文件名末尾的数字,直到它不再覆盖现有文件.我正在创建几个文件,所有文件都具有相同的基本文件名但不同的扩展名,我都不想覆盖它们. 朴素版： prefix = 'hello0'while os.path.exists(prefix + '.abc') or os.path.exists(prefix + '.[详细]
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python – numpy中矢量化后的性能损失
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：152
我正在写一个耗时的程序.为了减少时间,我尽力使用numpy.dot而不是for循环. 但是,我发现矢量化程序的性能比for循环版本差得多： import numpy as npimport datetimekpt_list = np.zeros((10000,20),dtype='float')rpt_list = np.zeros((1000,dtype='float')h_[详细]
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python-3.x – 多处理队列子类问题
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：77
我想将multiprocessing.Queue子类化,以实现抓取队列块的进程.唯一的问题是,我得到一个奇怪的TypeError？ #!/usr/bin/env python#whaaaaa!?from multiprocessing import Queueclass BufferQueue(Queue): '''A thread/process safe queue for append/popleft o[详细]
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python – 在值数组上调用random.normal会增加噪声吗？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：157
我在某人的代码中看到了这种模式： import numpy as np# Create arrayxx = np.linspace(0.0,100.0,num=100)# Add Noisexx = np.random.normal(xx) 它似乎为数组的每个值添加了一些噪音,但我找不到任何相关的文档.发生了什么？是什么决定了噪音的属性(即缩放)[详细]
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python – Sorl-thumbnail生成黑色方块而不是图像
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：129
我正在Vagrant VM中开发我的项目,我正在使用的软件版本是： Ubuntu 12.04 Django 1.6 Sorl Thumbnail 11.12 枕头2.5.3 我在路径/ var / www / django / my_project / media / icons中有一些图片,我有一个模型,其中ImageField指向该路径. 我的settings.py中也[详细]
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在Python中立体声到单声道wav
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：76
我正在使用scipy方法wavefile.read()加载一个wav,它为我提供了samplerate和audiodata 我知道这个音频数据如果立体声存储为多维数组,如 audiodata[[left right] [left right] ... [left right]] 然后我使用此方法通过(右)/ 2创建一个新的单声道音频数据阵列 d[详细]
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用python列出网络共享
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：114
如果我明确尝试在 Windows机器上使用python在远程主机上列出共享目录的内容,则操作成功,例如,以下代码段工作正常： os.listdir("\remotehostshare") 但是,如果我尝试列出远程主机上可用的网络驱动器/目录,则python会失败,其示例将在以下代码段中显示：[详细]
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python – FLAGS =无意义？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：176
我是 python的新手tensorFlow,我在tensorFlow文档上关注 this MNIST tutorial. 在第一位,我不知道FLAGS = None在这里做什么.我在谷歌搜索,然后回来了.这似乎对其他人来说太明显了？ from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionf[详细]
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python – Pandas读取sql整数变为浮点数
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：63
我遇到了一个问题,当我使用pandas读取Mysql表时,一些列(参见’to_nlc’)曾经是整数变成了一个浮点数(之后自动添加.0). 任何人都可以搞清楚吗？或者一些猜测？非常感谢！ 解决方法 问题是您的数据包含NaN值,因此int会自动转换为float. 我想你可以查看NA type[详细]
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使用Python将数据写入LMDB非常慢
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：178
用 Caffe创建训练数据集我都尝试使用HDF5和LMDB.但是,创建LMDB非常慢,甚至比HDF5慢.我想写约20,000张图片. 我做错了什么吗？有什么我不知道的吗？ 这是我创建LMDB的代码： DB_KEY_FORMAT = "{:010d}"db = lmdb.open(path,map_size=int(1e12)) curr_idx = 0 c[详细]
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python – 使用matplotlib和imshow平滑的2D直方图
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：66
我尝试做一个2D直方图,并通过一种插值获得“平滑”的图像.因此,我将plt.hist2d和plt.imshow结合起来 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.loadtxt("parametre_optMC.dat",skiprows=50,usecols=(1,2))h,x,y,p = plt.hist2d(data[:,0][详细]
