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python – Pandas read_csv加速
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：52
我正在阅读一个大型的csv,它有大约1000万行和20个不同的列(带有标题名称). 我有值,2列有日期和一些字符串. 目前,我需要大约1.5分钟来加载数据,如下所示： df = pd.read_csv('data.csv',index_col='date',parse_dates = 'date') 我想问一下,如何才能显着提高[详细]
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c# – 如何在使用(Py.GIL())块pythonnet时处理异常
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：66
有没有办法在使用(Py.GIL())块时处理异常？ 例如： using System; using Python.Runtime; public class Test{ public static void Main(){ using(Py.GIL()){ try{ dynamic module = Py.Import("module"); dynamic result = module.function("argument"); Con[详细]
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如何在包中包含示例或测试程序？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：96
Python Cookbook为“典型库包”建议了以下树结构： projectname/ README.txt Doc/ documentation.txt projectname/ __init__.py foo.py bar.py utils/ __init__.py spam.py grok.py examples/ helloworld.py 您会注意到examples /不是实际包的一部分,它位于p[详细]
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Python：如何查找三元组用户访问过的三元组
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：101
我有一个CSV文件,其中包含用户访问的项目列表,例如： user_id item_id370 293471 380280 100280 118219 118... 列表很长 30M行. 我需要找到三个用户访问过的项目的三元组(即所有三个用户都访问了所有三个项目).这种三胞胎很少见.我试图找到的示例结果： user[详细]
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python – 非阻塞Scrapy管道到数据库
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：109
我在Scrapy中有一个Web抓取器,可以获取数据项.我想异步地将它们插入到数据库中. 例如,我有一个事务,使用SQLAlchemy Core将一些项目插入到我的数据库中： def process_item(self,item,spider): with self.connection.begin() as conn: conn.execute(insert(ta[详细]
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python – 如何为matplotlib.animation正确启用ffmpeg？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：146
到目前为止,我已经在堆栈上覆盖了大量的内容,试图让ffmpeg继续下去,这样我就可以制作一个间隔拍摄视频. 我在CentOS 7机器上,运行python3.7.0a0. python3 import numpy as np np.__version__'1.12.0' import matplotlib as mpl mpl.__version__'2.0.0' import[详细]
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Python代码计算三点之间的角度(lat长坐标)
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：111
任何人都可以建议如何计算三点之间的角度(纬度长坐标) A : (12.92473,77.6183)B : (12.92512,77.61923)C : (12.92541,77.61985) 最佳答案 假设您需要角度ABC(B是角度的顶点),我会看到两种解决问题的主要方法.由于您的三个点彼此接近(纬度小于0.0007°,经度相[详细]
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我怎么能导致Python 3.5崩溃？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：68
我们在我们的应用程序中使用嵌入式cpython作为脚本语言.我们在启动时修改sys.path以确保我们不从应用程序外部执行代码,但是在PYTHONPATH中使用sitecustomize.py的用户导致代码在我们有机会修复sys.path之前执行,我们相信他们的代码有一个严重的崩溃(不是例外[详细]
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如何使用带数据的数据库在django中运行测试？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：159
我想使用postgres localhost数据库中的数据(已经加载的数据)测试我的视图.我正在使用pyx和pytest-django. 我的问题： 如何设置/连接到本地数据库以获取所有数据模型架构和数据本身？或者也许最好使用factory_boy？或者从.sql脚本加载整个数据(如果是,如何)？[详细]
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python – 在TensorFlow 1.0教程中的Cuda问题看起来像TF找不到C
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：169
这个问题与SSE AVX等警告无关.我已经将输出包括在内为完整性.问题是一些cuda libs的失败,我认为,最后,机器有一个NVIDA 1070卡,并且有一个Cuda libs,在这个过程的早期使用但是最后还缺少什么？ 我pip安装了TensorFlow 1.0版 我还单独下载了repo以获得最新的教[详细]
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python – Tensorflow：在方法中使用会话/图形
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：70
我的情况是这样的： 我有一个训练张量流模型的脚本.在此脚本中,我实例化了一个提供训练数据的类.该类的初始化依次实例化另一个名为“image”的类,以进行数据扩充的各种操作,而不是. main script - instantiates data_feed class - instantiates image class[详细]
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使用ctypes和jython
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：186
我在python脚本中使用ctypes lib时遇到了麻烦.这是我的代码(在互联网上找到)： if __name__ == "__main__": from ctypes import * user32 = windll.user32 kernel32 = windll.kernel32 class RECT(Structure): _fields_ = [ ("left",c_ulong),("top",("right[详细]
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映射python2与python3
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：127
我是初学python用户,我在python2.7和python3.4.3上运行了以下代码 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport scipy.stats as statsalpha = 1n = 100u = stats.uniform(0,1)F_inverse = lambda u: 1/alpha*np.log(1/(1-u))v = np.array(map(F[详细]
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Python – 从线性回归线计算正在进行的1标准偏差
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：131
我已经设法获得时间序列数据的线性回归线,这要归功于stackoverflow先前.所以我有以下从python绘制的图/线： 我使用以下代码获得此回归线,最初从csv文件导入价格/时间序列数据： f4 = open('C:Userscost9OneDriveDocumentsPYTHONTEST-ASSURANCE FILESL[详细]
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python – 计算另一个数组中没有重叠的数组的出现次数
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：191
我有一个mxn矩阵A,其中m％t = n％t = 0,因此较小的txt矩阵B平铺矩阵而没有边框或重叠.我想检查A是否完全由B的瓦片组成,而不是尽可能有效地计算作为中间步骤的瓦片.此外,对于我的特殊用例,没有必要知道B.测试A是否在每个方向上严格重复每个txt瓦片就足够了.[详细]
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python – 如何工作git ls-files脚本
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：158
怎么看看git ls-files的脚本？ 是否可以修复索引文件或从corupted索引文件中提取文件列表？ 也许可以使用正则表达式？最好是在python 2.7.6中 最佳答案 根据腐败程度,这可能是也可能不可行. Git的数据结构和相关工具更适合于检测腐败而不是修复它. 特别是,索[详细]
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python – pip freeze显示appdirs,包装,pyparsing,六个安装
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：119
我创建了virtualenv,在其中安装了Django pip install django==1.9.8 之后 pip freeze 产生 appdirs==1.4.0Django==1.9.8packaging==16.8pyparsing==2.1.10six==1.10.0 所有这些包都来自哪里？ 如何摆脱它们？ 之前我用相同的方法工作了很多时间,设置很干净.[详细]
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python – Pandas堆积了零值的面积图
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：50
我正在使用pandas df.plot(kind = area)创建堆积区域图表.我的一些数据值有时为零.我想没有显示值为零的行显示.是否可以在显示区域时隐藏线条？ 这是制作简单图表的基本代码.我不希望红线显示在3和4之间,因为值为0. import numpy as npimport pandas as pdda[详细]
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python – Pandas：在列中聚合列表值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：101
我有以下数据帧： data = {'VehID' : pd.Series([10000,10000,10001,10001]),'JobNo' : pd.Series([1,2,1,3,3]),'Material' : pd.Series([5005,5100,5005,5888,5222,5222])}df = pd.DataFrame(data,columns=['VehID','JobNo','Material']) 它看起来像这样：[详细]
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遗传编程pyeasyGA和Zelle图形在Python上
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：95
我想制作一个简单的程序来提高我对这类编程的了解. 我发现了一个非常有用的库,pyeasyGA,并且我尝试使用graphics.py创建一个简单的程序,从随机生成的“pass”序列创建一个收敛到一个点的序列. 这就是它的工作原理： def create_individual(data): a = [(randi[详细]
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python – 是否有可能等到`.persist()`在dask中完成缓存？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：90
由于.persist()在后台缓存数据,我想知道是否可以等到它完成缓存然后执行以下操作.此外,还有一种方法可以为缓存过程设置进度条吗？非常感谢你 最佳答案 是的,您正在寻找的功能恰当地命名为等待和进步. from dask.distributed import wait,progress progress函[详细]
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python – Boto3 InvalidParameterException
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：184
我有一些调用AWS的Rekognition服务的代码.有时会抛出此异常： An error occurred (InvalidParameterException) when calling the DetectLabels operation: Request has Invalid Parameters 但是,我无法在文档或代码中的任何位置找到InvalidParameterExceptio[详细]
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Git通过GitPython推送
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：119
我在Python中使用此代码(使用“import git”)： repo = git.Repo("my_repository")repo.git.add("bla.txt")repo.git.commit("my commit description") 现在我想推动这个提交.我已经尝试了很多但没有成功. Python命令应该与此Bash命令类似： git push origin[详细]
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python – 标识具有最大键数的值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：102
我有一个类似这样的词典： ip = { "1" : ['a','b'],"2" : ['a','c'],"3" : ['a','b','c','d'],"4" : ['a','d','e']} 我需要找到值集中的哪些项目具有最大数量的密钥,并且还按降序列出项目.输出将是这样的： op = {"a":4,"b":3,"c":2,"d":2,"e":1} 但我在某处[详细]
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没有在字段[title]上声明的[text]类型的处理程序(python elastic
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：85
所有. 我使用的python elasticsearch版本是 import elasticsearchprint elasticsearch.__version__(5,1) 映射是 request_body = { 'mappings':{ 'post': { 'properties': { 'title': { 'type': 'text',} } } }} 错误是： {ustatus: 400,uerror: {ucaused_by:[详细]
