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从模块导入函数需要很长时间
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：67
当我在python脚本中导入我自己编写的模块函数时,加载大约需要6秒钟.该函数只包含大约50行代码,但这甚至不重要,因为它还没有被执行好吗？ 这是加载函数的脚本： #/usr/bin/env pythonimport timeprint(time.clock())from os import chdirprint(time.clock())f[详细]
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python – Tensorflow.非线性回归
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：58
我有这些功能和标签,它们不够线性,不能满足线性解决方案.我从sklearn训练了SVR(kernel =rbf)模型,但现在是时候用tensorflow来做了,很难说应该写什么来达到相同或更好的效果. 你看到那里的那条懒橙线吗？它并不能满足你的决心 代码本身： import pandas as pd[详细]
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python – 按整数索引选择并修改pandas数据帧中的切片
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：157
我有一个如下数据框： df = pd.DataFrame([[1,2],[10,20],[1,40]],columns = ['a','b']) a b0 1 21 10 202 10 23 1 40 我想选择a == 1的b列,以下是经典选择： df[df.a == 1].b a b0 1 23 1 40 然后我想选择这个子数据帧的第i行,这不是索引为i的行.还有几种方[详细]
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使用Django上传大文件：应该怎么做呢？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：71
我必须使用Django上传> = 20 GB的数据. 我应该将文件分成多个块,然后使用某种校验和上传它以保持完整性或者Django是否隐式执行它？ 如果我使用FTP代替常规HTTP来处理这么大的文件会更好吗？ 最佳答案 Django使用所谓的Upload Handlers上传文件,并有一个名为F[详细]
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如果我们使用索引矩阵,我们是否需要在Theano中使用flatten和resh
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：176
我试着理解Theano implementation of LSTM(目前链接无论什么原因都不起作用,但我希望很快就会回来). 在代码中我看到以下部分： emb = tparams['Wemb'][x.flatten()].reshape([n_timesteps,n_samples,options['dim_proj']]) 为了使它“与上下文无关”,我按以[详细]
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python – 检查文件是否存在,如果不存在,则创建它[复制]
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：167
参见英文答案 How do I check whether a file exists without exceptions?????????????????????????????????????41个 我试了一下：赶上但它不起作用.我想我可以把它改成if语句,但不明白为什么这不起作用.这是我的第一个“真实”项目.我正在建立一个灌溉控制[详细]
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python – 将ML VectorUDT功能从.mllib转换为.ml类型进行线性回
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：115
我正在使用Spark集群,我想通过执行此代码来实现线性回归： data = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv") .option("header","true") .option("inferSchema","true") .load("/FileStore/tables/w4s3yhez1497323663423/basma.csv/")data.c[详细]
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使用python avro库时读写模式
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：174
avro规范允许使用不同的写入和读取模式,只要它们匹配即可.该规范还允许别名来满足读取和写入模式之间的差异.以下python 2.7试图说明这一点. import uuidimport avro.schemaimport jsonfrom avro.datafile import DataFileReader,DataFileWriterfrom avro.io[详细]
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Python sklearn在训练期间显示损失值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：85
我想在训练期间检查我的损失值,这样我就可以观察每次迭代时的损失.到目前为止,我还没有找到一个简单的方法让scikit学会给我一个损失值的历史,我也没有找到一个功能已经在scikit中为我绘制损失. 如果无法绘制这个,那么如果我可以简单地在classifier.fit的末尾[详细]
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python – Asyncpg和AWS Lambda
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：103
我正在尝试将asyncpg与AWS Lambda一起使用,并在尝试导入asyncpg时遇到下一个错误 Unable to import module 'handler': No module named asyncpg.protocol.protocol' 我使用和不使用虚拟环境导入类似于this应答的python依赖项. UPD.找到this repo与自定义编译[详细]
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如何在Windows上安装tesserocr？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：176
我下载了tesseract-OCR的可执行文件并安装了它.另一方面,我还从http://www.leptonica.com/download.html下载了leptonica的zip文件.它包括两个目录,即lib和include. 接下来我尝试在python virtualenvironment中执行pip install tesserocr并返回错误 tesserocr[详细]
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python – 需要帮助格式化Google API的日期时区
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：112
我从bigquery记录中检索了一个日期时间(使用google.cloud.bigquery库),需要根据this api method的startTime参数将其发送到rfc 3339格式的google admin sdk报告API.API期待datetime看起来像这样： 2010-10-28T10：26：35.000Z 通常可以通过创建没有tzinfo的py[详细]
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python – 比较字典列表
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：65
我有两个测试结果列表.测试结果表示为词典： list1 = [{testclass='classname',testname='testname',testtime='...},...]list2 = [{testclass='classname',...},...] 两个列表中的字典表示略有不同,因为对于一个列表,我有一些 更多信息.但在所有情况下,任一[详细]
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python – 这个用于排序数字的lambda如何工作？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：145
#code for sorting big integerslis = ['234','5','2','12435645758']lis.sort(key = lambda x: len(x))print lis#output ['5','234','12435645758']lis.sort(key = lambda x: (len(x),x))print lis#output ['2','12435645758'] 我试图在Python中对大数字字[详细]
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python – TypeError：__ init __()缺少1个必需的位置参数：’
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：178
当我试图通过代码绘制交互式绘图时： import matplotlib.pyplot as pltimport PyQt5%matplotlib qt...plt.plot(a_list,b_list)plt.show() 我收到以下错误消息： --------------------------------------------------------------------------- TypeError Tra[详细]
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python代码在数组中不起作用
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：148
这是一个算法问题,其主题是： 最佳买卖时机 假设您有一个数组,其中第i个元素是第i天给定股票的价格. 如果您只被允许完成最多一笔交易(即买入并卖出一股股票),请设计一个算法来查找最大利润. *例1： 输入：[7,1,5,3,6,4] 输出：5 最大.差异= 6-1 = 5(不是7-1[详细]
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python if语句语法的变化
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：109
我遇到了一些我以前从未见过的python代码语法.这是一个例子： i = 0for spam in range(10): i += [1,3][i 5] print(i) 结果是1,2,3,4,5,6,9,12,15,18的顺序.因此,它递增1直到i 5,然后增加3. 以前,我会把这句话写成： if i 5: i += 3else: i += 1 那么这条线[详细]
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python – 检查数据帧中的值与另一个数据帧,并附加值(如果存在)
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：188
我有两个数据帧如下： DF1A B C1 2 34 5 67 8 9DF2Match Values1 a,d7 b,c 我想将DF1 [A]与DF2 [Match]匹配,如果值存在,则将DF2 [Values]附加到DF1 So my result will be:A B C Values1 2 3 a,d7 8 9 b,c 现在我可以使用以下代码来匹配值,但它返回一个空数据[详细]
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python – “在接收控制消息时出错(SocketClosed)：在Tor的干控
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：161
我正在使用一个使用Tor的刮刀,在这个示例项目中有一个简化版本：https://github.com/khpeek/scraper-compose.该项目具有以下(简化)结构： .├── docker-compose.yml├── privoxy│?? ├── config│?? └── Dockerfile├── scraper│?? ├── Dock[详细]
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如何在TensorFlow中将Tensor变量初始化为单位矩阵
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：89
如何将Tensor T初始化为单位矩阵？ 以下将T初始化为784×784的零矩阵. T = tf.Variable(tf.zeros([784,784])) 但我找不到行为符合要求的tf.fn.如何才能做到这一点？ 最佳答案 实际上,您可以将numpy数组作为initial_value的参数传递,因此tf.Variable(initial_[详细]
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python – 将CountVectorizer和TfidfTransformer稀疏矩阵转换为
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：193
问题：将sklearn的CountVectorizer和TfidfTransformer导致的稀疏矩阵转换为Pandas DataFrame列的最佳方法是什么,每个bigram及其相应的频率和tf-idf得分都有一个单独的行？ 管道：从SQL DB中提取文本数据,将文本拆分为双字节并计算每个文档的频率和每个文档的[详细]
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python – 批量加载点四叉树
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：96
我已经实现了一种批量加载点四叉树的方法.但对于某些输入,它无法正常工作,例如,如果有许多点具有相同的x坐标或y坐标. 示例数据集将是： test = [(3,1),(16,(11,4),(5,(9,6),10),(1,15),5),(12,16),(19,17)]tree = create(test) 问题出现在以下几点：(11,15)[详细]
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python – 是否有可能在每个训练步骤中获得目标函数值？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：56
在通常的TensorFlow训练循环中,例如 train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(cross_entropy)with tf.Session() as sess: for i in range(num_steps): # ... train_op.run(feed_dict = feed_dict) train_op.run返回None. 但是,有时收集中间结果很有用,[详细]
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Python：从Gevent Greenlet获得价值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：164
我正在学习Gevent,但无法获得greenlet中调用的函数返回的值.以下代码： import gevent.monkeygevent.monkey.patch_socket()import geventfrom gevent import Greenletimport urllib2import simplejson as jsondef fetch(pid): response = urllib2.urlopen('h[详细]
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python – 如何将2D网格点云插入连续区域？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：133
我有一个2维Numpy NDarray填充0到8之间的浮点数.这个2维数组大小是(1000,1600)并且有大约1400个值(点云中的点),其余值是None,所以matplotlib不会绘制这些值.您可以在下图中看到绘制的表格.我想要的是,使用旁边的值插值的None值具有渐变式热图.这个pointcloud[详细]
