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python – pandas value_counts()不按降序排列
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：160
有一个数据帧,df Index Date Name Category 0 2017-08-09 ABC-SAP 1 1 2017-08-09 CDE-WAS 2 2 2017-08-10 DEF 3 3 2017-08-11 DEF 3 4 2017-08-11 CDE-WAS 2 5 2017-08-11 CDE-WAS 2 我执行了这段代码： df2=pd.DataFrame(df,columns= ['Name','Category'])[详细]
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python – 将包含列表的嵌套字典展开到pandas DataFrame中
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：134
我有一个嵌套字典,子字典使用列表： nested_dict = {'string1': {69: [1231,232],67:[682,12],65: [1,1]},`string2` :{28672: [82,23],22736:[82,93,1102,102],19423: [64,23]},... } 列表中至少有两个元素用于子词典,但可能会有更多. 我想将这个字典“展开[详细]
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Python已停止工作
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：147
我正在Windows 10机器上运行Python脚本.该脚本读取压缩数据文件,存储为.tar.gz,对其进行处理,然后读取下一个文件.以这种方式,它处理数千个文件. 我在windows10 PowerShell中运行scipt,并且 看似随机 我经常会收到以下错误： 有时这种情况发生在一天之后,有时[详细]
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python – 如何手动确定复杂递归函数的输出
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：173
这是有问题的递归代码： def trace(a,b): if (a b): return -1 elif (a == b): print (a * a) return a * a else: m = (a + b) / 2 return trace (a,m) + trace (m + 1,b)x=trace(1,4) 虽然我不确定这个函数应该做什么,我们应该手动找到x = trace(1,4)的输出[详细]
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python – Spark中的PCA输出与scikit-learn不匹配
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：198
我在Spark ML中尝试PCA(主成分分析). data = [(Vectors.dense([1.0,1.0]),),(Vectors.dense([1.0,2.0]),(Vectors.dense([4.0,4.0]),(Vectors.dense([5.0,)]df = spark.createDataFrame(data,["features"])pca = PCA(k=1,inputCol="features",outputCol="pcaF[详细]
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如何将gRPC服务器/客户端部署到heroku？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：66
我将我的python gRPC服务器部署到Heroku,并想知道如何使用本地Python客户端测试它. server.py def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) icp_pb2_grpc.add_MyServicer_to_server(MyServicer(),server) server_port =[详细]
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python – 为什么在tensorflow中构建resnet模型时使用固定填充
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：96
Tensorflow在github中正式实现了resnet.它使用固定填充而不是普通的tf.layers.conv2d. 像这样的东西： def conv2d_fixed_padding(inputs,filters,kernel_size,strides,data_format): """Strided 2-D convolution with explicit padding.""" # The padding is[详细]
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如果它们不是一个接一个地更改,则更改重复列表项
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：132
我有一个重复的整数列表.例： 37 1 30 38 5 39 5 5 5 40 33 5 35 42 25 36 27 27 43 27 我需要将重复的数字更改为其他数字,如果它们不是一个接一个地去.新数字不应与列表中的其他数字重复.例如,上面的列表应该是这样的： 37 1 30 38 5 39 8 8 8 40 33 2 35 4[详细]
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python – 当工作人员数量增加并且numpy生成大型数组时,Keras使
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：191
我的代码使用了相对广泛的扩充策略,但我注意到当fit_generator( workers = N)中的N增加时,CPU利用率不成比例.我有一个4核CPU. 当N = 1时,htop显示约105％的使用率 当N = 2时,htop显示约202％的使用率 当N = 3时,htop显示约287％的使用率 当N = 4时,htop显示[详细]
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python – 如何在列表推导中分配函数调用
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：195
我正在尝试优化一些代码来处理列表列表,我注意到当我尝试在列表中指定一个列表时,我会一直遇到语法或输出错误. 我的代码如下 out = []for cluster in ClusterFile: cluster = list(cluster) for term in cluster[3]: for item in Interest: if term == item[[详细]
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python – 为什么运行“setup.py test”运行我的控制台脚本？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：159
我非常简单的示例项目包含： addtest/ setup.py addtest/ __init__.py __main__.py app.py 我的app.py只是： def main(): raise SystemExit("Command line entry point called.") 我的__main__.py只是： from addtest.app import mainmain() 我的setup.py包[详细]
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python – 如何使用tf.data.Dataset.from_generator()向生成器
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：87
我想使用from_generator()函数创建一些tf.data.Dataset.我想向生成器函数(raw_data_gen)发送一个参数.这个想法是生成器函数将根据发送的参数产生不同的数据.通过这种方式,我希望raw_data_gen能够提供培训,验证或测试数据. training_dataset = tf.data.Datase[详细]
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python – 如何键入提示函数,其中返回类型取决于参数的输入类型
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：99
假设我有一个将Python数据类型转换为Postgres数据类型的函数,如下所示： def map_type(input): if isinstance(input,int): return MyEnum(input) elif isinstance(input,str): return MyCustomClass(str) 我可以输入提示： def map_type(input: Union[int,st[详细]
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python – Django规则对象权限
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：194
我正在尝试使用django rules在django和django管理界面中配置对象权限. 现在,当我添加权限规则时,它们将始终仅使用第一个参数调用,但对象始终为None. 例如,我是否会创建此谓词： @rules.predicatedef is_book_author(user,book): return book.author == user[详细]
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使用fsolve检查微分方程的稳定性
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：123
我想找到微分方程的平衡点,并检查平衡点是否稳定. 这是一个最小的工作示例 import numpy as npfrom scipy.optimize import fsolvedim = 2A = np.random.uniform(size = (dim,dim))sol,infodict,ier,mesg = fsolve(lambda x: 1-np.dot(A,x),np.ones(dim),full[详细]
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如何避免gcloud计算警报存储缓存中的密钥
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：158
我写了一些小代码来控制谷歌云平台上的多个计算引擎.整个文件在这里是github. 该部分导致的问题是gcloud compute ssh如下 def upload_file(self,projectname): var = raw_input("Upload file with name: " + projectname + " will remove all file and direc[详细]
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python – 使用带有flask和flask-restplus的Google App Engine
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：85
我的根文件夹中的main.py文件如下所示. app = Flask(__name__)def configure_app(app): app.config['SERVER_NAME'] = settings.FLASK_SERVER_NAME app.config['SWAGGER_UI_DOC_EXPANSION'] = settings.RESTPLUS_SWAGGER_UI_DOC_EXPANSION app.config['RESTPL[详细]
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比较Python中两个PyInstaller生成的Linux可执行文件
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：158
问题很简单,但我没有看到任何样本. 我需要比较PyInstaller生成的两个可执行文件,并确定哪个是较新的(但不是简单的时间戳).时间戳可能更新,但内容保持不变.只有当两个时间戳都更新且内容不同时,才需要替换旧文件. 任何示例解决方案例如PyInstaller中的简单版[详细]
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python – Cyclic Imports从pylint修复R0401
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：64
Pylint抱怨使用R0401错误代码循环导入NLTK包的特定文件,例如： nltk/nltk/ccg/lexicon.py:1: [R0401(cyclic-import),] Cyclic import (nltk - nltk.internals)nltk/nltk/ccg/lexicon.py:1: [R0401(cyclic-import),] Cyclic import (nltk.corpus - nltk.token[详细]
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python – 如何组合多个TUI表单来编写更复杂的应用程序？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：93
我想编写一个带有基于文本的用户界面(TUI)的程序,该程序由几种形式组成. 第一个表单包含“列表”.每个列表元素代表一个按钮. 如果按下相应的按钮,则应显示另一个表单,其中可以输入列表条目的数据. 然后再次显示第一个表单(使用更新的列表条目). 这是我的尝试[详细]
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python – Openpyxl比较两个表中的值以查看值是否不存在
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：50
我正在制作一个excel比较程序,它需要一定数量的工作表,比较它们并检查其中一个工作表中的值是否不存在.但是,我收到了重复的问题.为了澄清,这是我的代码： import tkinter as tkfrom tkinter import filedialogimport openpyxl,os,csvfrom openpyxl.utils imp[详细]
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python – scipy.stats是否为iqr做了错误的计算？
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：58
我在数据集上编码[23,25,28,32,33,35] 根据wiki和scipy doc IQR = Q3 Q1 = 33 25 = 8 当我在数据集上运行IQR时,结果(6)不符合预期(8). 我在https://stackoverflow.com/a/23229224尝试了另一种方法,结果是6. 这是我的代码 import numpy as npfrom scipy.stats[详细]
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python – 将pyspark数据帧与另一个数据帧进行比较
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：97
我有2个数据帧来比较它们具有相同的列数,并且比较结果应该具有不匹配的字段以及值和ID. 数据帧一 +-----+---+--------+| name| id| City|+-----+---+--------+| Sam| 3| Toronto|| BALU| 11| YYY||CLAIR| 7|Montreal||HELEN| 10| London||HELEN| 16| Ottawa|[详细]
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python – 稀疏DataArray Xarray搜索
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：59
在xarray中使用DataArray对象,找到具有值的所有单元格的最佳方法是！= 0. 例如在熊猫中我会这样做 df.loc[df.col1 0] 我的具体例子我正在试着看三维脑成像数据. first_image_xarray.shape(140,140,96)dims = ['x','y','z'] 看看xarray.DataArray.where的文档[详细]
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使用未观察到的组件模型模拟时间序列
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：185
在使用来自statsmodel的UnobservedComponents来拟合本地级别模型之后,我们正在尝试找到用结果模拟新时间序列的方法.就像是： import numpy as npimport statsmodels as smfrom statsmodels.tsa.statespace.structural import UnobservedComponentsnp.random.[详细]
