Questions tagged «python»

如何提取Python中URL中最后一个斜杠之后的内容？例如，这些URL应该返回以下内容： URL: http://www.test.com/TEST1 returns: TEST1 URL: http://www.test.com/page/TEST2 returns: TEST2 URL: http://www.test.com/page/page/12345 returns: 12345 我已经尝试过urlparse，但这给了我完整的路径文件名，例如page/page/12345。

110 python  parsing  url 

我有一个尺寸小于N的清单我想用一个值将其填充到大小N。 当然，我可以使用类似以下的内容，但是我觉得应该缺少一些内容： >>> N = 5 >>> a = [1] >>> map(lambda x, y: y if x is None else x, a, ['']*N) [1, '', '', '', '']

110 python  list  list-manipulation 

我有一个带有unix时间和价格的数据框。我想转换索引列，以便以人类可读的日期显示它。 因此，例如，我在index列中有dateas 1349633705，但我希望它显示为10/07/2012（或至少10/07/2012 18:15）。 在某些情况下，这是我正在使用的代码以及我已经尝试过的代码： import json import urllib2 from datetime import datetime response = urllib2.urlopen('http://blockchain.info/charts/market-price?&format=json') data = json.load(response) df = DataFrame(data['values']) df.columns = ["date","price"] #convert dates df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d")) df.index = df.date 如您所见，我在df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))这里使用的 是无效的，因为我使用的是整数而不是字符串。我认为我需要使用，datetime.date.fromtimestamp但我不确定如何将其应用于整个df.date。 谢谢。

110 python  pandas  unix-timestamp  dataframe 

我尝试使用random.randint(0, 100)，但一些数字相同。有没有一种方法/模块来创建唯一的随机数列表？ 注意：以下代码基于答案，并在发布答案后添加。这不是问题的一部分。这是解决方案。 def getScores(): # open files to read and write f1 = open("page.txt", "r"); p1 = open("pgRes.txt", "a"); gScores = []; bScores = []; yScores = []; # run 50 tests of 40 random queries to implement "bootstrapping" method for i in range(50): # get 40 random queries …

110 python  random 

谁能推荐一个可以进行交互式图形可视化的Python库？ 我特别想要d3.js之类的东西，但python理想情况下，它也是3D的。 我看了看： NetworkX-仅做Matplotlib图，而那些图似乎是2D的。我没有看到任何形式的交互性，例如d3.js提供的交互性。 graph-tool-它仅执行2D绘图，并且交互式图形非常慢。

110 python  graph  d3.js  graph-tool 

这是我的模特。我想要做的是生成一个新文件，并在保存模型实例时覆盖现有文件： class Kitten(models.Model): claw_size = ... license_file = models.FileField(blank=True, upload_to='license') def save(self, *args, **kwargs): #Generate a new license file overwriting any previous version #and update file path self.license_file = ??? super(Request,self).save(*args, **kwargs) 我看到很多有关如何上传文件的文档。但是，如何生成文件，将其分配给模型字段并将Django存储在正确的位置呢？

110 python  django  django-models 

我想在中设置dtype多列的s pd.Dataframe（我有一个文件必须手动解析为列表列表，因为该文件不适合pd.read_csv） import pandas as pd print pd.DataFrame([['a','1'],['b','2']], dtype={'x':'object','y':'int'}, columns=['x','y']) 我懂了 ValueError: entry not a 2- or 3- tuple 我可以设置它们的唯一方法是循环遍历每个列变量并使用进行重铸astype。 dtypes = {'x':'object','y':'int'} mydata = pd.DataFrame([['a','1'],['b','2']], columns=['x','y']) for c in mydata.columns: mydata[c] = mydata[c].astype(dtypes[c]) print mydata['y'].dtype #=> int64 有没有更好的办法？

110 python  pandas 

我有一个关于通过模型处理m2m /及其在django rest框架中的演示的问题。让我们举一个经典的例子： models.py： from django.db import models class Member(models.Model): name = models.CharField(max_length = 20) groups = models.ManyToManyField('Group', through = 'Membership') class Group(models.Model): name = models.CharField(max_length = 20) class Membership(models.Model): member = models.ForeignKey('Member') group = models.ForeignKey('Group') join_date = models.DateTimeField() serializers.py： imports... class MemberSerializer(ModelSerializer): class Meta: model = Member class GroupSerializer(ModelSerializer): …

110 python  django  django-rest-framework 

我有一个文件，该文件可能位于每个用户计算机上的不同位置。有没有一种方法可以实现文件搜索？我可以传递文件名和目录树进行搜索的方式吗？

110 python 

我有几个像这样的字母数字字符串 listOfNum = ['000231512-n','1209123100000-n00000','alphanumeric0000', '000alphanumeric'] 除去尾随零的理想输出为： listOfNum = ['000231512-n','1209123100000-n','alphanumeric', '000alphanumeric'] 前导尾随零的期望输出为： listOfNum = ['231512-n','1209123100000-n00000','alphanumeric0000', 'alphanumeric'] 除去前导零和尾随零的期望输出为： listOfNum = ['231512-n','1209123100000-n', 'alphanumeric', 'alphanumeric'] 目前，我已经按照以下方式进行操作，如果有的话，请提出一种更好的方法： listOfNum = ['000231512-n','1209123100000-n00000','alphanumeric0000', \ '000alphanumeric'] trailingremoved = [] leadingremoved = [] bothremoved = [] # Remove trailing for i in listOfNum: while i[-1] == "0": i = i[:-1] …

110 python  string  trailing  chomp  leading-zero 

一些标准的Python模块是否包含用于计算数字（即诸如）的模数乘法逆的函数？Google似乎对此没有任何好的暗示。y = invmod(x, p)x*y == 1 (mod p) 当然，可以提出扩展的欧几里得算法的自酿10线性算法，但是为什么要重新发明轮子呢？ 例如，Java的BigIntegerhas modInverse方法。Python没有类似的东西吗？

110 python  algorithm 

我已经看到许多有关使用Pandas方法的堆栈溢出问题的答案apply。我还看到用户在他们的下面发表评论，说“ apply缓慢，应避免使用”。 我已经阅读了许多有关性能的文章，这些文章解释apply得很慢。我还在文档中看到了关于免除apply传递UDF的便捷功能的免责声明（现在似乎找不到）。因此，普遍的共识是，apply应尽可能避免。但是，这引起了以下问题： 如果apply太糟糕了，那为什么在API中呢？ 我应该如何以及何时使代码apply免费？ 在任何情况下apply都有良好的情况（比其他可能的解决方案更好）吗？

110 python  pandas  performance  apply 

尝试导入OpenCV时，使用import cv2我得到以下错误： /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2/__init__.py in <module>() 7 8 # make IDE's (PyCharm) autocompletion happy ----> 9 from .cv2 import * 10 11 # wildcard import above does not import "private" variables like __version__ ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 不确定如何解决-尝试使用Google的新协作工具。笔记本在这里：https : //drive.google.com/file/d/0B7-sJqBiyjCcRmFkMzl6cy1iN0k/view?usp=sharing

110 python  opencv  python-import  importerror  python-module 

我开始使用Python。我已经添加了requirements.txt和setup.py我的项目。但是，我仍然对两个文件的目的感到困惑。我读过，它setup.py是为可再发行的事物而requirements.txt设计的，并且是为不可再发行的事物而设计的。但是我不确定这是正确的。 如何真正使用这两个文件？

110 python  setup.py  requirements.txt 

zero_grad()训练期间需要调用该方法。但是文档不是很有帮助 | zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero. 为什么我们需要调用此方法？

110 python  neural-network  deep-learning  pytorch  gradient-descent