Questions tagged «python»

我正在尝试获取Numpy数组中最大元素的索引。可以使用来完成numpy.argmax。我的问题是，我想在整个数组中找到最大的元素并获取其索引。 numpy.argmax 既可以沿一个轴（不是我想要的）应用，也可以沿扁平数组（这是我想要的一种）应用。 我的问题是，当我想要多维索引时，使用numpy.argmaxwithaxis=None返回平面索引。 我可以divmod用来获取非固定索引，但这很难看。有什么更好的方法吗？

99 python  multidimensional-array  numpy 

您可以使用该函数tz_localize来识别Timestamp或DateTimeIndex时区，但是如何相反：如何在保留时区的情况下将时区识别的Timestamp转换为朴素的时间戳？ 一个例子： In [82]: t = pd.date_range(start="2013-05-18 12:00:00", periods=10, freq='s', tz="Europe/Brussels") In [83]: t Out[83]: <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> [2013-05-18 12:00:00, ..., 2013-05-18 12:00:09] Length: 10, Freq: S, Timezone: Europe/Brussels 我可以通过将其设置为None来删除时区，但是结果将转换为UTC（12点变成10）： In [86]: t.tz = None In [87]: t Out[87]: <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> [2013-05-18 10:00:00, ..., 2013-05-18 10:00:09] Length: 10, Freq: S, Timezone: …

99 python  pandas 

我正在使用模板字符串生成一些文件，为此我喜欢新的f字符串的简洁性，以减少类似以下内容的我以前的模板代码： template_a = "The current name is {name}" names = ["foo", "bar"] for name in names: print (template_a.format(**locals())) 现在，我可以直接替换变量： names = ["foo", "bar"] for name in names: print (f"The current name is {name}") 但是，有时在其他地方定义模板是有意义的-在代码中较高的位置，或者从文件或其他内容中导入模板。这意味着模板是带有格式标记的静态字符串。字符串上必须发生一些事情，以告诉解释器将字符串解释为新的f字符串，但是我不知道是否有这种事情。 有什么方法可以引入字符串并将其解释为f字符串，从而避免使用.format(**locals())调用？ 理想情况下，我希望能够像这样进行编码...（magic_fstring_function我不理解的部分在哪里出现）： template_a = f"The current name is {name}" # OR [Ideal2] template_a = magic_fstring_function(open('template.txt').read()) names …

99 python  python-3.x  string-interpolation  python-3.6  f-string 

当我在matplotlib，tbh中绘制图时，我有点困惑后端的处理方式，我不清楚图，轴和图形的层次结构。我阅读了文档，它很有帮助，但我仍然感到困惑... 以下代码以三种不同的方式绘制相同的图： #creating the arrays for testing x = np.arange(1, 100) y = np.sqrt(x) #1st way plt.plot(x, y) #2nd way ax = plt.subplot() ax.plot(x, y) #3rd way figure = plt.figure() new_plot = figure.add_subplot(111) new_plot.plot(x, y) 现在我的问题是- 这三种方法有什么区别，我的意思是，当调用这三种方法中的任何一种时，幕后情况是什么？ 什么时候应该使用哪种方法，在这些方法上使用利弊是什么？

99 python  matplotlib 

在不进行安装的情况下，我想快速查看pip install将要安装的所有软件包。

99 python  pip 

我有一个包含三个字符串列的数据框。我知道第三列中的唯一一个值对于前两个的每种组合都有效。要清理数据，我必须按前两列按数据帧分组，并为每种组合选择第三列的最常用值。 我的代码： import pandas as pd from scipy import stats source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA', 'USA', 'Russia','USA'], 'City' : ['New-York', 'New-York', 'Sankt-Petersburg', 'New-York'], 'Short name' : ['NY','New','Spb','NY']}) print source.groupby(['Country','City']).agg(lambda x: stats.mode(x['Short name'])[0]) 最后一行代码不起作用，它显示“键错误'Short name'”，如果我尝试仅按城市分组，则会收到AssertionError。我该如何解决？

99 python  pandas  group-by  pandas-groupby  mode 

哪个shell命令可以提供我pip正在使用的实际版本？ pip提供pip show已安装但不包含的所有模块版本。

99 python  pip 

使用以下代码： import matplotlib matplotlib.style.use('ggplot') import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'celltype':["foo","bar","qux","woz"], 's1':[5,9,1,7], 's2':[12,90,13,87]}) df = df[["celltype","s1","s2"]] df.set_index(["celltype"],inplace=True) df.plot(kind='bar',alpha=0.75) plt.xlabel("") 我做了这个情节： 如何将x轴刻度标签旋转到0度？ 我尝试添加它，但是没有用： plt.set_xticklabels(df.index,rotation=90)

99 python  pandas  matplotlib 

我想知道如何使用python 2.6.6和numpy版本1.5.0用零填充2D numpy数组。抱歉! 但是这些是我的局限性。因此我不能使用np.pad。例如，我想a用零填充以使其形状匹配b。我想这样做的原因是我可以这样做： b-a 这样 >>> a array([[ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.]]) >>> b array([[ 3., 3., 3., 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3., 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3., 3., 3., 3.], [ …

99 python  arrays  numpy  pad 

Pylint引发错误，指出某些文件缺少文档字符串。我尝试为每个类，方法和函数添加docstring，但是Pylint似乎还在检查文件的开头是否应该有docstring。我可以以某种方式禁用它吗？我想在类，函数或方法中缺少文档字符串的通知，但对于具有文档字符串的文件，这不是强制性的。 （是否在专有源文件的开头经常出现法律术语？是否有任何示例？我不知道单独发布这样一个琐碎的问题是否可以。）

99 python  pylint 

我想在for-loop中注释变量的类型。我尝试了这个： for i: int in range(5): pass 但这显然没有用。 我期望在PyCharm 2016.3.2中能够自动完成工作。像这样的预注释： i: int for i in range(5): pass 没有帮助。 适用于PyCharm> = 2017.1的PS预注释作品

99 python  for-loop  pycharm  type-hinting  python-3.6 

从pandas DataFrame中选择单个列时（例如df.iloc[:, 0]，df['A']或df.A等），结果矢量将自动转换为Series而不是单列DataFrame。但是，我正在编写一些将DataFrame作为输入参数的函数。因此，我更喜欢处理单列DataFrame而不是Series，以便函数可以假定df.columns是可访问的。现在，我必须使用来将Series显式转换为DataFrame pd.DataFrame(df.iloc[:, 0])。这似乎不是最干净的方法。是否有更优雅的方法直接从DataFrame进行索引，以便结果是单列DataFrame而不是Series？

99 python  pandas 

在Python中，使用字符串连接与字符串替换的时间和地点使我难以理解。由于字符串连接的性能有了很大提高，这（成为更多）是一种风格上的决定，而不是一种实际的决定吗？ 举一个具体的例子，如何处理灵活的URI： DOMAIN = 'http://stackoverflow.com' QUESTIONS = '/questions' def so_question_uri_sub(q_num): return "%s%s/%d" % (DOMAIN, QUESTIONS, q_num) def so_question_uri_cat(q_num): return DOMAIN + QUESTIONS + '/' + str(q_num) 编辑：也有关于加入字符串列表和使用命名替换的建议。这些是中心主题的变体，即在什么时候做正确的方法？感谢您的回复！

98 python  string  string-concatenation 

目前，我有这本词典，使用印刷pprint： {'AlarmExTempHum': '\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00', 'AlarmIn': 0, 'AlarmOut': '\x00\x00', 'AlarmRain': 0, 'AlarmSoilLeaf': '\x00\x00\x00\x00', 'BarTrend': 60, 'BatteryStatus': 0, 'BatteryVolts': 4.751953125, 'CRC': 55003, 'EOL': '\n\r', 'ETDay': 0, 'ETMonth': 0, 'ETYear': 0, 'ExtraHum1': None, 'ExtraHum2': None, 'ExtraHum3': None, 'ExtraHum4': None, 'ExtraHum5': None, 'ExtraHum6': None, 'ExtraHum7': None, 'ExtraTemp1': None, 'ExtraTemp2': None, 'ExtraTemp3': None, 'ExtraTemp4': None, 'ExtraTemp5': …

98 python  python-2.7 

在Python 2.x中，我可以将自定义函数传递给sort和.sort函数 >>> x=['kar','htar','har','ar'] >>> >>> sorted(x) ['ar', 'har', 'htar', 'kar'] >>> >>> sorted(x,cmp=customsort) ['kar', 'htar', 'har', 'ar'] 因为用我的语言，辅音是伴随着这个顺序 "k","kh",....,"ht",..."h",...,"a" 但是在Python 3.x中，看起来我无法传递cmp关键字 >>> sorted(x,cmp=customsort) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'cmp' is an invalid keyword argument for this function 有其他选择吗？或者我也应该编写自己的排序函数吗？ 注意：我通过使用“ k”，“ kh”等进行了简化。实际字符是Unicode，甚至更复杂，有时在辅音前后都有元音，所以我完成了自定义比较功能，因此这一部分还可以。唯一的问题是我无法将自定义比较功能传递给sort或.sort

98 python  sorting  python-3.x