Questions tagged «python»

我发现了一些有关R中最佳实践，可重复性和工作流程的帖子，例如： 如何提高研究的长期可重复性（尤其是使用R和Sweave） 使用R的可重复研究的完整实质性示例 从代码移动到新机器（可能运行不同的OS）相对简单并且给出相同结果的意义上来说，主要的工作之一就是确保代码的可移植性。 来自Python背景，我习惯了虚拟环境的概念。与所需软件包的简单列表一起使用时，这可以确保安装的软件包和库在任何计算机上都可用，而不会引起太多麻烦。当然，这不能保证-不同的操作系统都有自己的缺点和特点-但这可以为您提供95％的解决方案。 R中是否存在这样的东西？即使它不那么复杂。例如，仅维护必需软件包的纯文本列表以及将安装所有缺失软件包的脚本？ 我即将开始认真使用R，可能与Sweave结合使用，并且理想情况下，我希望以最佳方式开始！感谢您的想法。

73 r  python 

从regex上的python文档中，关于'\'字符： 解决方案是将Python的原始字符串表示法用于正则表达式模式。反斜杠不会以任何特殊方式处理以开头的字符串文字'r'。所以，r"\n"是包含两个字符的字符串'\'和'n'，虽然"\n"是包含一个换行符一个一个字符的字符串。通常，模式将使用此原始字符串表示法在Python代码中表示。 这个原始的字符串表示法是什么？如果您使用原始字符串格式，这意味着"*"将其视为原义字符而不是零个或多个指示符吗？这显然是不对的，否则正则表达式将完全失去其功能。但是，如果它是原始字符串，那么如果"\n"实际上是反斜杠和，它将如何识别换行符"n"？ 我不懂 编辑赏金： 我试图了解原始字符串正则表达式如何与换行符，制表符和字符集匹配，例如，\w对于单词或\d数字或其他所有字符，如果原始字符串模式不能识别反斜杠是普通字符以外的其他东西。我真的可以使用一些很好的例子。

73 python  regex  python-module  rawstring 

我有一个Python代码，该代码可以使用Google STT引擎识别语音并将结果返回给我，但结果以带引号的字符串形式出现。我不希望在我的代码中加上引号，因为我将使用它来运行许多命令，但它不起作用。到目前为止，我还没有尝试过任何东西！这是python代码中的可识别语音的函数： def recog(): p = subprocess.Popen(['./speech-recog.sh'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) global out,err out, err = p.communicate() print out 这是speech-recog.sh： #!/bin/bash hardware="plughw:1,0" duration="3" lang="en" hw_bool=0 dur_bool=0 lang_bool=0 for var in "$@" do if [ "$var" == "-D" ] ; then hw_bool=1 elif [ "$var" == "-d" ] ; then dur_bool=1 elif [ …

73 python  string  speech-recognition  google-voice 

是否可以使用Python类型提示在Django QuerySet中指定记录类型？像QuerySet[SomeModel]什么？ 例如，我们有模型： class SomeModel(models.Model): smth = models.IntegerField() 而且我们想将该模型的QuerySet作为参数传递给func： def somefunc(rows: QuerySet): pass 但是如何在QuerySet中指定记录类型，例如List[SomeModel]： def somefunc(rows: List[SomeModel]): pass 但是使用QuerySet？

73 python  django  type-hinting 

我有一个数据框，类似： foo bar qux 0 a 1 3.14 1 b 3 2.72 2 c 2 1.62 3 d 9 1.41 4 e 3 0.58 我想在数据框的末尾添加一个“总计”行： foo bar qux 0 a 1 3.14 1 b 3 2.72 2 c 2 1.62 3 d 9 1.41 4 e 3 0.58 5 tot …

73 python  pandas 

由于所有元素均为“ false”，如何返回“ false”？ 给定的列表是： data = [False, False, False]

73 python  list  numpy 

如何从其线程之一退出整个Python应用程序？sys.exit()仅终止调用它的线程，所以没有帮助。 我不想使用os.kill()解决方案，因为这不是很干净。

73 python  multithreading 

我有一个zip存档：my_zip.zip。它的内部是一个txt文件，我不知道其名称。我正在看一下Python的zipfile模块（http://docs.python.org/library/zipfile.html），但是对我要执行的操作并不太了解。 我将如何等效于“双击” zip文件以获取txt文件，然后使用txt文件，所以我可以这样做： >>> f = open('my_txt_file.txt','r') >>> contents = f.read()

73 python  zip  zipfile 

有没有一种干净的方法来修补对象，以使assert_call*助手进入测试用例，而无需实际删除操作？ 例如，如何修改该@patch行以通过以下测试： from unittest import TestCase from mock import patch class Potato(object): def foo(self, n): return self.bar(n) def bar(self, n): return n + 2 class PotatoTest(TestCase): @patch.object(Potato, 'foo') def test_something(self, mock): spud = Potato() forty_two = spud.foo(n=40) mock.assert_called_once_with(n=40) self.assertEqual(forty_two, 42) 我可能会使用一起破解side_effect，但是我希望有一种更好的方法可以在所有函数，类方法，静态方法，未绑定方法等上以相同的方式工作。

73 python  mocking 

我有以下代码来测试sklearn python库的一些最流行的ML算法： import numpy as np from sklearn import metrics, svm from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.svm import SVC trainingData = np.array([ [2.3, 4.3, 2.5], [1.3, 5.2, 5.2], [3.3, 2.9, …

73 python  numpy  scikit-learn 

我正在尝试在python中运行基本且非常简单的代码。 from PIL import Image import pytesseract im = Image.open("sample1.jpg") text = pytesseract.image_to_string(im, lang = 'eng') print(text) 看起来就是这样，我实际上已经通过安装程序为Windows安装了tesseract。我是Python的新手，不确定如何继续？ 这里的任何指导将非常有帮助。我尝试重新启动Spyder应用程序，但无济于事。

73 python  tesseract 

virtualenv在使用以下代码初始化时，我拼错了名称： $ virtualenv vnev 我实际上打算用名称创建环境venv。尝试将vnev文件夹重命名为时venv，我发现这没有太大帮助。激活环境的名称仍重命名旧的vnev。 $ mv vnev venv $ . venv/bin/activate (vnev) $ deactivate 我想知道如何重命名环境？

73 python  directory  virtualenv 

我正在使用linear_model.LinearRegressionscikit-learn作为预测模型。它有效且完美。我在使用accuracy_score度量标准评估预测结果时遇到问题。 这是我的真实数据： array([1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]) 我的预测数据： array([ 0.07094605, 0.1994941 , 0.19270157, 0.13379635, 0.04654469, 0.09212494, 0.19952108, 0.12884365, 0.15685076, -0.01274453, 0.32167554, 0.32167554, -0.10023553, 0.09819648, -0.06755516, 0.25390082, 0.17248324]) 我的代码： accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) 错误信息： ValueError：无法处理二进制目标和连续目标的混合 救命 ？谢谢。

73 python  machine-learning  scikit-learn  linear-regression  prediction 

给定一个记录某些书籍使用情况的数据框，如下所示： Name Type ID Book1 ebook 1 Book2 paper 2 Book3 paper 3 Book1 ebook 1 Book2 paper 2 我需要获取所有书籍的数量，保留其他列并获取以下内容： Name Type ID Count Book1 ebook 1 2 Book2 paper 2 2 Book3 paper 3 1 如何才能做到这一点？ 谢谢！

73 python  pandas 

我有一个“一键编码”（全1和全0）的数据矩阵，具有260,000行和35列。我正在使用Keras训练简单的神经网络来预测连续变量。组成网络的代码如下： model = Sequential() model.add(Dense(1024, input_shape=(n_train,))) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Dense(512)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Dense(256)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Dense(1)) sgd = SGD(lr=0.01, nesterov=True); #rms = RMSprop() #model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=rms, metrics=['accuracy']) model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer=sgd) model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, nb_epoch=3, verbose=1, validation_data=(X_test,Y_test), callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=4)] ) 但是，在训练过程中，我看到损失下降得很好，但是在第二个时期的中间，它就变成了nan： Train on 260000 samples, validate on 64905 samples Epoch 1/3 260000/260000 [==============================] - …

73 python  keras  neural-network  theano  loss-function