Questions tagged «python»

Python是一种多范式,动态类型的多用途编程语言。它旨在快速学习,理解和使用并强制使用干净统一的语法。请注意,Python 2自2020年1月1日起已不再受支持。不过,对于特定于版本的Python问题,请添加[python-2.7]或[python-3.x]标签。使用Python变体或库(例如Jython,PyPy,Pandas,Numpy)时,请将其包含在标签中。

4
有效地比较两列中的列表
当具有这样的Pandas DataFrame时: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'today': [['a', 'b', 'c'], ['a', 'b'], ['b']], 'yesterday': [['a', 'b'], ['a'], ['a']]}) today yesterday 0 ['a', 'b', 'c'] ['a', 'b'] 1 ['a', 'b'] ['a'] 2 ['b'] ['a'] ... etc 但是,我希望通过大约10万个条目在行的基础上在两列中找到这些列表的添加和删除。 它可与以下问题相提并论:Pandas:如何将DataFrame中的列表列与Pandas(不是for循环)进行比较? 但我正在研究这些差异,而且Pandas.apply对于许多条目而言,方法似乎并不那么快。这是我当前正在使用的代码。Pandas.apply使用numpy's setdiff1d方法: additions = df.apply(lambda row: np.setdiff1d(row.today, …

8
我怎么能刮得更快
这里的工作是刮的API的网站,从开始https://xxx.xxx.xxx/xxx/1.json到https://xxx.xxx.xxx/xxx/1417749.json写它到底到MongoDB的。为此,我有以下代码: client = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017") db = client["thread1"] com = db["threadcol"] start_time = time.time() write_log = open("logging.log", "a") min = 1 max = 1417749 for n in range(min, max): response = requests.get("https:/xx.xxx.xxx/{}.json".format(str(n))) if response.status_code == 200: parsed = json.loads(response.text) inserted = com.insert_one(parsed) write_log.write(str(n) + "\t" + str(inserted) + "\n") print(str(n) + …

3
如何使用OpenCV获取数独网格的单元格?
最近几天,我一直在尝试从图片中获取数独网格,而我一直在努力获取网格的较小正方形。我正在处理下面的图片。我以为用Canny滤镜处理图像会很好,但是没有,而且我无法获得每个正方形的每个轮廓。然后,我将自适应阈值,otsu和经典阈值放入测试中,但是每次似乎都无法捕捉到每个小方块。 最终目标是获取包含数字的单元格,并使用pytorch识别数字,因此我真的很想获得一些清晰的数字图像,以使识别不会出错:) 有人会对如何实现这一目标有想法吗?在此先多谢!:D

5
在索引和插入行时防止强制熊猫数据帧
我正在处理熊猫数据帧的各个行,但在索引和插入行时遇到了强制问题。熊猫似乎总是想将int / float混合类型强制转换为全浮点类型,我看不出对此行为有任何明显的控制。 例如,这是一个带有aas int和bas 的简单数据框float: import pandas as pd pd.__version__ # '0.25.2' df = pd.DataFrame({'a': [1], 'b': [2.2]}) print(df) # a b # 0 1 2.2 print(df.dtypes) # a int64 # b float64 # dtype: object 在索引一行时,这是一个强制问题: print(df.loc[0]) # a 1.0 # b 2.2 # Name: 0, dtype: float64 …

3
WTForms:安装“ email_validator”以获得电子邮件验证支持
运行以下代码进行表单验证时获取异常。 File "/Users/homeduvvuri/Documents/Learning/PartyGoUdemy/PartGo/user/forms.py", line 11, in BaseUserForm email = EmailField('Email', [validators.DataRequired(), validators.Email()]) File "/Users/homeduvvuri/Documents/Learning/PartyGoUdemy/PartGo/partgo-env/lib/python3.7/site-packages/wtforms/validators.py", line 332, in __init__ raise Exception("Install 'email_validator' for email validation support.") Exception: Install 'email_validator' for email validation support. 在codeanywhere VM上完美运行。不在本地计算机上。 from flask_wtf import FlaskForm from flask_wtf.file import FileField, FileAllowed from wtforms import Form, StringField, PasswordField, validators, …
15 python  flask  wtforms 

5
如何在C ++中使用STL在低于总长度的位数下创建排列
我有一个c++ vector与std::pair<unsigned long, unsigned long>对象。我正在尝试使用生成矢量对象的排列std::next_permutation()。但是,我希望排列具有给定的大小,类似于permutationspython中指定了预期返回排列的大小的函数。 基本上,c++相当于 import itertools list = [1,2,3,4,5,6,7] for permutation in itertools.permutations(list, 3): print(permutation) Python演示 (1, 2, 3) (1, 2, 4) (1, 2, 5) (1, 2, 6) (1, 2, 7) (1, 3, 2) (1, 3, 4) .. (7, 5, 4) (7, 5, 6) (7, 6, 1) (7, …


1
您可以将OpenCVsolvePNP与等角矩形图像一起使用吗?
是否可以将OpenCV的solvePNP与等矩形图像一起使用?我有一个等边的图像,并且在此图像中有四个点(红色点)及其像素坐标,然后我有四个对应的世界点,例如,[(0, 0, 0), (2, 0, 0), (2, 10, 0), (0, 10, 0)]如何估计相机的姿势? 我尝试使用OpenCV,solvePnp但由于它期望使用Brown相机模型,因此无法正常工作。球形摄像机可以做到吗?


3
使用SAT求解器(Python)查找特定区域内的游离多氨基酸的所有组合
我是SAT求解器领域的新手,并且需要有关以下问题的一些指导。 考虑到: ❶我选择了4 * 4网格中的14个相邻单元格 ❷我有5个大小分别为4、2、5、2和1的多氨基酸(A,B,C,D,E) poly这些多氨基酸是自由的,即它们的形状不固定,可以形成不同的图案 如何使用SAT求解器计算选定区域内(灰色单元格)的这5个自由多聚氨基酸的所有可能组合? 借用@spinkus有洞察力的答案和OR工具文档,我可以编写以下示例代码(在Jupyter Notebook中运行): from ortools.sat.python import cp_model import numpy as np import more_itertools as mit import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline W, H = 4, 4 #Dimensions of grid sizes = (4, 2, 5, 2, 1) #Size of each polyomino labels = np.arange(len(sizes)) …

5
当我键入python时,CMD打开窗口存储
今天,当我尝试在Sublime Text 3上运行一个简单的代码时,出现了以下消息: 找不到Python,但可以从Microsoft Store安装它:https : //go.microsoft.com/fwlink?linkID=2082640 当我在CMD中键入Python时,它将为我打开Windows商店以下载Python 3.7。这个问题今天开始是没有充分的理由的,我没有更改或下载任何有关Python的内容,并且已经尝试重新安装Python,并且Path是正确的。

1
为什么np.dot不精确?(n维数组)
假设我们采用np.dot两个'float32'2D数组: res = np.dot(a, b) # see CASE 1 print(list(res[0])) # list shows more digits [-0.90448684, -1.1708503, 0.907136, 3.5594249, 1.1374011, -1.3826287] 数字。除了它们可以更改: 案例1:切片a np.random.seed(1) a = np.random.randn(9, 6).astype('float32') b = np.random.randn(6, 6).astype('float32') for i in range(1, len(a)): print(list(np.dot(a[:i], b)[0])) # full shape: (i, 6) [-0.9044868, -1.1708502, 0.90713596, 3.5594249, 1.1374012, -1.3826287] …
15 python  c  arrays  numpy  precision 

6
在numpy中快速找到对称对
from itertools import product import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_records(product(range(10), range(10))) df = df.sample(90) df.columns = "c1 c2".split() df = df.sort_values(df.columns.tolist()).reset_index(drop=True) # c1 c2 # 0 0 0 # 1 0 1 # 2 0 2 # 3 0 3 # 4 0 4 # .. .. .. # …
15 python  pandas  numpy 

7
子类化:是否可以用常规属性覆盖属性?
该赏金过期3天。这个问题的答案有资格获得+500声望奖励。 保罗·潘泽(Paul Panzer)希望奖励现有的答案。 假设我们要创建一类类,这些类是总体概念的不同实现或专业化。假设某些衍生属性有一个合理的默认实现。我们想把它放在基类中 class Math_Set_Base: @property def size(self): return len(self.elements) 因此,在这个相当愚蠢的示例中,子类将能够自动计算其元素 class Concrete_Math_Set(Math_Set_Base): def __init__(self,*elements): self.elements = elements Concrete_Math_Set(1,2,3).size # 3 但是,如果子类不想使用此默认值怎么办?这不起作用: import math class Square_Integers_Below(Math_Set_Base): def __init__(self,cap): self.size = int(math.sqrt(cap)) Square_Integers_Below(7) # Traceback (most recent call last): # File "<stdin>", line 1, in <module> # File "<stdin>", line …

1
Brew-重新安装python @ 2
我在brew上遇到openssl和python @ 2的问题,这里已经解释了(未解决)。已记录的重新安装Python和openssl的解决方法无法正常工作,因此我决定卸载并重新安装Python。 问题是,当您尝试通过brew安装Python 2时,会收到以下消息: brew install python@2 Error: No available formula with the name "python@2" ==> Searching for a previously deleted formula (in the last month)... Warning: homebrew/core is shallow clone. To get complete history run: git -C "$(brew --repo homebrew/core)" fetch --unshallow python@2 was deleted from homebrew/core in …

By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.