我试图了解是否应该使用 Python类和/或Java类. 如果制作一个专业词典/ Map类的类,应该是Python的dict中的一个子类,还是来自Java的HashMap或TreeMap等？ 很容易使用Python,因为它们更简单,更性感.但Jython运行相对缓慢的一个原因(我觉得这样做)似乎与动态类型有关.我最好说我对这一切并不是那么清楚,并且没有花费数小时的时间仔细研究Python / Jy

我试图了解是否应该使用 Python类和/或Java类. 如果制作一个专业词典/ Map类的类,应该是Python的dict中的一个子类,还是来自Java的HashMap或TreeMap等？ 很容易使用Python,因为它们更简单,更性感.但Jython运行相对缓慢的一个原因(我觉得这样做)似乎与动态类型有关.我最好说我对这一切并不是那么清楚,并且没有花费数小时的时间仔细研究Python / Jy

我在线程和 Python中的tempfile模块有一个有趣的问题.在线程退出之前,某些东西似乎没有得到清理,而且我正在针对打开的文件限制运行. (这是在OS X 10.5.8,Python 2.5.1上.) 然而,如果我复制tempfile模块正在做什么(不是所有的安全检查,而只是生成文件描述符然后使用os.fdopen来生成文件对象)我没有问题. 在将此作为Python的错误提交之前,我想我会在

我在线程和 Python中的tempfile模块有一个有趣的问题.在线程退出之前,某些东西似乎没有得到清理,而且我正在针对打开的文件限制运行. (这是在OS X 10.5.8,Python 2.5.1上.) 然而,如果我复制tempfile模块正在做什么(不是所有的安全检查,而只是生成文件描述符然后使用os.fdopen来生成文件对象)我没有问题. 在将此作为Python的错误提交之前,我想我会在

我希望使用Geopandas / Shapely来完成相当于ArcPy Generate Near Table的操作.我是Geopandas和Shapely的新手,并开发了一种有效的方法,但我想知道是否有更有效的方法. 我有两个点文件数据集 – Census Block Centroids和餐馆.我希望找到每个人口普查区块中心距离它最近的餐厅的距离.对于同一个餐厅而言,对于多个街区来说,最近的餐厅

我希望使用Geopandas / Shapely来完成相当于ArcPy Generate Near Table的操作.我是Geopandas和Shapely的新手,并开发了一种有效的方法,但我想知道是否有更有效的方法. 我有两个点文件数据集 – Census Block Centroids和餐馆.我希望找到每个人口普查区块中心距离它最近的餐厅的距离.对于同一个餐厅而言,对于多个街区来说,最近的餐厅

我有一个直方图,可以用下面的MWE复制： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np pd.Series(np.random.normal(0, 100, 1000)).plot(kind='hist', bins=50) 这创建了这样的情节： 那么我如何

我有一个直方图,可以用下面的MWE复制： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np pd.Series(np.random.normal(0, 100, 1000)).plot(kind='hist', bins=50) 这创建了这样的情节： 那么我如何

我正在尝试调试我的Django应用程序中出现的这个奇怪的404错误. Page not found (404) Request Method: GET Request URL: http://78.198.124.245/ Directory indexes are not allowed here. You're seeing this error because you have DEB

我正在尝试调试我的Django应用程序中出现的这个奇怪的404错误. Page not found (404) Request Method: GET Request URL: http://78.198.124.245/ Directory indexes are not allowed here. You're seeing this error because you have DEB

我正在为我的应用程序编写Falcon中间件.当我得到任何错误我想提出错误,中断进程并返回我的自定义响应,看起来像： { "status": 503, "message": "No Token found. Token is required." } 但标准的Falcon错误实现不允许我将自定义字段设置为我的响应. 如何最恰当地解决这个问题？ 花了很多时间后,我以这种有趣的方式解决了这个

我正在为我的应用程序编写Falcon中间件.当我得到任何错误我想提出错误,中断进程并返回我的自定义响应,看起来像： { "status": 503, "message": "No Token found. Token is required." } 但标准的Falcon错误实现不允许我将自定义字段设置为我的响应. 如何最恰当地解决这个问题？ 花了很多时间后,我以这种有趣的方式解决了这个

我正在尝试使用pip安装包列表. 我使用的代码是： import pip def install(package_name): try: pip.main(['install', package_name]) except: print("Unable to install " + package_name) 此代码

我正在尝试使用pip安装包列表. 我使用的代码是： import pip def install(package_name): try: pip.main(['install', package_name]) except: print("Unable to install " + package_name) 此代码

我一直在使用一段代码(根据 here给出的另一个问题的解决方案)来创建具有两个x轴的光谱数据图.第一个(底部)是频率单位,第二个(顶部)只是转换为波长单位(波长= 3E8 /频率).这很有效,直到我将MPL升级到1.4.2,之后上轴的值与下轴上的值相同(参见示例). MWE(来自MPL邮件列表的精确副本)是： from matplotlib.transforms import Transform,

我一直在使用一段代码(根据 here给出的另一个问题的解决方案)来创建具有两个x轴的光谱数据图.第一个(底部)是频率单位,第二个(顶部)只是转换为波长单位(波长= 3E8 /频率).这很有效,直到我将MPL升级到1.4.2,之后上轴的值与下轴上的值相同(参见示例). MWE(来自MPL邮件列表的精确副本)是： from matplotlib.transforms import Transform,

我有以下片段,它使用规范索引在序列式数据中提取所有唯一值(可散列)的索引,并将它们作为列表存储在字典中： from collections import defaultdict idx_lists = defaultdict(list) for idx, ele in enumerate(data): idx_lists[ele].append(idx) 这对我来说是一个很常见的用例.而且

我有以下片段,它使用规范索引在序列式数据中提取所有唯一值(可散列)的索引,并将它们作为列表存储在字典中： from collections import defaultdict idx_lists = defaultdict(list) for idx, ele in enumerate(data): idx_lists[ele].append(idx) 这对我来说是一个很常见的用例.而且

我有一个问题,我有点难以解释所以我将使用大量的例子来帮助你们理解并看看你是否能帮助我. 假设我有两个列表,其中包含两个人从最好到最差评价的书名. User1评级为lstA,user2评级为lstB lstA = ['Harry Potter','1984','50 Shades','Dracula'] lstB = ['50 Shades','Dracula','1984','Harry Pott

我有一个问题,我有点难以解释所以我将使用大量的例子来帮助你们理解并看看你是否能帮助我. 假设我有两个列表,其中包含两个人从最好到最差评价的书名. User1评级为lstA,user2评级为lstB lstA = ['Harry Potter','1984','50 Shades','Dracula'] lstB = ['50 Shades','Dracula','1984','Harry Pott