我有一个示例pandas dataframe df： col1 col2 col3 col4 0 a 1.0 2.0 3 1 b NaN NaN 6 2 c NaN 8.0 9 3 d NaN 11.0 12

这看起来像是 How do I abort a socket.recv() from another thread in Python的副本,但事实并非如此,因为我想在线程中中止recvfrom(),这是UDP,而不是TCP. 这可以通过poll()或select.select()来解决吗？ 如果要从另一个线程取消阻止UDP读取,请向其发送数据报！ RGDS,马丁

这看起来像是 How do I abort a socket.recv() from another thread in Python的副本,但事实并非如此,因为我想在线程中中止recvfrom(),这是UDP,而不是TCP. 这可以通过poll()或select.select()来解决吗？ 如果要从另一个线程取消阻止UDP读取,请向其发送数据报！ RGDS,马丁

我有以下场景： 在我的models.py中 class FooBar(models.Model): description = models.CharField(max_length=20) 在我的utils.py文件中. from models import FooBar def save_foobar(value): '''acts like a helper method

根据 https://stackoverflow.com/a/48981834/1840471,这是Python中加权基尼系数的实现： import numpy as np def gini(x, weights=None): if weights is None: weights = np.ones_like(x) # Calculate mean absolut

根据 https://stackoverflow.com/a/48981834/1840471,这是Python中加权基尼系数的实现： import numpy as np def gini(x, weights=None): if weights is None: weights = np.ones_like(x) # Calculate mean absolut

我正在玩 python命令行和**运算符,据我所知,它执行幂函数.所以2 ** 3应该是(并且是)8因为2 * 2 * 2 = 8. 有人能解释我发现的行为吗？我没有看到任何方法将操作与括号分组以实际获得65536的结果,就像在这里获得的那样. >>> 2 ** 2 ** 2 16 >>> 2 ** 2 ** 2 ** 2 65536 >>> (2 ** 2 ** 2) ** 2 256 2**

当我正在进行切片时,发生了意想不到的事情,这似乎是第一个被查看但第二个是复制. 第一 第一片行,然后是片段.这似乎是一种观点. >>> a = np.arange(12).reshape(3, 4) >>> a[0:3:2, :][:, [0, 2]] = 100 >>> a array([[100, 1, 100, 3], [ 4, 5, 6, 7],

当我正在进行切片时,发生了意想不到的事情,这似乎是第一个被查看但第二个是复制. 第一 第一片行,然后是片段.这似乎是一种观点. >>> a = np.arange(12).reshape(3, 4) >>> a[0:3:2, :][:, [0, 2]] = 100 >>> a array([[100, 1, 100, 3], [ 4, 5, 6, 7],

我在2D A和B中有两组点,我需要找到A中每个点的最小距离,到B中的一点.到目前为止,我一直在使用SciPy的 cdist,代码如下 import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist def ABdist(A, B): # Distance to all points in B, for each point in A

我在2D A和B中有两组点,我需要找到A中每个点的最小距离,到B中的一点.到目前为止,我一直在使用SciPy的 cdist,代码如下 import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist def ABdist(A, B): # Distance to all points in B, for each point in A

我的应用程序叫做abcapp.我在 Python 2.7上运行Django 1.5b1.同样的问题发生在django的最新trunk版本中. 当我运行manage.py test abcapp时,我写的所有测试都通过了. 当我运行manage.py测试时,我遇到了一连串的失败.显示了第一个失败： Traceback (most recent call last): File "C:\Progr

我是 python的新手,并且无法确定这是否可行. 我在Eclipse下使用PyDev插件,基本上我想知道的是,是否有可能在你坐在断点处编辑代码？即在调试时编辑代码. 它允许我目前这样做,但它似乎仍在执行我做出更改之前存在的代码行. 另外,您是否可以像在VBA和C#中一样拖回程序执行？ 如果其中任何一种都可以,我该如何启用它们？ 从版本1.4.8开始,PyDev在某种程度上支持这一点,参见 cha

我是 python的新手,并且无法确定这是否可行. 我在Eclipse下使用PyDev插件,基本上我想知道的是,是否有可能在你坐在断点处编辑代码？即在调试时编辑代码. 它允许我目前这样做,但它似乎仍在执行我做出更改之前存在的代码行. 另外,您是否可以像在VBA和C#中一样拖回程序执行？ 如果其中任何一种都可以,我该如何启用它们？ 从版本1.4.8开始,PyDev在某种程度上支持这一点,参见 cha

我有一个像这样的数组作为标签列(2个标签：0和1),例如： [0,1,0,1,1] 假设我想将此数组转换为具有形状(5,2)(5个元素,2个标签)的numpy矩阵.我怎么能通过使用任何util库以一种微不足道的方式做到这一点？ 我想要的结果是这样的： [[0,1][1,0],[0,1],[1,0],[1,0]] 你可以使用 NumPy broadcasting – (a[:,None] != np

我有一个像这样的数组作为标签列(2个标签：0和1),例如： [0,1,0,1,1] 假设我想将此数组转换为具有形状(5,2)(5个元素,2个标签)的numpy矩阵.我怎么能通过使用任何util库以一种微不足道的方式做到这一点？ 我想要的结果是这样的： [[0,1][1,0],[0,1],[1,0],[1,0]] 你可以使用 NumPy broadcasting – (a[:,None] != np

我想实现一个简单的2部分FormWizard. 表单1将动态生成如下内容： class BuyAppleForm(forms.Form): creditcard = forms.ChoiceField(widget = forms.RadioSelect) type = forms.ChoiceField(widget = forms.RadioSelect) def __ini

我想知道什么是最简单的方法来编写从1到50生成数字的方法,然后依赖于生成的数字返回我的字符串如： Abcdef如果生成的数字是6 Abcdefghi如果生成的数字是9. 我正在使用python 3.2 有几种方法,最简单的方法： >>> import string >>> import random >>> string.ascii_letters[:random.randint(1, 50)].

我正在尝试使用一列中的值创建一个列,但是基于将另一列与前一个值匹配. 这是我目前的代码： d = {'a':[1,2,3,1,2,3,2,1], 'b':[10,20,30,40,50,60,70,80]} df = pd.DataFrame(d) df['c'] = df['b'][df['a'] == df['a'].prev()] 我想要的输出： a b c 0 1 10

我正在尝试构建一个如 this link.中提到的朴素贝叶斯分类器 参考这条线 X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts) 在Training the Classifier子标题下,我在我的代码中有一个类似的行X_new_counts = count_vect.transform(input.plot_movie),它应该使用it