我想打电话给母班,但我得到这样的信息：Traceback (most recent call last): File '***test.py', line 23, in <module> for i in daughter: File '***test.py', line 18, in __iter__ for i in

我一直在寻找答案,但无济于事.我希望能够运行我的代码并将变量存储在内存中,以便我可以设置一个“检查点”,我可以在将来运行它.原因是我有一个相当昂贵的功能需要一些时间来计算(以及用户输入),如果我不必等待它在我改变下游后的每次运行时都要完成它会很好.我确信PyCharm中存在这样的功能,但我不知道它的名称是什么,而且根据我的经验,文档对我来说并不是很清楚.如果

我正在尝试使用RedisToGo在Heroku上使用django-rq运行rqscheduler.我已经按照自述文件(https://github.com/ui/django-rq)中的描述实现了django-rq.我有一个工作人员启动一个rqworker,另一个工作人员使用自述文件中建议的管理命令启动rqscheduler. rqworker成功启动,但我

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是assertEqual(actual,expected)还是assertEqual(expected,actual)？一方面,我看到很多代码使用assertEqual(actual,expected).这包括examples in the unittest docs和examples in the Django docs.但是,这个测试assertEqua

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我试图回避PyOpenGL的缓慢且高开销的后端前端,并特别使用原始后端实现......我遇到的问题是我似乎无法弄清楚前端如何将后端函数glGenBuffers(n,buffers)转换为buffers = glGenBuffers(n).我想知道的是我将什么传递给后端函数的buffers参数？最佳答案以下是使用glGenBuffers创建一个或多个缓冲区的一

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问题： Imagine you start at the corner of an X by Y grid. You can only move in two directions: right and down. How many possible paths are there for you to go from (0, 0) to (X, Y)

Dateutil的timedelta对象似乎有一个自定义__str__方法：In [1]: from datetime import timedelta In [2]: td = timedelta(hours=2) In [3]: str(td) Out[3]: '2:00:00' 我想做的是从字符串表示中重新创建一个timedelta对象.但是,据我

我目前正在尝试读取一个大文件(8000万行),我需要为每个条目进行计算密集型矩阵乘法.计算完之后,我想将结果插入数据库.由于此过程采用时间密集的方式,我希望将文件拆分为多个核心以加快进程.在研究之后,我发现了这个有希望的尝试,它将文件分成n个部分.def file_block(fp, number_of_blocks, block): '''

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我正在尝试使用pyparsing解析一些交通违规句子,当我使用grammar.searchString(句子)时它没关系,但是当我使用parseString时抛出ParseException.任何人都可以帮我,请说我的代码出了什么问题？from pyparsing import Or, Literal, oneOf, OneOrMore, nums, alp

我在python3中使用stanford依赖解析器来解析一个句子,它返回一个依赖图.import pickle from nltk.parse.stanford import StanfordDependencyParser parser = StanfordDependencyParser('stanford-parser-full-2015-12-09

在xarray中是否有某种sort_index或sort_by_dimension方法,就像pandas.DataFrame.sort_index()一样,我可以用它的一个维度对xarray.DataArray对象进行排序？在使用方面,我正在考虑像data_array.sort(dim =“dimension_name”)这样的东西.最佳答案我找不到一个很好

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我用张量流复制“GoogLeNet”,数据集是牛津花17.这是我的代码.# This code is implementation of GoogLeNet, which is proposed in 'https://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/GoogLeNet.pdf' # This code is referred fro

问题：将sklearn的CountVectorizer和TfidfTransformer导致的稀疏矩阵转换为Pandas DataFrame列的最佳方法是什么,每个bigram及其相应的频率和tf-idf得分都有一个单独的行？管道：从SQL DB中提取文本数据,将文本拆分为双字节并计算每个文档的频率和每个文档的每个文件的tf-idf,将结果加载回SQL DB

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看起来SqlAlchemy似乎不支持调用存储过程.有没有人找到适用于SQL Server的解决方法？样品程序：CREATE PROCEDURE list_lock_set @name varchar (5), @requester varchar(30) AS BEGIN SET NOCOUNT ON; INSERT INTO list_lo