在通常的TensorFlow训练循环中,例如train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(cross_entropy) with tf.Session() as sess: for i in range(num_steps): # ... train_op.run(feed

我正在学习Gevent,但无法获得greenlet中调用的函数返回的值.以下代码：import gevent.monkey gevent.monkey.patch_socket() import gevent from gevent import Greenlet import urllib2 import simplejson as json def

我有一个2维Numpy NDarray填充0到8之间的浮点数.这个2维数组大小是(1000,1600)并且有大约1400个值(点云中的点),其余值是None,所以matplotlib不会绘制这些值.您可以在下图中看到绘制的表格.我想要的是,使用旁边的值插值的None值具有渐变式热图.这个pointcloud代表屋顶的形状,我想把这个数据处理成一个我可以提供给

我的models.py中有以下代码：class Tag(models.Model): name = models.CharField(max_length=75) class Article(models.Model): tags = models.ManyToManyField(Tag) def save(self, *args

我有一个大型数据帧(5000 x 12039),我想获得与numpy数组匹配的列名.例如,如果我有桌子 m1lenhr m1lenmin m1citywt m1a12a cm1age cm1numb m1b1a m1b1b m1b12a m1b12b ... kind_attention_scale_10 kind_

我有一大堆JSON数据格式如下：[ [{ 'created_at': '2017-04-28T16:52:36Z', 'as_of': '2017-04-28T17:00:05Z', 'trends': [{ 'url': 'http://twitter.com/search?q

我有一个表示角度(以度为单位)的排序值列表,全部在[0,360]范围内我的目标是找到适合列表中所有角度的最佳范围(最小范围).一些例子：>鉴于列表角度= [0,1,2,10,20,35],答案将是(0,35).>鉴于列表角度= [10,20,340,355],由于值的循环性质,答案将是(340,20).我当前的脚本如下：MAX_ANGLE = 3

我想在pandas中做一些滚动窗口计算,需要同时处理两列.我将用一个简单的例子来清楚地表达问题：import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'x': [1, 2, 3, 2, 1, 5, 4, 6, 7, 9], 'y': [4, 3, 4, 6, 5, 9, 1, 3, 1, 2] }) window

这是我的pandas DataFrame：import pandas as pd import numpy as np data = {'column1': [338, 519, 871, 1731, 2693, 2963, 3379, 3789, 3910, 4109, 4307, 4800, 4912, 5111, 5341, 5820, 6003,

我想知道是否有人可以解释为什么这两个例子最终会产生相同的结果：class Myclass(): def __init__ (self, parameter=None) if parameter is None: self.parameter = 1.0 else: self.parameter =

我想了解float16和float32在结果精度方面的实际差异.例如,Numpy允许您选择所需数据类型的范围(np.float16,np.float32,np.float64).我担心的是,如果我决定使用float 16来保留内存并避免可能的溢出,那么与float32相比,这会造成最终结果的丢失吗？谢谢最佳答案float32是一个32位数字 - float

我有这个数据集： Game1 Game2 Game3 Game4 Game5 Player1 2 6 5 2 2 Player2 6 4 1 8 4 Player3 8

嗨,我有这样的数据框： Ticker P/E P/S P/B P/FCF Dividend No. 1 NTCT 457.32 3.03 1.44 26.04 - 2 GWRE 416.06 9.80 5.33 45.62 -

我一直试图弄清楚python记录器和芹菜记录器之间的区别,特别是下面命令之间的区别,但找不到一个好的答案.我正在使用芹菜v3,django 1.10.from celery.utils.log import get_task_logger logger = get_logger(__name__) ... from celery.utils.log impo

在Sympy中,是否可以修改使用latex()输出函数派生的方式？默认是非常麻烦的.这个：f = Function('f')(x,t) print latex(f.diff(x,x)) 将输出\frac{\partial^{2}}{\partial x^{2}} f{\left (x,t \right )} 这是非常冗长的.如果我喜欢像f_{xx} 有没

我这里有一个场景.让我用一个小例子来解释.我有10支钢笔,我必须给3个人.那些人的比例就像是6：6：1意味着如果我给人C给1笔,我必须给A人和B人6-6笔.我试图通过使用我在下面描述的简单计算来解决它.PerPersonPen = (TotalCountofPens * PerPersonRatio)/(SumofAllPersonsRatio) Per

对于我使用过的大多数Python解释器,Ctrl C将导致解释器打印出“KeyboardInterrupt”并保持打开状态.但是,在最近在新计算机上安装时,Ctrl C导致解释器退出,这是不合需要的.>设置signal.SIGINT处理程序仍然退出.>没有可以调整行为的启动脚本.> raise KeyboardInterrupt不会退出解释

我正在使用pandas和read_csv方法加载一个非常庞大的csv文件,如1000万条记录,我想知道是否有办法显示该加载的进度,如：100,000 lines read 150,000 lines read 谢谢.最佳答案要显示这样的进度：Completed 1 % Completed 2 % ... Completed 99 % Completed

我试图解析和评估表达式,给我作为文件的输入,形式：var[3] = 0 and var[2] = 1 var[0] = 1 and var[2] = 0 and var[3] = 1 ... (实际上我也允许“多位访问”(即var [X：Y])但是现在让我们忽略它...)其中var是整数,[]表示位访问.例如,对于var = 0x9,上面的第一个表达式应该被

Python中有一个有趣的语法，只要定义类型的时候，实现__call__函数，这个类型就成为可调用的。