我有两个数组,例如形状(3,2)和另一个形状(10,7).我想要两个数组的所有组合,这样我最终得到一个9列数组.换句话说,我希望第一个数组的每一行的所有组合与第二个数组的行.我怎样才能做到这一点？据我所知,我没有正确使用meshgrid.根据以前的帖子,我的印象是a1 = np.zeros((10,7)) a2 = np.zeros((3,2)) r = n

问题：当将1000个任务发送到apply_async时,它们在所有48个CPU上并行运行,但有时运行的CPU越来越少,直到只剩下一个CPU运行,并且只有当最后一个CPU完成其任务时,所有CPU才会继续运行每个人都有一个新任务.它不应该等待像这样的任何“任务批处理”..我的(简化)代码：from multiprocessing import Pool pool

有没有办法在Tkinter库中绘制垂直文本？ (Python推荐)textID = w1.create_text(5, 5, anchor='nw') w1.itemconfig(textID, text = 'This is some text') 最佳答案如果你问tkinter.Canvas.create_text是否有这样的东西：textID = w1

如果这是关于学习如何使用CSV文件的基本问题,请原谅我.import csv theReader = csv.reader(open('filename.csv'), delimiter=',') for line in theReader: print line 所以我设法打开文件,可以在我的屏幕上打印它.但我正在尝试将数据捕获到词典中.这是示例

有没有人知道如何作为一个播放器运行OpenAI健身房环境之一.就像让一个人类玩家玩一轮推车杆一样？我已经看到有env.mode ='human'但我无法让它正常运行.我试图按照这里给出的例子https://www.pinchofintelligence.com/getting-started-openai-gym/,但它似乎对我不起作用.您将给予的任何帮助将

我正在寻找比较使用numba jit编译的python函数中的字符串的最佳方法(没有python模式,python 3).用例如下：import numba as nb @nb.jit(nopython = True, cache = True) def foo(a, t = 'default'): if t == 'awesome':

是否有任何限制声明(PEP或其他地方)Linux车轮上传到PyPI的范围应该有多大？具体来说：当我们无法构建后者时,将linux_x86_64轮子上传到PyPI而不是manylinux1_x86_64是否被认为是可接受的做法 - 由于外部C库依赖于较新的glibc？另见PEP 513 / 'Rationale'： Build tools using PE

from PIL import ImageGrab pil_img=ImageGrab.grab([0,0,1000,1000]) 现在我想在两个单独的变量中没有红色像素和黑色像素.所以我应该如何继续pil_img最佳答案如果你不在所有像素上自己编写循环,它会快得多.import os.path from collections import Counter

我在Windows 10中创建了一个名为testenv的conda环境,其中包含Python 3.6和Spyder.我还使用this answer中描述的方法安装了Selenium.我检查了这些软件包是否已安装conda list -n testenv 为了在该环境中运行Spyder,我按照this answer及其相关注释中的说明进行操作.所以我激活了环境

我希望在给定大小为n的数组的情况下生成所有可能的4元组对的列表. n至少为8,因此总能找到至少1对.作为一个有助于理解问题的例子,我使用较小版本的问题,2元组对给出一个大小为5的数组.2元组对的预期结果将导致15个项目(元组被排序,没有重复) ：[(1,2),(3,4)],[(1,2),(3,5)],[(1,2),(4,5)],[(1,3),( 2,4)],

我写了一个代码,继续附加文件.这是它的代码：writel = open('able.csv','a',encoding='utf-8',errors='ignore') with open('test','r',encoding='utf-8',errors='ignore') as file: for i in file.readlines():

这是我的代码：class Prizes(object): def __init__(self, purchases, n, d): self.p = purchases self.n = n self.d = d self.x = 1 def __iter__(self):

我看到了机器学习的故事,我偶然发现了youtube siraj和他的Udacity视频,想要尝试拿起一些东西.他的视频参考：https://www.youtube.com/watch?v=vOppzHpvTiQ&index=1&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3在他的视频中,他有一个导入和读取的tx

我不得不做大量的I / O绑定操作,即解析大文件并从一种格式转换为其他格式.最初我曾经连续做过,即一个接一个地解析..！性能非常差(使用时间为90秒).所以我决定使用线程来提高性能.我为每个文件创建了一个线程. (4个主题) for file in file_list: t=threading.Thread(target = self

我试图了解asyncio和端口我的线程未定.我将以两个无限运行的线程和一个非线程循环(所有这些都输出到控制台)为例.线程版本是import threading import time def a(): while True: time.sleep(1) print('a') def b(): while T

我正在尝试为aiohttp应用程序编写测试.我正在使用pytest-aiohttp插件.我的目的是在第一次测试执行之前初始化并运行应用程序,并在所有测试完成后拆除.像'loop','test_client'这样的pytest-aiohttp灯具非常有用,但它们有scope ='function',这意味着我不能在我自己的灯具中使用它们与scope ='ses

我有一个Unix时间戳,其值为1502878840.这个Unix时间戳值可以转换为人类可读,如2017年8月16日10:20:40.我有2个以下python代码将1502878840转换为2017年8月16日10:20:40.两者都给出相同的结果(2017年8月16日10:20:40)>第一种方法utc = datetime.fromtimestamp

请考虑以下hdfstore和dataframes df和df2import pandas as pd store = pd.HDFStore('test.h5') midx = pd.MultiIndex.from_product([range(2), list('XYZ')], names=list('AB')) df = pd.DataFrame(di

我正在编写代码,将在Twitter上搜索关键词并将它们存储在python词典中： base_url = 'http://search.twitter.com/search.json?rpp=100&q=4sq.com/' query = '7bOHRP' url_string = base_url + q

我正在写蜘蛛来抓取网页.我知道asyncio可能是我最好的选择.所以我使用协同程序异步处理工作.现在我抓住了关于如何通过键盘中断退出程序的问题.所有工作完成后,该程序可能会关闭.源代码可以在python 3.5中运行,并在下面附上.import asyncio import aiohttp from contextlib import suppress c