我想使用from_generator()函数创建一些tf.data.Dataset.我想向生成器函数(raw_data_gen)发送一个参数.这个想法是生成器函数将根据发送的参数产生不同的数据.通过这种方式,我希望raw_data_gen能够提供培训,验证或测试数据.training_dataset = tf.data.Dataset.from_genera

假设我有一个将Python数据类型转换为Postgres数据类型的函数,如下所示：def map_type(input): if isinstance(input, int): return MyEnum(input) elif isinstance(input, str): return MyCustomCl

我想找到微分方程的平衡点,并检查平衡点是否稳定.这是一个最小的工作示例import numpy as np from scipy.optimize import fsolve dim = 2 A = np.random.uniform(size = (dim,dim)) sol, infodict, ier, mesg = fsolve(lambda x:

我写了一些小代码来控制谷歌云平台上的多个计算引擎.整个文件在这里是github.该部分导致的问题是gcloud compute ssh如下def upload_file(self, projectname): var = raw_input('Upload file with name: ' + projectname + ' will remove

我的根文件夹中的main.py文件如下所示.app = Flask(__name__) def configure_app(app): app.config['SERVER_NAME'] = settings.FLASK_SERVER_NAME app.config['SWAGGER_UI_DOC_EXPANSION'] = setting

Pylint抱怨使用R0401错误代码循环导入NLTK包的特定文件,例如：nltk/nltk/ccg/lexicon.py:1: [R0401(cyclic-import), ] Cyclic import (nltk -> nltk.internals) nltk/nltk/ccg/lexicon.py:1: [R0401(cyclic-import

我想编写一个带有基于文本的用户界面(TUI)的程序,该程序由几种形式组成.>第一个表单包含“列表”.每个列表元素代表一个按钮.>如果按下相应的按钮,则应显示另一个表单,其中可以输入列表条目的数据.>然后再次显示第一个表单(使用更新的列表条目).这是我的尝试,它使用库npyscreen但不返回第一个表单.代码也不包含更改列表项的逻辑.

我正在制作一个excel比较程序,它需要一定数量的工作表,比较它们并检查其中一个工作表中的值是否不存在.但是,我收到了重复的问题.为了澄清,这是我的代码：import tkinter as tk from tkinter import filedialog import openpyxl, os, csv from openpyxl.utils import

我有2个数据帧来比较它们具有相同的列数,并且比较结果应该具有不匹配的字段以及值和ID.数据帧一+-----+---+--------+ | name| id| City| +-----+---+--------+ | Sam| 3| Toronto| | BALU| 11| YYY| |CLAIR| 7|Montreal| |HELEN|

在xarray中使用DataArray对象,找到具有值的所有单元格的最佳方法是！= 0.例如在熊猫中我会这样做df.loc[df.col1 > 0] 我的具体例子我正在试着看三维脑成像数据.first_image_xarray.shape (140, 140, 96) dims = ['x','y','z'] 看看xarray.DataArray.wh

在使用来自statsmodel的UnobservedComponents来拟合本地级别模型之后,我们正在尝试找到用结果模拟新时间序列的方法.就像是：import numpy as np import statsmodels as sm from statsmodels.tsa.statespace.structural import UnobservedCo

以下关于成员函数的装饰器的最小示例：def wrap_function(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(args) print(kwargs) return wrapper class Foo: @wrap_function def mem

我有一个汇总在两个日期之间的数据集,我想通过将总数与这些日期之间的天数相除来每日对其进行解聚.作为样本StoreID Date_Start Date_End Total_Number_of_sales 78 12/04/2015 17/05/2015 79089 80 12/04/2015 17/05/

对于Python中的一个小实验我正在做我想要找到水果的小划痕.划痕非常小,很难被人眼检测到.我正在使用高分辨率相机进行该实验.这是我想要检测的缺陷：原始图片：这是我的结果,只有很少的代码行：所以我找到了水果的轮廓.我怎样才能找到划痕？ RGB值与水果的其他部分类似.那么如何区分划痕和水果的一部分呢？我的代码：# Imports import numpy as

我的.py文件是class Suppiler(models.Model): _inherit = 'res.partner' author= fields.Boolean(string='Author') 和xml文件是 <data> <record id='add_supplier_view_inherit

我有一些时间序列数据作为Pandas数据帧,从一小时后15分钟和过去45分钟(30分钟的时间间隔)开始观察,然后将频率改变为每分钟.我想对数据进行重新采样,使其在整个数据帧的每小时30分钟,15小时和45小时的常规频率.我想到了实现这个目标的两种方法.1.使用时间序列数据作为数据帧中的列,只需在15分钟和45分钟时过滤所有观测值的数据帧.2.重新设置索引,使

我想在python中创建一个条形图,其中包含多个x类别,数据计数为“是”或“否”.我已经开始使用一些代码,但我相信我正在以一种缓慢的方式获得我想要的解决方案.我可以使用seaborn,Matplotlib或pandas但不是Bokeh的解决方案,因为我想制作可扩展的出版品质数字.最终我想要的是：>条形图,在x轴上分类为“独木舟”,“巡航”,“皮划艇”和

上下文：我正在执行对象本地化并希望实现抑制返回机制(即在红色边界框在触发操作之后的图像上绘制黑色十字.)问题：我不知道如何准确地缩放与原始输入(init_input)相关的边界框(红色).如果理解了这种缩放,则应将黑色十字准确地放置在红色边界框的中间.我目前的此功能代码如下：def IoR(b, init_input, prev_coord): ''

我正在使用这个功能def convert_tuple(self, listobj, fields=['start', 'end', 'user']): return [(getattr(obj, field) for field in fields) for obj in listobj] 我想要的输出应该是[('2am'

我正在计算矩阵的spearman相关性.我发现使用scipy.stats.spearmanr时矩阵输入和双数组输入给出了不同的结果.结果也与pandas.Data.Frame.corr不同.from scipy.stats import spearmanr # scipy 1.0.1 import pandas as pd # 0.22.0 import n