タグ付けされた質問 「python」

/を使用してフォルダー内に特定のファイルを作成するコードをPythonで記述しました。Windowsでコードを使用したい場合、機能しません。WindowsおよびLinuxでコードを使用する方法はありますか。 Pythonでは私はこのコードを使用しています： pathfile=os.path.dirname(templateFile) rootTree.write(''+pathfile+'/output/log.txt') Windowsマシンでコードを使用すると、コードが機能しなくなります。 LinuxとWindowsの両方で「/」（ディレクトリ区切り）を使用するにはどうすればよいですか？

191 python  linux  windows  unix 

インタラクティブなPythonシェルのようなシェルでは、通常、矢印キーを使用して現在の行を移動したり、前のコマンド（上矢印キーを使用）などを取得したりできます。 しかし、別のマシンにsshしてpythonそこから開始すると、次のようなセッションが始まります。 >>> import os >>> ^[[A 最後の文字は上向き矢印です。または、左矢印キーを使用します。 >>> impor^[[D どうすれば修正できますか？ 通常のbashでは、矢印キーは正常に機能します。奇妙な動作は、対話型のpython（またはperlなど）シェルにあります。

191 python  shell  ssh  arrow-keys 

Pythonを始めたばかりです。WindowsでPythonスクリプトファイルを実行すると、出力ウィンドウが表示されますが、すぐに消えます。出力を分析できるように、そこにとどまる必要があります。どうすれば開いたままにできますか？

191 python  windows 

トレーニング済みの単純ベイズ分類器をディスクに保存し、それを使用してデータを予測するにはどうすればよいですか？ scikit-learnのWebサイトにある次のサンプルプログラムがあります。 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data) print "Number of mislabeled points : %d" % (iris.target != y_pred).sum()

191 python  machine-learning  scikit-learn  classification 

3つのCSVファイルがあります。各列の最初の列は（文字列）人の名前ですが、各データフレームの他のすべての列はその人の属性です。 3つのCSVドキュメントすべてを「結合」して、各行に人物の文字列名の一意の値ごとにすべての属性を持つ単一のCSVを作成するにはどうすればよいですか？ join()パンダの関数は、マルチインデックスが必要であることを指定していますが、階層インデックススキーマが単一のインデックスに基づいて結合を行うこととどのように関係しているのか混乱しています。

191 python  pandas  join  merge 

スクリプトの1つで次のコードを取得しました。 # # url is defined above. # jsonurl = urlopen(url) # # While trying to debug, I put this in: # print jsonurl # # Was hoping text would contain the actual json crap from the URL, but seems not... # text = json.loads(jsonurl) print text 私がやりたいのは{{.....etc.....}}、FirefoxでそれをスクリプトにロードしたときにURLに表示されるものを取得して、そこから値を解析できるようにすることです。私はたくさんのことをググってみました{{...}}が、URLで終わるものを実際に.jsonPythonスクリプトのオブジェクトに取得する方法について、良い答えを見つけられませんでした。

191 python  json 

メソッドにパラメーターとしてメソッドを渡すことは可能ですか？ self.method2(self.method1) def method1(self): return 'hello world' def method2(self, methodToRun): result = methodToRun.call() return result

191 python  parameter-passing 

私はPythonに飛び込んでいますが、foreachの反復について質問があります。私はPythonが初めてで、C＃の経験があります。だから私は私のコレクションのすべてのアイテム全体の反復のためのPythonに同等の関数があるかどうか疑問に思っています、例えば pets = ['cat', 'dog', 'fish'] marks = [ 5, 4, 3, 2, 1] またはこのようなもの。

191 python  foreach 

デバッグ情報とは、Pythonエラーではなく、読み込まれたライブラリや検出されたデバイスなどについてTensorFlowが端末に表示するものを意味します。 I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:900] successful NUMA node read from SysFS had …

191 python  tensorflow 

ここに私が実行しているコマンドがあります： $ python setup.py bdist_wheel usage: setup.py [global_opts] cmd1 [cmd1_opts] [cmd2 [cmd2_opts] ...] or: setup.py --help [cmd1 cmd2 ...] or: setup.py --help-commands or: setup.py cmd --help error: invalid command 'bdist_wheel' $ pip --version pip 1.5.6 from /usr/local/lib/python3.4/site-packages (python 3.4) $ python -c "import setuptools; print(setuptools.__version__)" 2.1 $ python --version Python …

190 python  pip  setuptools  python-wheel 

どのようにeinsum機能するかを正確に理解するのに苦労しています。私はドキュメントといくつかの例を見てきましたが、こだわっていないようです。 これはクラスで行った例です： C = np.einsum("ij,jk->ki", A, B) 2つのアレイAとB これには時間がかかると思いますA^T * Bが、よくわかりません（そのうちの1つの転置が正しく行われていますか？）。誰かが私にここで何が起こっているのか正確に説明できますeinsumか？

190 python  arrays  numpy  multidimensional-array  numpy-einsum 

私は最近、Pythonを学んだときに見たことのない構文も、ほとんどのチュートリアルでも、..表記法は次のようになります。 f = 1..__truediv__ # or 1..__div__ for python 2 print(f(8)) # prints 0.125 私はそれが（もちろんそれがより長いことを除いて）まったく同じであると考えました： f = lambda x: (1).__truediv__(x) print(f(8)) # prints 0.125 or 1//8 しかし、私の質問は次のとおりです。 どうすればそれができますか？ 2つのドットは実際にはどういう意味ですか？ （可能な場合）より複雑なステートメントでどのように使用できますか？ これはおそらく私に将来多くのコード行を保存するでしょう... :)

190 python  python-3.x  syntax  operators  python-2.x 

私は、かなり技術的な読者（科学者）が使用するPythonで書かれたアプリケーションを持っています。 ユーザーがアプリケーションを拡張できるようにするための良い方法、つまりスクリプト/プラグインアーキテクチャを探しています。 非常に軽量なものを探しています。ほとんどのスクリプトまたはプラグインは、サードパーティによって開発および配布されてインストールされることはありませんが、繰り返しのタスクを自動化し、ファイル形式のサポートを追加するために、ユーザーによって数分で作成されます。などプラグインは、最小限の定型コードを持つ必要があり、フォルダーへのコピー以外に「インストール」を必要としません（したがって、setuptoolsエントリーポイントのようなもの、またはZopeプラグインアーキテクチャは多すぎるように見えます）。 このようなシステムはすでにありますか、または私がアイデア/インスピレーションを探す必要がある同様のスキームを実装するプロジェクトはありますか？

190 python  architecture  plugins 

私の理解から： インタプリタ言語は、高レベルの言語で実行されると、外出先でインタプリタ（機械コードに高レベルの言語を変換した後、実行中のプログラム）によって実行されます。少しずつプログラムを処理します。 コンパイルされた言語は、そのコードの最初のコンパイラ（マシンコードに高レベル言語に変換するプログラム）によって機械コードに変換してエグゼキュータ（コードを実行するための別のプログラム）によって実行される高級言語です。 定義が間違っている場合は修正してください。 Pythonに戻ると、これについて少し混乱しています。Pythonはインタプリタ言語であることをどこでも知っていますが、それはいくつかの中間コード（バイトコードやILなど）に解釈され、マシンコードには解釈されません。では、どのプログラムがIMコードを実行するのでしょうか。Pythonスクリプトがどのように処理され、実行されるかを教えてください。

190 python  interpreted-language 

Biopythonのモジュールで作成しているいくつかのゲノムチャートをインタラクティブに分析する方法として、IPythonノートブックを使用したいと思いGenomeDiagramます。matplotlibIPython Notebookでグラフをインラインで取得する方法についての広範なドキュメントがありますが、GenomeDiagramは、IPythonでのインライングラフではサポートされていないと思われるReportLabツールキットを使用しています。 しかし、これを回避する方法は、プロット/ゲノム図をファイルに書き込んでから、次のようなものと同じ結果になる画像をインラインで開くことだと考えていました。 gd_diagram.write("test.png", "PNG") display(file="test.png") しかし、私はこれを行う方法を理解することができません-またはそれが可能かどうかを知ることはできません。では、IPythonで画像を開いたり表示したりできるかどうかは誰かが知っていますか？

190 python  jupyter-notebook  ipython