タグ付けされた質問 「python」

このようなコードはしばしば発生します： l = [] while foo: #baz l.append(bar) #qux 新しい要素に合わせてリストのサイズを常に変更する必要があるため、数千の要素をリストに追加しようとすると、これは本当に遅くなります。 Javaでは、初期容量のArrayListを作成できます。リストの大きさがいくらかわかっている場合、これははるかに効率的です。 このようなコードは、多くの場合、リスト内包にリファクタリングできることを理解しています。for / whileループが非常に複雑な場合は、これは不可能です。私たちのPythonプログラマーに相当するものはありますか？

187 python  list  dictionary  initialization 

私のパッケージの構造は次のとおりです。 mobilescouter/ __init__.py #1 mapper/ __init__.py #2 lxml/ __init__.py #3 vehiclemapper.py vehiclefeaturemapper.py vehiclefeaturesetmapper.py ... basemapper.py vehicle/ __init__.py #4 vehicle.py vehiclefeature.py vehiclefeaturemapper.py ... __init__.pyファイルを正しく書き込む方法がわかりません。次のようになります。__init__.py #1 __all__ = ['mapper', 'vehicle'] import mapper import vehicle しかし、たとえば__init__.py #2どのように見えるべきでしょうか？鉱山は： __all__ = ['basemapper', 'lxml'] from basemaper import * import lxml いつ__all__使用すべきですか？

187 python  packages 

Python 3.2を使用しています。これを試しました： xor = lambda x,y: (x+y)%2 l = reduce(xor, [1,2,3,4]) そして、次のエラーが発生しました： l = reduce(xor, [1,2,3,4]) NameError: name 'reduce' is not defined reduceインタラクティブコンソールに印刷してみました-このエラーが発生しました： NameError: name 'reduce' is not defined reducePython 3.2 では本当に削除されますか？その場合、代替手段は何ですか？

187 python  reduce  python-3.2 

Pythonの基本的なデータ構造の1つはディクショナリです。これにより、任意のタイプの「値」を検索するための「キー」を記録できます。これはハッシュテーブルとして内部的に実装されていますか？そうでない場合、それは何ですか？

187 python  hash  dictionary  hashmap  hashtable 

Pythonでコマンドの実行ディレクトリを指定する方法はありますsubprocess.Popen()か？ 例えば： Popen('c:\mytool\tool.exe', workingdir='d:\test\local') 私のPythonスクリプトは C:\programs\python C:\mytool\tool.exeディレクトリで実行することは可能D:\test\localですか？ サブプロセスの作業ディレクトリを設定するにはどうすればよいですか？

187 python  subprocess  popen 

なしでフォローすることは可能iですか？ for i in range(some_number): # do something 何かをN回行いたいだけで、イテレータは必要ない場合。

187 python  loops  for-loop  range 

私はこれをしばらくの間考えていました。タイトルが言うように、どちらが速いのか、実際の機能、または単に半分の電力に引き上げますか？ 更新 これは時期尚早の最適化の問題ではありません。これは、基礎となるコードが実際にどのように機能するかという問題です。Pythonコードが機能する方法の理論は何ですか？ これらの方法の違いを本当に知りたかったので、Guido van Rossumにメールを送りました。 私のメール： Pythonで平方根を実行するには、少なくとも3つの方法があります。math.sqrt、 '**'演算子、およびpow（x、.5）です。これらのそれぞれの実装の違いに興味があります。効率に関してはどちらが良いですか？ 彼の反応： powと**は同等です。math.sqrtは複素数では機能せず、Cのsqrt（）関数にリンクします。どちらが速いかわかりません...

187 python  performance 

久しぶりに、自分が作ろうとしているアルゴリズムに頭を悩ませるのに苦労しています。基本的に、2つのリストがあり、2つのリストのすべての組み合わせを取得したいと考えています。 私はそれを正しく説明していないかもしれないので、ここに例があります。 name = 'a', 'b' number = 1, 2 この場合の出力は次のようになります。 1. A1 B2 2. B1 A2 トリッキーな部分は、「name」変数の項目が「number」変数の項目よりも多い場合があることです（番号は常にname変数以下になります）。 すべての組み合わせ（ネストされたforループ？）を実行する方法に混乱があります。また、番号リストにある項目よりも名前に項目が多い場合に、name変数の項目をシフトするロジックがさらに混乱しています。 私は最高のプログラマーではありませんが、誰かがロジック/アルゴリズムを明確にしてこれを達成するのを手伝ってくれるなら、私はそれを試してみることができると思います。だから私はネストされたforループで立ち往生しているところです。 更新： これは、3つの変数と2つの数値の出力です。 name = 'a', 'b', 'c' number = 1, 2 出力： 1. A1 B2 2. B1 A2 3. A1 C2 4. C1 A2 5. B1 C2 6. C1 B2

187 python  algorithm  list  combinations 

Python関数へのユーザー入力として文字列が与えられた場合、現在定義されている名前空間にその名前のクラスがある場合、そこからクラスオブジェクトを取得したいと思います。基本的に、私はこの種の結果を生成する関数の実装を望んでいます： class Foo: pass str_to_class("Foo") ==> <class __main__.Foo at 0x69ba0> これは可能ですか？

187 python 

これは簡単だと確信していますが、Pythonの完全な初心者として、pandasデータフレーム内の変数を反復処理し、それぞれで回帰を実行する方法を理解するのに苦労しています。 これが私がやっていることです： all_data = {} for ticker in ['FIUIX', 'FSAIX', 'FSAVX', 'FSTMX']: all_data[ticker] = web.get_data_yahoo(ticker, '1/1/2010', '1/1/2015') prices = DataFrame({tic: data['Adj Close'] for tic, data in all_data.iteritems()}) returns = prices.pct_change() 私はこのような回帰を実行できることを知っています： regs = sm.OLS(returns.FIUIX,returns.FSTMX).fit() データフレームの列ごとにこれを実行するとします。特に、FSTMXでFIUIX、次にFSTMXでFSAIX、FSTMXでFSAVXに回帰したいと思います。各回帰の後、残差を保存します。 以下のさまざまなバージョンを試しましたが、構文が間違っているに違いありません。 resids = {} for k in returns.keys(): reg = sm.OLS(returns[k],returns.FSTMX).fit() resids[k] = reg.resid 問題は、キーで返品列を参照する方法がわからないことだと思うのでreturns[k]、おそらく間違っています。 …

187 python  pandas  statsmodels 

すべての行に同じ値が含まれる列を追加する必要がある既存のデータフレームがあります。 既存のdf： Date, Open, High, Low, Close 01-01-2015, 565, 600, 400, 450 新しいdf： Name, Date, Open, High, Low, Close abc, 01-01-2015, 565, 600, 400, 450 既存のシリーズ/データフレーム列を追加する方法を知っています。ただし、これは別の状況です。必要なのは、「名前」列を追加し、すべての行を同じ値（この場合は「abc」）に設定することだけです。

187 python  pandas  dataframe 

Python：呼び出されたメソッドで呼び出し元のメソッド名を取得する方法は？ 私は2つの方法があると仮定します： def method1(self): ... a = A.method2() def method2(self): ... method1を変更したくない場合、method2で呼び出し元の名前（この例では、名前はmethod1）を取得する方法を教えてください。

187 python  introspection 

私は次のプロットを持っています： import matplotlib.pyplot as plt fig2 = plt.figure() ax3 = fig2.add_subplot(2,1,1) ax4 = fig2.add_subplot(2,1,2) ax4.loglog(x1, y1) ax3.loglog(x2, y2) ax3.set_ylabel('hello') 2つのサブプロットのそれぞれについてだけでなく、両方のサブプロットにまたがる共通のラベルについても、Axesのラベルとタイトルを作成できるようにしたいと考えています。たとえば、両方のプロットが同じ軸を持っているので、必要なのはx軸とy軸のラベルのセットが1つだけです。ただし、サブプロットごとに異なるタイトルが必要です。 いくつか試しましたが、どれもうまくいきませんでした

187 python  matplotlib  label  subplot  axes 

難しいことはできませんが、私は精神的なブロックを抱えています。

187 python  path 

Pythonでは、次のようにするにはどうすればよいですか。 for car in cars: # Skip first and last, do work for rest

187 python