タグ付けされた質問 「python」

閉まっている。この質問はスタックオーバーフローのガイドラインを満たしていません。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？Stack Overflowのトピックとなるように質問を更新します。 昨年休業。 この質問を改善する 私は、Jupyterでできることとできないことを頭に抱えようとしています。 内部サーバーで実行されているJupyterサーバーを使用しています。VPN経由でアクセスでき、パスワードで保護されています。 実際にノートブックを作成しているのは私だけですが、一部のノートブックを他のチームメンバーに読み取り専用で表示したいです。理想的には、更新されたデータでノートブックを表示したいときにブックマークを付けるURLを共有することができます。 エクスポートオプションを見ましたが、「公開」または「公開」のローカルライブノートブックについての言及はありません。これは不可能ですか？Jupyterの使用方法を考えるのは、おそらく間違った方法でしょうか？

167 python  jupyter-notebook  jupyter 

現在のループ反復をテンプレートに出力できるようにしたい。 ドキュメントによると：http : //wsgiarea.pocoo.org/jinja/docs/loops.html、私が使用しようとしているloop.counter変数があります。 私は以下を持っています： <ul> {% for user in userlist %} <li> {{ user }} {{loop.counter}} </li> {% if loop.counter == 1 %} This is the First user {% endif %} {% endfor %} </ul> テンプレートには何も出力されていませんが。正しい構文は何ですか？

167 python  jinja2 

違いは何だexit(0)とexit(1)Pythonでは？ 見回してみましたが、これらの行に特定の質問は見つかりませんでした。既に回答されている場合は、リンクで十分です。

167 python  exit-code 

KerasでBatchNormalization関数を使用したい場合、最初に一度だけ呼び出す必要がありますか？ 私はそれについてこのドキュメントを読みました：http : //keras.io/layers/normalization/ どこに呼ぶべきかわかりません。以下はそれを使用しようとしている私のコードです： model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2) バッチ正規化を含む2行目でコードを実行すると、2行目なしでコードを実行すると、同様の出力が得られるため、私は尋ねます。したがって、適切な場所で関数を呼び出していないか、それほど大きな違いはないと思います。

167 python  keras  neural-network  data-science  batch-normalization 

閉まっている。この質問はスタックオーバーフローのガイドラインを満たしていません。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？Stack Overflowのトピックとなるように質問を更新します。 4年前休業。 この質問を改善する Pythonを使用したベストプラクティス、デザインパターン、SOLID原則の例を提供するリソースを探しています。

166 python  design-patterns 

私はいつも、printステートメントを使用して端末に出力するのにかかる時間に驚かされ、不満を感じてきました。最近痛々しいほど遅いロギングの後で、私はそれを調査することに決めました、そして費やされたほとんどすべての時間は端末が結果を処理するのを待っていることを発見してかなり驚きました。 stdoutへの書き込みをどうにかして高速化できますか？ print_timer.py100k行をstdout、file、およびstdoutにリダイレクトして書き込むときのタイミングを比較するスクリプト（この質問の最後にある' '）を書きました/dev/null。タイミングの結果は次のとおりです。 $ python print_timer.py this is a test this is a test <snipped 99997 lines> this is a test ----- timing summary (100k lines each) ----- print :11.950 s write to file (+ fsync) : 0.122 s print with stdout = /dev/null : 0.050 s ワオ。stdoutを/ dev …

166 python  linux  printing  stdout  tty 

これは私のWindowsシステムのトレースバックです。 Traceback (most recent call last): File "D:\AMD\workspace\steelrumors\manage.py", line 9, in <module> django.setup() File "D:\AMD\Django\django-django-4c85a0d\django\__init__.py", line 21, in setup apps.populate(settings.INSTALLED_APPS) File "D:\AMD\Django\django-django-4c85a0d\django\apps\registry.py", line 108, in populate app_config.import_models(all_models) File "D:\AMD\Django\django-django-4c85a0d\django\apps\config.py", line 197, in import_models self.models_module = import_module(models_module_name) File "C:\Python27\lib\importlib\__init__.py", line 37, in import_module __import__(name) File "C:\Python27\lib\site-packages\registration\models.py", line 15, in <module> User …

166 python  django 

ジェネレータオブジェクトからnumpy配列を構築するにはどうすればよいですか？ 問題を説明しましょう： >>> import numpy >>> def gimme(): ... for x in xrange(10): ... yield x ... >>> gimme() <generator object at 0x28a1758> >>> list(gimme()) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> numpy.array(xrange(10)) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> numpy.array(gimme()) array(<generator …

166 python  numpy  generator 

これは辞書です cars = {'A':{'speed':70, 'color':2}, 'B':{'speed':60, 'color':3}} これを使う for loop for keys,values in cars.items(): print(keys) print(values) 以下を出力します。 B {'color': 3, 'speed': 60} A {'color': 2, 'speed': 70} しかし、私はプログラムに次のように印刷させたいです： B color : 3 speed : 60 A color : 2 speed : 70 辞書の勉強を始めたばかりなので、どうすればいいのかわかりません。

166 python  printing  dictionary 

文字列の最初の文字を削除したいのですが。 たとえば、私の文字列はa :で始まり、それだけを削除したいとします。:削除してはならない文字列がにいくつかあります。 Pythonでコードを書いています。

166 python  string 

Pythonでは、Matplotlibを使用して、空の円を含む散布図をどのようにプロットできますか？目標は、理想的には色付きの円を再描画することなく、それらを強調表示するために、によってすでにプロットされている色付き円盤の一部の周りに空の円を描くscatter()ことです。 試しましたがfacecolors=None、役に立ちませんでした。

166 python  matplotlib  geometry  scatter-plot  scatter 

次の形式のパンダデータフレームがあります。 df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['x/y/z','x/y','x/y/z/n','x/u','x','x/u/v','x/y/z','x','x/u/v/b','-','x/y','x/y/z','x','x/u/v/w'],['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1']]).T df.columns = ['col1','col2','col3','col4','col5'] df： col1 col2 col3 col4 col5 0 1.1 A 1.1 x/y/z 1 1 1.1 A 1.7 x/y 3 2 1.1 A 2.5 x/y/z/n 3 3 2.6 B 2.6 x/u 2 …

166 python  pandas  dataframe 

スクリプトの上部でこれを使用するpyスクリプトをいくつか見ました。どのような場合に使用する必要がありますか？ import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8")

166 python  encoding  utf-8  python-2.x  sys 

Pythonでは、ステートメントを終了するためにセミコロンを使用することは保証されていません。では、なぜこれが（以下で）許可されるのでしょうか。 import pdb; pdb.set_trace()

166 python 

同じタイプの情報をプロットしていますが、matplotlibを使用して複数の国のサブプロットをさまざまな国でプロットしています。つまり、3x3グリッドに9つのプロットがあり、すべてがラインに対して同じです（もちろん、ラインごとに異なる値です）。 ただし、図に1つの凡例（9つのサブプロットすべてに同じ線分があるため）を1回だけ配置する方法はわかりません。 それ、どうやったら出来るの？

166 python  matplotlib