タグ付けされた質問 「python」

C ++で模倣する必要があるPythonコードの例をいくつか持っています。特定のソリューション（コルーティンベースの歩留まりソリューションなど、それらは許容できる回答ですが）は必要ありません。何らかの方法でセマンティクスを再現する必要があるだけです。 パイソン これは基本的なシーケンスジェネレーターであり、実体化されたバージョンを格納するには明らかに大きすぎます。 def pair_sequence(): for i in range(2**32): for j in range(2**32): yield (i, j) 目標は、上記のシーケンスの2つのインスタンスを維持し、それらをセミロックステップでチャンクで反復処理することです。以下の例ではfirst_passバッファを初期化するための対の配列を使用し、そしてsecond_pass再生する同じ正確な配列をし、再度バッファを処理します。 def run(): seq1 = pair_sequence() seq2 = pair_sequence() buffer = [0] * 1000 first_pass(seq1, buffer) second_pass(seq2, buffer) ... repeat ... C ++ C ++のソリューションで見つけることができる唯一のことはyield、C ++コルーチンを模倣することですが、これを行う方法に関する適切なリファレンスは見つかりませんでした。この問題の代替（一般的ではない）ソリューションにも興味があります。パス間でシーケンスのコピーを保持するのに十分なメモリバジェットがありません。

117 c++  python  generator  yield  coroutine 

Python 2.6でクロージャーを実装しようとしていますが、非ローカル変数にアクセスする必要がありますが、このキーワードはpython 2.xでは使用できないようです。これらのバージョンのpythonでクロージャー内の非ローカル変数にアクセスするにはどうすればよいですか？

117 python  closures  python-2.x  python-nonlocal 

Pythonで整数のビット数をカウントする高速な方法が必要です。私の現在の解決策は bin(n).count("1") しかし、これを行うより速い方法があるかどうか疑問に思っていますか？ PS：（私は大きな2Dバイナリ配列を数値の単一のリストとして表し、ビットごとの演算を行っています。これにより、時間を数時間から数分に短縮できます。次に、それらの余分な分を取り除きたいと思います。 編集：1. Python 2.7または2.6である必要があります 小さな数を最適化することはそれほど問題ではありません。ボトルネックになることは明らかではないためですが、一部の場所には10 000 +ビットの数値があります。 たとえば、これは2000ビットの場合です。 12448057941136394342297748548545082997815840357634948550739612798732309975923280685245876950055614362283769710705811182976142803324242407017104841062064840113262840137625582646683068904149296501029754654149991842951570880471230098259905004533869130509989042199261339990315125973721454059973605358766253998615919997174542922163484086066438120268185904663422979603026066685824578356173882166747093246377302371176167843247359636030248569148734824287739046916641832890744168385253915508446422276378715722482359321205673933317512861336054835392844676749610712462818600179225635467147870208L

117 python  binary  counting 

Python3でINIファイルを読み取り、書き込み、作成する必要があります。 FILE.INI default_path = "/path/name/" default_file = "file.txt" Pythonファイル： # Read file and and create if it not exists config = iniFile( 'FILE.INI' ) # Get "default_path" config.default_path # Print (string)/path/name print config.default_path # Create or Update config.append( 'default_path', 'var/shared/' ) config.append( 'default_message', 'Hey! help me!!' ) 更新された FILE.INI default_path …

117 python  python-3.x  ini 

次のように、文字列を含む行を検索したい： DF[DF.col.str.contains("foo")] ただし、一部の要素がNaNであるため、これは失敗します。 ValueError：NA / NaN値を含むベクトルではインデックスを作成できません だから私は難読化された DF[DF.col.notnull()][DF.col.dropna().str.contains("foo")] もっと良い方法はありますか？

117 python  pandas 

私には2つのdatetime.time値がexitありenter、次のようなことを実行したいと考えています。 duration = exit - enter しかし、私はこのエラーを受け取ります： TypeError：-： 'datetime.time'および 'datetime.timeでサポートされていないオペランドタイプ これを正しく行うにはどうすればよいですか？考えられる解決策の1つは、time変数をdatetime変数に変換してから破壊することですが、皆さんはより良い、よりクリーンな方法を持っている必要があると確信しています。

117 python  datetime 

Python（ではなく）でExcel（XLS）ファイルを読み取る最良の方法は何ですか CSVファイルで）。 このタスクを実行するためにPythonでデフォルトでサポートされている組み込みパッケージはありますか？

117 python  xls 

メインフォルダーのサブフォルダーを再帰的に調べ、特定のファイルの種類からリストを作成するスクリプトを作成しています。スクリプトに問題があります。現在、次のように設定されています for root, subFolder, files in os.walk(PATH): for item in files: if item.endswith(".txt") : fileNamePath = str(os.path.join(root,subFolder,item)) 問題は、subFolder変数が、ITEMファイルが配置されているフォルダーではなく、サブフォルダーのリストを取得していることです。以前にサブフォルダーのforループを実行してパスの最初の部分に参加することを考えていましたが、その前に提案があるかどうかを確認するためにIdをダブルチェックすると考えました。ご協力いただきありがとうございます！

117 python  list  recursion  os.walk 

私はフィットする必要がありますRandomForestRegressorからsklearn.ensemble。 forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters) model = forest.fit(train_fold, train_y) yhat = model.predict(test_fold) このコードは、データの前処理を行うまで常に機能しました（train_y）。エラーメッセージは言う： DataConversionWarning：1次元配列が予期されていたときに、列ベクトルyが渡されました。例えばravel（）を使用して、yの形状を（n_samples、）に変更してください。 モデル= forest.fit（train_fold、train_y） 以前train_yはSeriesでしたが、現在はnumpy配列です（列ベクトルです）。を適用train_y.ravel()すると、行ベクトルになり、エラーメッセージは表示されず、予測ステップに非常に長い時間がかかります（実際には終了しません...）。 RandomForestRegressor私のドキュメントでは、 この問題を解決するためのアイデアtrain_yとして定義する必要があることがわかりましたy : array-like, shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs]か？

117 python  pandas  numpy  scikit-learn 

どのようにsklearn.pipeline.Pipeline動作するのか正確に理解できません。 ドキュメントにいくつかの説明があります。たとえば、次の意味は何ですか。 最終的な推定量を使用した変換のパイプライン。 私の質問をより明確にするために、何stepsですか？それらはどのように機能しますか？ 編集する 回答のおかげで、質問をより明確にすることができます： パイプラインを呼び出して、ステップとして、2つのトランスフォーマーと1つの推定器を渡します。例： pipln = Pipeline([("trsfm1",transformer_1), ("trsfm2",transformer_2), ("estmtr",estimator)]) これを呼び出すとどうなりますか？ pipln.fit() OR pipln.fit_transform() 推定器を変圧器にする方法や、変圧器を取り付ける方法を理解できません。

117 python  machine-learning  scikit-learn  neuraxle 

Windows 7 ProfessionalマシンにAnaconda3 4.4.0（32ビット）をインストールし、JupyterノートブックにNumPyとPandasをインポートしたので、Pythonが正しくインストールされていると思います。しかし、タイプするconda listとconda --version、コマンドプロンプトで、それは言いますconda is not recognized as internal or external command. Anaconda3の環境変数を設定しました。Variable Name: Path、Variable Value: C:\Users\dipanwita.neogy\Anaconda3 どうすれば機能しますか？

117 python  anaconda  conda  data-science 

Flaskアプリを次のように構成したい： ./site.py ./apps/members/__init__.py ./apps/members/models.py apps.members フラスコの青写真です。 ここで、モデルクラスを作成するには、次のようなアプリを保持する必要があります。 # apps.members.models from flask import current_app from flaskext.sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy(current_app) class Member(db.Model): # fields here pass しかし、そのモデルをBlueprintアプリにインポートしようとすると、恐ろしくなりRuntimeError: working outside of request contextます。ここでアプリを正しく保持するにはどうすればよいですか？相対インポートは機能する可能性がありますが、かなり醜く、独自のコンテキストの問題があります。例： from ...site import app # ValueError: Attempted relative import beyond toplevel package

117 python  flask  flask-sqlalchemy 

これが私のコードです： import pandas as pd data = pd.DataFrame({'Odd':[1,3,5,6,7,9], 'Even':[0,2,4,6,8,10]}) for i in reversed(data): print(data['Odd'], data['Even']) このコードを実行すると、次のエラーが発生します。 Traceback (most recent call last): File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 665, in _get_item_cache return cache[item] KeyError: 5 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\*****\Documents\******\********\****.py", line 5, in …

117 python  pandas  reverse 

いくつかのモデルを使用して新しいアプリを作成しましたが、一部のモデルが十分に検討されていないことに気付きました。私はコードをコミットしていなかったので、賢明なことは、データベースを最後の良好な状態に移行し、より良いモデルで移行をやり直すことです。この場合、最後の良好な状態は、新しいアプリが存在しないデータベースです。 Django 1.7で最初の移行から移行するにはどうすればよいですか？ 中South1が行うことができます： python manage.py migrate <app> zero <app>移行履歴から消去され、のすべてのテーブルが削除されます<app>。 Django 1.7の移行でこれを行う方法は？

117 python  django  django-1.7  django-migrations 

Python Pandasを使用して、最大値のCountry＆を見つけようとしていPlaceます。 これは最大値を返します： data.groupby(['Country','Place'])['Value'].max() しかし、どのように私は、対応するのですかCountryとPlace名前？

117 python  pandas  dataframe  max