タグ付けされた質問 「python」

UNIX時間と価格が含まれたデータフレームがあります。人間が読める日付で表示されるようにインデックス列を変換したいと思います。 したがって、たとえば、インデックス列にはdateas 1349633705がありますが、それを10/07/2012（または少なくとも10/07/2012 18:15）として表示したいとします。 いくつかのコンテキストでは、これが私が作業しているコードと私がすでに試したことです： import json import urllib2 from datetime import datetime response = urllib2.urlopen('http://blockchain.info/charts/market-price?&format=json') data = json.load(response) df = DataFrame(data['values']) df.columns = ["date","price"] #convert dates df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d")) df.index = df.date ご覧のとおり、df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))ここでは文字列ではなく整数を使用 しているため、機能しません。私は使用する必要があると思いますdatetime.date.fromtimestampが、これを全体に適用する方法がよくわかりませんdf.date。 ありがとう。

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を使ってみましたrandom.randint(0, 100)が、同じ数値でした。リストの一意の乱数を作成するメソッド/モジュールはありますか？ 注：次のコードは回答に基づいており、回答が投稿された後に追加されています。これは問題の一部ではありません。それが解決策です。 def getScores(): # open files to read and write f1 = open("page.txt", "r"); p1 = open("pgRes.txt", "a"); gScores = []; bScores = []; yScores = []; # run 50 tests of 40 random queries to implement "bootstrapping" method for i in range(50): # get 40 random queries …

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誰でもインタラクティブなグラフの視覚化を行えるPythonライブラリを推奨できますか？ 具体的にはd3.jsのようなものが必要ですがpython、理想的には3Dも必要です。 私は見ました： NetworkX-Matplotlibプロットのみを行い、それらは2Dのようです。d3.jsノードを引き寄せるなどのインタラクティブ性はありませんでした。 グラフツール -2Dプロットのみを実行し、非常に遅い対話型グラフを使用します。

110 python  graph  d3.js  graph-tool 

これが私のモデルです。私がしたいことは、新しいファイルを生成し、モデルインスタンスが保存されるたびに既存のファイルを上書きすることです。 class Kitten(models.Model): claw_size = ... license_file = models.FileField(blank=True, upload_to='license') def save(self, *args, **kwargs): #Generate a new license file overwriting any previous version #and update file path self.license_file = ??? super(Request,self).save(*args, **kwargs) ファイルのアップロード方法に関するドキュメントがたくさんあります。しかし、ファイルを生成してモデルフィールドに割り当て、Djangoに適切な場所に保存させるにはどうすればよいですか？

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dtype複数の列のs を設定したいpd.Dataframe（ファイルが対応していなかったため、リストのリストに手動で解析しなければならないファイルがありますpd.read_csv） import pandas as pd print pd.DataFrame([['a','1'],['b','2']], dtype={'x':'object','y':'int'}, columns=['x','y']) 私は得る ValueError: entry not a 2- or 3- tuple それらを設定できる唯一の方法は、各列変数をループしてで再キャストすることastypeです。 dtypes = {'x':'object','y':'int'} mydata = pd.DataFrame([['a','1'],['b','2']], columns=['x','y']) for c in mydata.columns: mydata[c] = mydata[c].astype(dtypes[c]) print mydata['y'].dtype #=> int64 もっと良い方法はありますか？

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Webページの特定の「input」タグで単一の「value」属性のコンテンツを抽出しようとしています。次のコードを使用します。 import urllib f = urllib.urlopen("http://58.68.130.147") s = f.read() f.close() from BeautifulSoup import BeautifulStoneSoup soup = BeautifulStoneSoup(s) inputTag = soup.findAll(attrs={"name" : "stainfo"}) output = inputTag['value'] print str(output) TypeErrorが発生します。リストのインデックスはstrではなく整数でなければなりません Beautifulsoupのドキュメントからでも、文字列はここでは問題にならないはずです...しかし、私は専門家ではなく、誤解しているかもしれません。 どんな提案も大歓迎です！前もって感謝します。

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m2m / throughモデルの扱いと、django restフレームワークでのそれらのプレゼンテーションについて質問があります。古典的な例を見てみましょう： models.py： from django.db import models class Member(models.Model): name = models.CharField(max_length = 20) groups = models.ManyToManyField('Group', through = 'Membership') class Group(models.Model): name = models.CharField(max_length = 20) class Membership(models.Model): member = models.ForeignKey('Member') group = models.ForeignKey('Group') join_date = models.DateTimeField() serializers.py： imports... class MemberSerializer(ModelSerializer): class Meta: model = Member class …

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各ユーザーのマシンの別の場所にあるファイルがあります。ファイルの検索を実装する方法はありますか？ファイルの名前とディレクトリツリーを渡して検索する方法は？

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このような英数字の文字列がいくつかあります listOfNum = ['000231512-n','1209123100000-n00000','alphanumeric0000', '000alphanumeric'] 後続ゼロを削除するための望ましい出力は次のとおりです。 listOfNum = ['000231512-n','1209123100000-n','alphanumeric', '000alphanumeric'] 先行ゼロの望ましい出力は次のとおりです。 listOfNum = ['231512-n','1209123100000-n00000','alphanumeric0000', 'alphanumeric'] 先行ゼロと後続ゼロの両方を削除するための望ましい出力は次のようになります。 listOfNum = ['231512-n','1209123100000-n', 'alphanumeric', 'alphanumeric'] 今のところ、私は次の方法でそれをやっています、もしあればより良い方法を提案してください： listOfNum = ['000231512-n','1209123100000-n00000','alphanumeric0000', \ '000alphanumeric'] trailingremoved = [] leadingremoved = [] bothremoved = [] # Remove trailing for i in listOfNum: while i[-1] == "0": i = i[:-1] …

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出力を比較すると違いがわかります。 user@user-VirtualBox:~$ pip list feedparser (5.1.3) pip (1.4.1) setuptools (1.1.5) wsgiref (0.1.2) user@user-VirtualBox:~$ pip freeze feedparser==5.1.3 wsgiref==0.1.2 ピップのドキュメントの状態 freeze Output installed packages in requirements format. list List installed packages. しかし、「要件フォーマット」とpip listはpip freeze何ですか。なぜより包括的なリストを生成するのですか？

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更新：この質問は、Google Colabの「ノートブック設定：ハードウェアアクセラレータ：GPU」に関連しています。この質問は、「TPU」オプションが追加される前に書かれました。 Google Colaboratoryが無料のTesla K80 GPUを提供していることについての興奮する発表を何度も読んで、私はそれについてfast.aiのレッスンを実行しようとしました。その理由を調べ始めました。 結論としては、「無料のTesla K80」は「無料」ではないということです。一部の場合、「無料」である場合もあります。 カナダ西海岸のGoogle Colabに接続しましたが、24GB GPU RAMであるはずの0.5GBしか取得できません。他のユーザーは11GBのGPU RAMにアクセスできます。 明らかに0.5GB GPU RAMはほとんどのML / DL作業には不十分です。 何が得られるかわからない場合は、ここで一緒に削った小さなデバッグ関数を示します（ノートブックのGPU設定でのみ機能します）。 # memory footprint support libraries/code !ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi !pip install gputil !pip install psutil !pip install humanize import psutil import humanize import os import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() …

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一部の標準Pythonモジュールには、数値のモジュラー乗法逆数を計算する関数が含まれてy = invmod(x, p)いx*y == 1 (mod p)ますか？グーグルはこれについて良いヒントを与えていないようです。 もちろん、拡張ユークリッドアルゴリズムの自家製の10ライナーを思い付くことができますが、なぜ車輪を再発明するのでしょうか。 たとえば、JavaにBigIntegerはhas modInverseメソッドがあります。Pythonには似たようなものはありませんか？

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Stack OverflowでPandasメソッドの使用に関する質問に投稿された多くの回答を見てきましたapply。また、「apply遅く、避けた方がいい」とのコメントをユーザーから見たことがあります。 パフォーマンスapplyが遅いという説明のある記事をたくさん読んだことがあります。また、ドキュメントでapplyUDFを渡すための単純な便利な関数についての免責事項も確認しました（現在、それを見つけることができないようです）。したがって、一般的なコンセンサスは、apply可能であれば回避する必要があるということです。ただし、これにより次の質問が生じます。 applyひどい場合は、なぜAPIにあるのですか？ いつ、どのようにしてコードをapplyフリーにする必要がありますか？ どんな状況で、これまで存在しapplyている良い（他の可能な解決策よりも良い）は？

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OpenCVをインポートしようとするとimport cv2、次のエラーが発生します。 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/cv2/__init__.py in <module>() 7 8 # make IDE's (PyCharm) autocompletion happy ----> 9 from .cv2 import * 10 11 # wildcard import above does not import "private" variables like __version__ ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory これを修正する方法がわからない-Googleの新しいColaboratoryツールで遊んでみてください。ノートブックはこちら：https : //drive.google.com/file/d/0B7-sJqBiyjCcRmFkMzl6cy1iN0k/view?usp=sharing

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私はPythonでJSONオブジェクトをロードするための良い方法を理解しようとしています。このjsonデータを送信します。 {'http://example.org/about': {'http://purl.org/dc/terms/title': [{'type': 'literal', 'value': "Anna's Homepage"}]}} 文字列として受信されるバックエンドに、それjson.loads(data)を解析するために使用しました。 しかし、同じ例外が発生するたびに： ValueError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) 私はそれをググりましたがjson.loads(json.dumps(data))、json形式ではないものでもあらゆる種類のデータを受け入れるため、個人的にはそれほど効率的ではないと思われるこのソリューション以外には何も機能しないようです。 どんな提案も大歓迎です。

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