タグ付けされた質問 「python」

フィギュアのフェイスカラーを設定するときに、以下のコードが機能しない理由を誰かが説明できますか？ import matplotlib.pyplot as plt # create figure instance fig1 = plt.figure(1) fig1.set_figheight(11) fig1.set_figwidth(8.5) rect = fig1.patch rect.set_facecolor('red') # works with plt.show(). # Does not work with plt.savefig("trial_fig.png") ax = fig1.add_subplot(1,1,1) x = 1, 2, 3 y = 1, 4, 9 ax.plot(x, y) # plt.show() # Will show red face …

95 python  matplotlib 

私の現在のフォーマット文字列は次のとおりです。 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s : %(message)s') そして、app_nameこのフォーマッターを含む各スクリプトで異なる値を持つという新しいフィールドを追加したいと思います。 import logging formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(app_name)s : %(message)s') syslog.setFormatter(formatter) logger.addHandler(syslog) しかし、そのapp_name値をロガーに渡してフォーマット文字列に補間する方法がわかりません。毎回渡すことで明らかにログメッセージに表示させることができますが、これは面倒です。 私はもう試した： logging.info('Log message', app_name='myapp') logging.info('Log message', {'app_name', 'myapp'}) logging.info('Log message', 'myapp') しかし、どれも機能しません。

95 python  logging 

違いはありますか class A: ... そして class A(): ... 私のクラスのいくつかは前者として定義されており、それらは問題なく機能することに気づきました。空の括弧は何か違いがありますか？

95 python  class 

LSTMモデルを初めて実行しています。これが私のモデルです： opt = Adam(0.002) inp = Input(...) print(inp) x = Embedding(....)(inp) x = LSTM(...)(x) x = BatchNormalization()(x) pred = Dense(5,activation='softmax')(x) model = Model(inp,pred) model.compile(....) idx = np.random.permutation(X_train.shape[0]) model.fit(X_train[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1) モデルのトレーニング中の詳細の使用は何ですか？

95 python  deep-learning  keras  verbose 

どちらも、データ分析システムで使用するための柱状（ディスク）ストレージ形式です。両方が内に一体化されているApacheの矢印（pyarrowのPython用のパッケージ）とに対応するように設計されている矢印柱状インメモリ分析層として。 両方のフォーマットはどのように異なりますか？ 可能であれば、パンダを扱うときは常に羽を好むべきですか？ 寄木細工よりも羽が適している、またはその逆のユースケースは何ですか？ 付録 https://github.com/wesm/feather/issues/188でいくつかのヒントを見つけましたが、このプロジェクトの年齢が若いことを考えると、おそらく少し時代遅れです。 データフレーム全体をダンプしてロードしているだけなので、深刻な速度テストではありませんが、これまでフォーマットについて聞いたことがない場合は、印象を与えるためです。 # IPython import numpy as np import pandas as pd import pyarrow as pa import pyarrow.feather as feather import pyarrow.parquet as pq import fastparquet as fp df = pd.DataFrame({'one': [-1, np.nan, 2.5], 'two': ['foo', 'bar', 'baz'], 'three': [True, False, True]}) print("pandas df to …

95 python  pandas  parquet  feather  pyarrow 

コードに文字列のリストがあります。 A = ['a1', 'a2', 'a3' ...] B = ['b1', 'b2', 'b3' ...] そして、私は次のように改行で区切ってそれらを印刷したいと思います： >a1 b1 >a2 b2 >a3 b3 私はもう試した： print '>' + A + '/n' + B ただし、/ nは改行のように認識されません。

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複数のリモートサーバーで実行するタスクを定義すると、タスクがサーバー1で実行されてエラーで終了すると、Fabricはタスクを停止して中止します。しかし、ファブリックにエラーを無視させ、次のサーバーでタスクを実行させたいと思います。どうすればこれを実現できますか？ 例えば： $ fab site1_service_gw [site1rpt1] Executing task 'site1_service_gw' [site1fep1] run: echo 'Nm123!@#' | sudo -S route [site1fep1] err: [site1fep1] err: We trust you have received the usual lecture from the local System [site1fep1] err: Administrator. It usually boils down to these three things: [site1fep1] err: [site1fep1] err: #1) Respect …

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私のコンピューターでPythonをコンパイルするために使用されているVisual Studioのバージョンを見つけようとしています それは言う Python 2.6.2 (r262:71605, Apr 14 2009, 22:40:02) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32 私が理解していないのはこのMSC V.1500指定です。Visual Studio 2005でコンパイルされているという意味ですか？http://python.orgでこの情報を見つけることができません。

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Djangoインストール用の「デフォルト」ロガーを設定する方法がわかりません。でDjango 1.3の新しいLOGGING設定を使用したいと思いsettings.pyます。 私はDjango Logging Docの例を見てきましたが、特定のロガーのロギングを行うハンドラーのみをセットアップしているように見えます。彼らの例の場合、「django」、「django.request」、および「myproject.custom」という名前のロガーのハンドラーをセットアップします。 私がしたいのは、デフォルトlogging.handlers.RotatingFileHandlerですべてのロガーを処理するデフォルトを設定することだけです。つまり、プロジェクトのどこかに新しいモジュールを作成し、それが次のように示されている場合my_app_name.my_new_module、これを実行して、すべてのロギングをローテーションファイルログに移動できるはずです。 # In file './my_app_name/my_new_module.py' import logging logger = logging.getLogger('my_app_name.my_new_module') logger.debug('Hello logs!') # <-- This should get logged to my RotatingFileHandler that I setup in `settings.py`!

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TensorFlowを使用して実装された多くの利用可能なニューラルネットワークコードで、正則化用語はしばしば損失値に手動で追加の用語を追加することによって実装されることがわかりました。 私の質問は： 手動で行うよりも洗練された、または推奨される正則化の方法はありますか？ 私はそれにもget_variable議論があると思いますregularizer。それはどのように使用すべきですか？私の観察によると、レギュラライザーをそれに渡すと（など）tf.contrib.layers.l2_regularizer、正則化された項を表すテンソルが計算され、という名前のグラフコレクションに追加されtf.GraphKeys.REGULARIZATOIN_LOSSESます。そのコレクションはTensorFlowによって自動的に使用されますか（たとえば、トレーニング時にオプティマイザーによって使用されます）？またはそのコレクションを自分で使用する必要があると思いますか？

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以下のユニオンで2つのセットの順序を変更すると、異なる結果が得られるのはなぜですか？ set1 = {1, 2, 3} set2 = {True, False} print(set1 | set2) # {False, 1, 2, 3} print(set2 | set1) #{False, True, 2, 3}

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閉まっている。この質問はトピックから外れています。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。 7年前休業。 この質問を改善する PythonベースのSOAPクライアントライブラリ（Zolera SOAPインフラストラクチャなど）をテストするための、公的に利用可能なSOAP 1.2 / WSDL 2.0準拠の無料Webサービスはありますか？ これまでのところ、Google Web APIが唯一のオプションであるように思われます。 それ以外の場合、SOAP 1.2準拠のクライアントライブラリをどのようにテストできますか？

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Requestsライブラリを使用して、ポストリクエストでCookieを送信しようとしていますが、ドキュメントに基づいて実際にCookieを設定する方法がわかりません。スクリプトはWikipediaで使用するためのものであり、送信する必要があるCookieは次の形式です。 enwiki_session=17ab96bd8ffbe8ca58a78657a918558e; path=/; domain=.wikipedia.com; HttpOnly ただし、requestsドキュメントのクイックスタートでは、これを唯一の例として示しています。 cookies = dict(cookies_are='working') このライブラリを使用して、上記のようなCookieをどのようにエンコードできますか？Pythonの標準Cookieライブラリで作成し、POSTリクエストと共に送信する必要がありますか？

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ドキュメントは言う： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/basics.html "連続値は、カット（値に基づくビン）およびqcut（サンプル変位値に基づくビン）関数を使用して離散化できます。" 私には非常に抽象的に聞こえます...以下の例で違いを見ることができますが、qcut（サンプル変位値）は実際に何をする/意味するのですか？qcutとcutのどちらを使用しますか？ ありがとう。 factors = np.random.randn(30) In [11]: pd.cut(factors, 5) Out[11]: [(-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (-0.411, 0.575], (0.575, 1.561], ..., (-0.411, 0.575], (-1.397, -0.411], (0.575, 1.561], (-2.388, -1.397], (-0.411, 0.575]] Length: 30 Categories (5, object): [(-2.388, -1.397] < (-1.397, -0.411] < (-0.411, 0.575] < (0.575, 1.561] …

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デフォルトのフィルター選択を「すべて」から変更するにはどうすればよいですか？という名前のフィールドがあり、とのstatus3つの値activateがpendingありrejectedます。list_filterDjango adminで使用する場合、フィルターはデフォルトで「すべて」に設定されていますが、デフォルトで保留に設定したいと思います。

94 python  django  django-admin