タグ付けされた質問 「python」

私はいくつかのデータを持っています、そしてそれをインポートするとき、私はこれらのすべてを削除する簡単な方法を探している次の不要な列を取得します 'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27', 'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31', 'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35', 'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39', 'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43', 'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47', 'Unnamed: …

94 python  pandas 

次のような30文字のランダムな文字列を作成する最も軽量な方法は何ですか？ ufhy3skj5nca0d2dfh9hwd2tbk9sw1 そして、次のような30桁の16進数？ 8c6f78ac23b4a7b8c0182d7a89e9b1

94 python 

チュートリアルで示したように、最初のいくつかのスクリプトには、素敵な小さなGUIを使用して作成しましたが、より複雑なプログラムの処理方法については説明していません。 開始画面に「スタートメニュー」があるものがあり、ユーザーが選択すると、プログラムの別のセクションに移動して画面を適切に再描画する場合、これを行うためのエレガントな方法は何ですか？ .destroy()「スタートメニュー」フレームだけで、別のパーツのウィジェットで満たされた新しいフレームを作成しますか？そして、彼らが戻るボタンを押したときにこのプロセスを逆にしますか？

94 python  python-3.x  tkinter  frame 

マルチプロセッシングキューがPythonでどのように機能し、どのように実装するかを理解しようとすると、非常に苦労します。共有ファイルからデータにアクセスする2つのPythonモジュールがあるとしましょう。これらの2つのモジュールを、ライターとリーダーと呼びましょう。私の計画では、リーダーとライターの両方がリクエストを2つの別々のマルチプロセッシングキューに入れ、3番目のプロセスがこれらのリクエストをループでポップしてそのように実行するようにします。 私の主な問題は、multiprocessing.queueを正しく実装する方法が本当にわからないことです。プロセスごとにオブジェクトが個別のキューになるため、実際にインスタンス化することはできません。すべてのプロセスが共有キューに関連していることをどのように確認しますか（またはこの場合、キュー）

94 python  multithreading  multiprocessing 

次のような列を持つデータフレームがあります。 A B C 0 4 5 6 7 7 6 5 Aの値の可能な範囲は、0から7までです。 また、私はこのような8つの要素のリストを持っています： List=[2,5,6,8,12,16,26,32] //There are only 8 elements in this list 列Aの要素がnの場合、リストのn番目の要素を新しい列（「D」など）に挿入する必要があります。 データフレーム全体をループせずに、これを一度に行うにはどうすればよいですか？ 結果のデータフレームは次のようになります。 A B C D 0 2 4 12 5 16 6 26 7 32 7 32 6 26 5 16 注：データフレームは巨大であり、反復は最後のオプションオプションです。ただし、必要に応じて、「リスト」の要素をdictなどの他のデータ構造に配置することもできます。

94 python  pandas  dataframe 

fillnaメソッドを使用して、ある列の欠落している値を別の列の値で埋めたいと思います。 （各行をループすることは非常に悪い習慣であり、すべてを一度に行う方がよいと読みましたが、それを行う方法を見つけることができませんでしたfillna。） 以前のデータ： Day Cat1 Cat2 1 cat mouse 2 dog elephant 3 cat giraf 4 NaN ant 後のデータ： Day Cat1 Cat2 1 cat mouse 2 dog elephant 3 cat giraf 4 ant ant

94 python  pandas  fillna 

matplotlibで次の例を見つけました： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1 = np.linspace(0.0, 5.0) x2 = np.linspace(0.0, 2.0) y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) y2 = np.cos(2 * np.pi * x2) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x1, y1, 'ko-') plt.title('A tale of 2 subplots') plt.ylabel('Damped oscillation') plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x2, …

94 python  matplotlib 

条件が満たされた場合に各要素が1または0に変更されるように操作する必要がある大きなnumpy配列があります（後でピクセルマスクとして使用されます）。配列には約800万の要素があり、現在の方法では削減パイプラインに時間がかかりすぎます。 for (y,x), value in numpy.ndenumerate(mask_data): if mask_data[y,x]<3: #Good Pixel mask_data[y,x]=1 elif mask_data[y,x]>3: #Bad Pixel mask_data[y,x]=0 これをスピードアップするnumpy関数はありますか？

94 python  arrays  numpy  conditional 

Pythonで、負の数に関して奇妙な動作を見つけました。 >>> -5 % 4 3 誰かが何が起こっているのか説明できますか？

94 python  modulo  negative-number 

KerasのHDF5ファイルからモデルをロードする方法は？ 私が試したこと： model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.3)) model.add(BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None)) 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) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath="/weights.hdf5", verbose=1, save_best_only=True) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2, callbacks=[checkpointer]) 上記のコードは、最適なモデルをweights.hdf5という名前のファイルに正常に保存します。次に、そのモデルをロードします。以下のコードは、私がそうしようとした方法を示しています。 model2 …

94 python  machine-learning  keras  data-science 

を使用してイベントをログに記録logging.infoすると、Pythonターミナルに表示されません。 import logging logging.info('I am info') # no output 対照的に、ログに記録されたイベントlogging.warnはターミナルに表示されます。 import logging logging.warn('I am warning') # outputs "I am warning" logging.infoコンソールに印刷するためにできる環境レベルの変更はありますか？各Pythonファイルに変更を加えないようにしたい。

94 python  logging  warnings 

私はPythonの初心者です。相続がわからないと__init__()。 class Num: def __init__(self,num): self.n1 = num class Num2(Num): def show(self): print self.n1 mynumber = Num2(8) mynumber.show() 結果： 8 これで結構です。しかし、私は交換するNum2と class Num2(Num): def __init__(self,num): self.n2 = num*2 def show(self): print self.n1,self.n2 結果： Error. Num2 has no attribute "n1". この場合、どのようにNum2アクセスできますn1か？

94 python  inheritance  init 

私はリストを持っています： my_list = [1, 2, 3, 4, 5] 各要素にmy_list5を掛けるにはどうすればよいですか？出力は次のようになります。 [5, 10, 15, 20, 25]

94 python  list 

matplotlibで複数のバーをプロットする方法、バー関数を複数回呼び出そうとすると、それらは重なり合い、下の図に示すように、最も高い値の赤のみが表示されます。X軸に日付のある複数のバーをプロットするにはどうすればよいですか？ これまでのところ、私はこれを試しました： import matplotlib.pyplot as plt import datetime x = [ datetime.datetime(2011, 1, 4, 0, 0), datetime.datetime(2011, 1, 5, 0, 0), datetime.datetime(2011, 1, 6, 0, 0) ] y = [4, 9, 2] z = [1, 2, 3] k = [11, 12, 13] ax = plt.subplot(111) ax.bar(x, y, width=0.5, color='b', align='center') …

94 python  matplotlib 

編集18/02：まだ解決策がないので、これまでに知っていることで更新しています。 Python3.7を正常にインストールしました。pip（またはpip3）を使用してモジュールをインストールできますが、それらのモジュールはPython 3.6（ubuntuに付属）にインストールされます。したがって、これらのモジュールをpython 3.7にインポートできません（モジュールが見つかりません）。Python3.7はpip / pip3を認識しないため、pip / pip3からインストールできません。python3.7が必要です。 - Ubuntu18.04マシンにPython3.7をインストールしました。関連する場合は、次の手順に従ってください。 ダウンロード：PythonWebサイト[1]からPython3.7をデスクトップにダウンロードし、手動で解凍します。デスクトップにインストール：ターミナルを開きます（ctrl + shift + T） Go to the Extracted folder $ cd ~/Desktop/Python-3.7.0 $ ./configure $ make $ sudo make install Python 3.7をデフォルトのPythonにする： $ sudo vim ~/.bashrc press i on the last and new line - Type alias python= python3.7 …

94 python  ubuntu  pip