タグ付けされた質問 「python」

データフレームを関数に渡し、関数内で変更した場合、値渡しですか、それとも参照渡しですか？ 次のコードを実行します a = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]}) def letgo(df): df = df.drop('b',axis=1) letgo(a) の値はa、関数呼び出し後も変更されません。それは値渡しであることを意味しますか？ 私も以下を試しました xx = np.array([[1,2], [3,4]]) def letgo2(x): x[1,1] = 100 def letgo3(x): x = np.array([[3,3],[3,3]]) それは判明letgo2()変更を行いxxそしてletgo3()ません。なんでこんな感じ？

88 python  pandas  pass-by-reference  pass-by-value 

私はPythonセレンにまったく慣れておらず、次のhtml構造を持つボタンをクリックしようとしています。 <div class="b_div"> <div class="button c_button s_button" onclick="submitForm('mTF')"> <input class="very_small" type="button"></input> <div class="s_image"></div> <span> Search </span> </div> <div class="button c_button s_button" onclick="submitForm('rMTF')" style="margin-bottom: 30px;"> <input class="v_small" type="button"></input> <span> Reset </span> </div> </div> 上のボタンSearchとResetボタンの両方をクリックできるようにしたいと思います（明らかに個別に）。 私はいくつかのことを試しました、例えば： driver.find_element_by_css_selector('.button .c_button .s_button').click() または、 driver.find_element_by_name('s_image').click() または、 driver.find_element_by_class_name('s_image').click() しかし、私はいつも次のようになってしまうようですNoSuchElementException： selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message: u'Unable to locate element: {"method":"name","selector":"s_image"}' ; …

88 python  selenium  selenium-webdriver  onclick  click 

私は次のHTML構造を持っており、Seleniumを使用して次の値を入力しようとしていますNUM。 <div class="MY_HEADING_A"> <div class="TitleA">My title</div> <div class="Foobar"></div> <div class="PageFrame" area="W"> <span class="PageText">PAGE <input id="a1" type="txt" NUM="" /> of <span id="MAX"></span> </span> </div> これが私が書いたコードです： head = driver.find_element_by_class_name("MY_HEADING_A") frame_elem = head.find_element_by_class_name("PageText") # Following is a pseudo code. # Basically I need to enter a value of 1, 2, 3 etc in …

88 python  python-2.7  selenium-webdriver  form-submit  html-input 

import requests data = {'foo':'bar'} url = 'https://foo.com/bar' r = requests.post(url, data=data) URLが自己署名証明書を使用している場合、これは次のように失敗します。 requests.exceptions.SSLError: [Errno 1] _ssl.c:507: error:14090086:SSL routines:SSL3_GET_SERVER_CERTIFICATE:certificate verify failed 次のようFalseに、verifyパラメーターに渡すことができることを知っています。 r = requests.post(url, data=data, verify=False) ただし、私がやりたいのは、ディスク上の公開鍵のコピーへの要求をポイントし、その証明書を信頼するように指示することです。

88 python  ssl  python-requests 

pytestで単一のファイルをどのようにテストしますか？ドキュメントには無視オプションしかなく、「このファイルのみをテストする」オプションはありませんでした。 setup.cfgideでさまざまなファイルテストを実行したいので、これはの代わりにコマンドラインで機能することが望ましいです。スイート全体に時間がかかりすぎます。

88 python  pytest 

いくつかの実験結果をプロットするためにmatplotlibを使用しました（ここで説明します：ファイルをループしてプロットします。ただし、画像を右クリックして画像を保存すると、非常に質の悪い/低解像度の画像になります。 from glob import glob import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # loop over all files in the current directory ending with .txt for fname in glob("./*.txt"): # read file, skip header (1 line) and unpack into 3 variables WL, ABS, T = np.genfromtxt(fname, …

88 python  matplotlib 

Windows 7環境でhttp://docs.djangoproject.com/en/dev/intro/tutorial02/#intro-tutorial02のチュートリアルに従っています。私の設定ファイルは： TEMPLATE_DIRS = ( 'C:/django-project/myapp/mytemplates/admin' ) チュートリアルの指示に従って、Django自体のソースコードのデフォルトのDjango adminテンプレートディレクトリ（django / contrib / admin / templates）からテンプレートをmyappディレクトリのadminサブディレクトリに取得しbase_templateましたadmin/base_site.html。 何らかの理由で効果が出ないようです。問題になる可能性のある手がかりはありますか？同期データベースを実行する必要がありますか？

87 python  django 

Python 3.2.2の複数のコアで実行できるように、csvを読み取るコードを書き直そうとしました。Poolマルチプロセッシングのオブジェクトを使用しようとしましたが、これは実際の例から採用したものであり、プロジェクトの別の部分ですでに機能しています）。解読とトラブルシューティングが難しいエラーメッセージが表示されました。 エラー： Traceback (most recent call last): File "parser5_nodots_parallel.py", line 256, in <module> MG,ppl = csv2graph(r) File "parser5_nodots_parallel.py", line 245, in csv2graph node_chunks) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/multiprocessing/pool.py", line 251, in map return self.map_async(func, iterable, chunksize).get() File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.2/lib/python3.2/multiprocessing/pool.py", line 552, in get raise self._value AttributeError: __exit__ 関連コード： import csv import time import …

87 python  python-3.x  multiprocessing  pool 

OpenCVをインストールしてPython 2.xで使用したいUbuntu 14.04システムがあります。 こちらの指示に従ってOpenCVをインストールしました：https : //help.ubuntu.com/community/OpenCV インストールは適切に実行されているようで、エラーはなく、スクリプトは出力で終了しました OpenCV 2.4.9 ready to be used サンプルPythonスクリプトを実行しようとすると、次のようになります。 $ python opencv.py Traceback (most recent call last): File "opencv.py", line 1, in <module> from cv2.cv import * ImportError: No module named cv2.cv 理由はわかっていると思いますが、修正方法がわかりません。OpenCVは、インストールスクリプトを実行したときの現在のディレクトリにインストールされています。これは、ホームフォルダーのサブディレクトリです。 インストール後にこのインポートエラーが発生する他の人は、パスの問題を抱えているようで、これをコードに追加して運が良かったようです： import sys sys.path.append('/usr/local/lib/python2.7/site-packages') または、同じディレクトリでPYTHONPATHを更新します。そのコードを追加してみましたが、違いはありません。「site-packages」ディレクトリにファイルがありません。そのディレクトリでインストールを実行する必要がありますか？インストール手順がそれを綴っていたと思います。私の問題はPythonがOpenCVインストールを見つけられないことに関係しているのではないかと思いますが、どうすればよいかわかりません。 OpenCVの使用可能なインストールをできるだけ簡単に入手できるように私を助けてください。

87 python  opencv  ubuntu  importerror 

私はLinuxシステム（Kubuntu）をインストールしたばかりで、PythonプログラムをLinuxで実行可能にするプログラムがあるかどうか疑問に思っていました。

87 python  linux  file-permissions 

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。 5年前に閉鎖。 この質問を改善する Textual Sentiment Analysis（http://en.wikipedia.org/wiki/Sentiment_analysis）のオープンソース実装（できればpython）を探しています。私が使用できるそのようなオープンソースの実装に詳しい人はいますか？ Twitterで「youtube」などの検索語を検索し、「ハッピー」ツイートと「悲しい」ツイートを比較するアプリケーションを書いています。私はGoogleのappengineを使用しているので、それはpythonです。Twitterから返された検索結果を分類できるようにしたいのですが、Pythonで分類したいと思います。これまでのところ、このような感情分析ツールを見つけることはできません。具体的には、Pythonではできません。私が使用できるそのようなオープンソース実装に精通していますか？できれば、これは既にpythonに含まれていることが望ましいですが、そうでない場合は、pythonに変換できれば幸いです。 注、私が分析しているテキストは非常に短く、ツイートです。したがって、理想的には、この分類子はそのような短いテキストに最適化されています。 ところで、Twitterは検索で ":)"および ":("演算子をサポートしていますが、これはまさにこれを行うことを目的としていますが、残念ながら、それらによって提供される分類はそれほど大きくないので、私はこれを試してみるかもしれないと思いました。 ありがとう！ ところで、初期のデモはあり、ここで、私がこれまで持っているコードがあり、ここで、私はどんな興味を持って開発者と、それをオープンソースが大好きです。

87 python  machine-learning  nlp  open-source  sentiment-analysis 

私はリスト内包表記で遊んでいて、別のサイトでこの小さなスニペットに出くわしました： return ''.join([`num` for num in xrange(loop_count)]) `num`ビットを壊すことに気付く前に、（タイピングによって）関数を複製するのに数分費やしました。 これらの文字でステートメントを囲むとどうなりますか？私が見ることができるものから、それはstr（num）と同等です。しかし、私が時間を計ったとき： return ''.join([str(num) for num in xrange(10000000)]) 4.09秒かかりますが、 return ''.join([`num` for num in xrange(10000000)]) 2.43秒かかります。 どちらも同じ結果になりますが、1つはかなり遅くなります。ここで何が起こっているのですか？ 編集：奇妙なことに... repr()は、よりも少し遅い結果を与え`num`ます。2.99秒vs 2.43秒。Python 2.6を使用します（3.0はまだ試していません）。

87 python  list-comprehension 

リストを並べ替えるとき a = [1,2,3,3,2,2,1] sorted(a) => [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3] 結果のリストでは、等しい要素が常に隣接しています。 どうすれば反対のタスクを実行できますか？リストをシャッフルして、等しい要素が決して（またはできるだけまれに）隣接しないようにしますか？ たとえば、上記のリストの場合、考えられる解決策の1つは次のとおりです。 p = [1,3,2,3,2,1,2] より正式には、リストが与えられると、ペアの数を最小化するリストaの順列pを生成しp[i]==p[i+1]ます。 リストは大きいため、すべての順列を生成してフィルタリングすることはできません。 ボーナス質問：そのようなすべての順列を効率的に生成する方法は？ これは私がソリューションをテストするために使用しているコードです：https：//gist.github.com/gebrkn/9f550094b3d24a35aebd UPD：多くの人が優れた回答を投稿したため、ここで勝者を選ぶのは難しい選択でした。@VincentvanderWeele、@デビッドEisenstat、@Coady、@ enrico.bacisと@srgerg完璧に可能な限り最高の順列を生成する機能を提供します。@tobias_kとDavidもボーナスの質問に答えました（すべての順列を生成します）。正しさの証明のためのDavidへの追加のポイント。 @VincentvanderWeeleのコードが最速のようです。

87 python  algorithm  combinatorics 

RakeはRubyで書かれたソフトウェアビルドツール（AntやMakeなど）であるため、そのすべてのファイルはこの言語で書かれています。このようなものはPythonに存在しますか？

87 python  build-automation 

Pandas時系列オブジェクトからプロットされた時系列グラフのメジャーおよびマイナーxtickとそれらのラベルを設定できるようにしたいと思います。 Pandas0.9の「最新情報」ページには次のように書かれています。 「to_pydatetimeを使用するか、タイムスタンプタイプのコンバーターを登録することができます」 しかし、matplotlibax.xaxis.set_major_locatorおよびax.xaxis.set_major_formatter（およびマイナーな）コマンドを使用できるようにする方法を理解することはできません。 パンダの時間を変換せずに使用すると、x軸の目盛りとラベルが間違ってしまいます。 'xticks'パラメーターを使用することで、主要なティックをpandas.plotに渡し、主要なティックのラベルを設定できます。このアプローチを使用してマイナーティックを実行する方法を理解することはできません。（pandas.plotによって設定されたデフォルトのマイナーティックにラベルを設定できます） これが私のテストコードです： import pandas print 'pandas.__version__ is ', pandas.__version__ print 'matplotlib.__version__ is ', matplotlib.__version__ dStart = datetime.datetime(2011,5,1) # 1 May dEnd = datetime.datetime(2011,7,1) # 1 July dateIndex = pandas.date_range(start=dStart, end=dEnd, freq='D') print "1 May to 1 July 2011", dateIndex testSeries = pandas.Series(data=np.random.randn(len(dateIndex)), index=dateIndex) ax = …

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