タグ付けされた質問 「python」

行が空かどうかを確認するためにifサイクルを作成する方法を理解しようとしています。 ファイルには多くの文字列があり、そのうちの1つは他のステートメントと区別するための空白行""です（;ではなく、キャリッジリターンの後に別のキャリッジリターンが続くと思います） new statement asdasdasd asdasdasdasd new statement asdasdasdasd asdasdasdasd ファイル入力モジュールを使用しているので、行が空かどうかを確認する方法はありますか？ このコードを使用すると、うまくいくようです、みんなありがとう！ for line in x: if line == '\n': print "found an end of line" x.close()

86 python 

配列aのアドレスを変更せずに、配列bから配列aにデータをコピーする最速の方法は何ですか。外部ライブラリ（PyFFTW）が変更できない配列へのポインタを使用するため、これが必要です。 例えば： a = numpy.empty(n, dtype=complex) for i in xrange(a.size): a[i] = b[i] ループなしでそれを行うことは可能ですか？

86 python  numpy 

NumPyは非常に便利なライブラリであり、それを使用することで、非常に大きな（10000 x 10000）行列を簡単に処理できることがわかりましたが、はるかに大きな行列（50000 x 50000の行列を作成しようとしています）に苦労し始めます。失敗します）。明らかに、これは大量のメモリ要件のためです。 なんらかの方法で（数テラバイトのRAMを使用せずに）NumPyでネイティブに巨大なマトリックス（たとえば100万×100万）を作成する方法はありますか？

86 python  matrix  numpy 

私のコードでは、このようなDictCursorfromを使用していますpsycopg2.extras dict_cur = conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.DictCursor) ただし、カーソルをロードすると、突然次のエラーが発生します。 AttributeError: 'module' object has no attribute 'extras' たぶん私のインスタレーションに何かがおかしいのですが、どこから探し始めるのか分かりません。私はpipでいくつかの更新を行いましたが、私が知る限り、の依存関係はありませんpsycopg2。

86 python  psycopg2  importerror 

このような2つのURLルールがある場合、既存のエンドポイント関数を上書きできない理由を誰かが知っていますか？ app.add_url_rule('/', view_func=Main.as_view('main'), methods=["GET"]) app.add_url_rule('/<page>/', view_func=Main.as_view('main'), methods=["GET"]) トレースバック： Traceback (most recent call last): File "demo.py", line 20, in <module> methods=["GET"]) File ".../python2.6/site-packages/flask‌​/app.py", line 62, in wrapper_func return f(self, *args, **kwargs) File ".../python2.6/site-packages/flask‌​/app.py", line 984, in add_url_rule 'existing endpoint function: %s' % endpoint) AssertionError: View function mapping is overwriting an existing …

86 python  flask 

閉まっている。この質問は、StackOverflow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。 この質問を改善したいですか？質問を更新して、スタックオーバーフローのトピックになります。 28日前に閉店しました。 この質問を改善する 左二重引用符、アポストロフィの右一重引用符など、Unicode句読点を使用するテキストがいくつかあり、ASCIIで必要です。Pythonには、明らかなASCII置換を備えたこれらの文字のデータベースがあるので、すべてを「？」に変換するよりもうまくいくことができます。？

86 python  unicode  ascii 

CaffeネットワークをTensorFlowに移植していますが、xavierの初期化が行われていないようです。私は使ってtruncated_normalいますが、これは訓練を非常に難しくしているようです。

86 python  tensorflow 

URLから.ZIPファイルのリストをダウンロードし、ZIPファイルを抽出してディスクに書き込む最初のPythonスクリプトを機能させることができました。 私は今、次のステップを達成するのに途方に暮れています。 私の主な目標は、zipファイルをダウンロードして抽出し、TCPストリームを介してコンテンツ（CSVデータ）を渡すことです。zipファイルや抽出されたファイルを実際にディスクに書き込まないようにしたいと思います。 これが私の現在のスクリプトですが、残念ながらファイルをディスクに書き込む必要があります。 import urllib, urllister import zipfile import urllib2 import os import time import pickle # check for extraction directories existence if not os.path.isdir('downloaded'): os.makedirs('downloaded') if not os.path.isdir('extracted'): os.makedirs('extracted') # open logfile for downloaded data and save to local variable if os.path.isfile('downloaded.pickle'): downloadedLog = pickle.load(open('downloaded.pickle')) else: downloadedLog = …

86 python  unzip 

各行の関数で行をフィルタリングしたいと思います。 def f(row): return sin(row['velocity'])/np.prod(['masses']) > 5 df = pandas.DataFrame(...) filtered = df[apply_to_all_rows(df, f)] または、別のより複雑で不自然な例については、 def g(row): if row['col1'].method1() == 1: val = row['col1'].method2() / row['col1'].method3(row['col3'], row['col4']) else: val = row['col2'].method5(row['col6']) return np.sin(val) df = pandas.DataFrame(...) filtered = df[apply_to_all_rows(df, g)] どうすればよいですか？

86 python  pandas 

しばらくの間問題が発生しました。CSRFCookieが設定されていません。以下のコードをご覧ください Python def deposit(request, account_num): if request.method == 'POST': account = get_object_or_404(account_info, acct_number=account_num) form_ = AccountForm(request.POST or None, instance=account) form = BalanceForm(request.POST) info = str(account_info.objects.filter(acct_number=account_num)) inf = info.split() if form.is_valid(): # cd=form.cleaned_data now = datetime.datetime.now() cmodel = form.save() cmodel.acct_number = account_num # RepresentsInt(cmodel.acct_number) cmodel.bal_change = "%0.2f" % float(cmodel.bal_change) cmodel.total_balance = …

86 python  django 

Excelの代わりにpandas / matplotlibを使用して、積み上げ棒グラフを生成し始めました。問題が発生しています （1）デフォルトのカラーマップには5色しかないため、5つ以上のカテゴリがある場合は、色が繰り返されます。より多くの色を指定するにはどうすればよいですか？理想的には、開始色と終了色のグラデーション、およびその間にn色を動的に生成する方法はありますか？ （2）色があまり視覚的に心地よいものではありません。n色のカスタムセットを指定するにはどうすればよいですか？または、グラデーションも機能します。 上記の両方のポイントを示す例を以下に示します。 4 from matplotlib import pyplot 5 from pandas import * 6 import random 7 8 x = [{i:random.randint(1,5)} for i in range(10)] 9 df = DataFrame(x) 10 11 df.plot(kind='bar', stacked=True) そして出力はこれです：

86 python  matplotlib  pandas 

Pythonで、同じ長さの2つのリストをインターリーブする良い方法はありますか？ 私が与えられた[1,2,3]と言うと[10,20,30]。それらをに変換したいと思い[1,10,2,20,3,30]ます。

86 python  list 

環境に依存しない場合、Python文字列の理論上の最大文字数はいくつですか？ また、バージョン番号が異なる場合は、Python2.5.2で知りたいです。

86 python  string 

djangoプロジェクト用にPostgreSQLデータベースをセットアップしようとしていますが、最後の質問への回答のおかげで、djangoプロジェクト用にpostgreSQLデータベースをセットアップする際の問題が発生したと思います。ターミナルでコマンド「pythonmanage.pyrunserver」を実行してローカルホストを起動しようとしていますが、コマンドを実行すると、この応答が表示されます... Error: No module named psycopg2.extensions これが何を意味するのかわかりません-psycopg2をダウンロードしようとしましたが、homebrewを使用してpsycopg2をダウンロードする方法が見つからないようです。easy_install、pip install、sudoを試しましたが、すべて次のようなエラーが返されます... Downloading http://www.psycopg.org/psycopg/tarballs/PSYCOPG-2-4/psycopg2-2.4.5.tar.gz Processing psycopg2-2.4.5.tar.gz Writing /tmp/easy_install-l7Qi62/psycopg2-2.4.5/setup.cfg Running psycopg2-2.4.5/setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/easy_install-l7Qi62/psycopg2-2.4.5/egg-dist-tmp-PBP5Ds no previously-included directories found matching 'doc/src/_build' unable to execute gcc-4.0: No such file or directory error: Setup script exited with error: command 'gcc-4.0' failed with exit status 1 これを修正する方法は？

86 python  django  postgresql  psycopg2 

memoryviewのドキュメントを確認する： memoryviewオブジェクトを使用すると、Pythonコードは、コピーせずにバッファプロトコルをサポートするオブジェクトの内部データにアクセスできます。 クラスmemoryview（obj） objを参照するmemoryviewを作成します。objはバッファプロトコルをサポートする必要があります。バッファプロトコルをサポートする組み込みオブジェクトには、bytesとbytearrayが含まれます。 次に、サンプルコードが提供されます。 >>> v = memoryview(b'abcefg') >>> v[1] 98 >>> v[-1] 103 >>> v[1:4] <memory at 0x7f3ddc9f4350> >>> bytes(v[1:4]) b'bce' 引用は終わりました。では、詳しく見てみましょう。 >>> b = b'long bytes stream' >>> b.startswith(b'long') True >>> v = memoryview(b) >>> vsub = v[5:] >>> vsub.startswith(b'bytes') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", …

86 python  buffer  memoryview