タグ付けされた質問 「python」

np.dot2つの'float32'2D配列を取得するとします。 res = np.dot(a, b) # see CASE 1 print(list(res[0])) # list shows more digits [-0.90448684, -1.1708503, 0.907136, 3.5594249, 1.1374011, -1.3826287] 数字。例外として、次のものを変更できます。 ケース1：スライスa np.random.seed(1) a = np.random.randn(9, 6).astype('float32') b = np.random.randn(6, 6).astype('float32') for i in range(1, len(a)): print(list(np.dot(a[:i], b)[0])) # full shape: (i, 6) [-0.9044868, -1.1708502, 0.90713596, 3.5594249, 1.1374012, -1.3826287] …

15 python  c  arrays  numpy  precision 

from itertools import product import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_records(product(range(10), range(10))) df = df.sample(90) df.columns = "c1 c2".split() df = df.sort_values(df.columns.tolist()).reset_index(drop=True) # c1 c2 # 0 0 0 # 1 0 1 # 2 0 2 # 3 0 3 # 4 0 4 # .. .. .. # …

15 python  pandas  numpy 

報奨金は、期限が切れる2日間で。この質問への回答は、+ 500レピュテーションバウンティの対象となります。 ポールパンツァーは既存の答えに報いたいと考えています。 包括的な概念の異なる実装または特殊化であるクラスのファミリーを作成したいとします。いくつかの派生プロパティにもっともらしいデフォルト実装があると仮定しましょう。これを基本クラスに入れたい class Math_Set_Base: @property def size(self): return len(self.elements) したがって、サブクラスはこのかなりばかげた例でその要素を自動的に数えることができます class Concrete_Math_Set(Math_Set_Base): def __init__(self,*elements): self.elements = elements Concrete_Math_Set(1,2,3).size # 3 しかし、サブクラスがこのデフォルトを使用したくない場合はどうなりますか？これは動作しません： import math class Square_Integers_Below(Math_Set_Base): def __init__(self,cap): self.size = int(math.sqrt(cap)) Square_Integers_Below(7) # Traceback (most recent call last): # File "<stdin>", line 1, in <module> # File "<stdin>", line …

14 python  inheritance  properties 

Python 3.8.0のリストをセットに変換すると、結果のセットの順序*は非常に簡単な方法で高度に構造化されます。この構造は、疑似ランダムリストからどのように抽出されていますか？ 私が実行している実験の一部として、ランダムセットを生成しています。セットをプロットすると、セット内に予期しない線形構造が突然現れたことに驚きました。だから私を困惑させる2つのことがある-なぜセット結果への変換がこの構造を強調することになる結局*を持っているのか。そして、それほどではありませんが、なぜ疑似ランダムセットがこの「隠された」構造を持っているのですか？ コード： X = [randrange(250) for i in range(30)] print(X) print(set(X)) たとえば出力します [238, 202, 245, 94, 111, 106, 148, 164, 154, 113, 128, 10, 196, 141, 69, 38, 106, 8, 40, 53, 160, 87, 85, 13, 38, 147, 204, 50, 162, 91] {128, 8, 10, 141, 13, 147, …

14 python 

私はopensslとbrewのpython @ 2で問題を抱えていますが、それらはここで説明されています（未解決）。Pythonとopensslを再インストールするための文書化された回避策が機能しなかったため、Pythonをアンインストールして再インストールすることにしました。 問題は、brewでPython 2をインストールしようとすると、次のメッセージが表示されることです。 brew install python@2 Error: No available formula with the name "python@2" ==> Searching for a previously deleted formula (in the last month)... Warning: homebrew/core is shallow clone. To get complete history run: git -C "$(brew --repo homebrew/core)" fetch --unshallow python@2 was deleted from homebrew/core in …

14 python  macos  homebrew  python-2.x 

これが私の最初のgeodatframeです： !pip install geopandas import pandas as pd import geopandas city1 = [{'City':"Buenos Aires","Country":"Argentina","Latitude":-34.58,"Longitude":-58.66}, {'City':"Brasilia","Country":"Brazil","Latitude":-15.78 ,"Longitude":-70.66}, {'City':"Santiago","Country":"Chile ","Latitude":-33.45 ,"Longitude":-70.66 }] city2 = [{'City':"Bogota","Country":"Colombia ","Latitude":4.60 ,"Longitude":-74.08}, {'City':"Caracas","Country":"Venezuela","Latitude":10.48 ,"Longitude":-66.86}] city1df = pd.DataFrame(city1) city2df = pd.DataFrame(city2) gcity1df = geopandas.GeoDataFrame( city1df, geometry=geopandas.points_from_xy(city1df.Longitude, city1df.Latitude)) gcity2df = geopandas.GeoDataFrame( city2df, geometry=geopandas.points_from_xy(city2df.Longitude, city2df.Latitude)) 市1 City Country Latitude Longitude …

14 python  pandas  dataframe  geolocation  geopandas 

1つのデータフレームがdfあり、2つの列があります。スクリプト（テキスト付き）とスピーカー Script Speaker aze Speaker 1 art Speaker 2 ghb Speaker 3 jka Speaker 1 tyc Speaker 1 avv Speaker 2 bhj Speaker 1 そして、私は以下のリストを持っています： L = ['a','b','c'] 次のコードで、 df = (df.set_index('Speaker')['Script'].str.findall('|'.join(L)) .str.join('|') .str.get_dummies() .sum(level=0)) print (df) 私はこのデータフレームを取得しますdf2： Speaker a b c Speaker 1 2 1 1 Speaker 2 2 …

14 python  python-3.x  pandas  dataframe 

ファイルsimple.7zをダウンロードし、sphinxにインストールして、ここで説明した問題を再現してください。再現するには、次のコマンドを実行します。 make clean make html 問題を再現するには、sphinxにダウンロードしてインストールします には2つの記事がsample/sourceあり、内容は同じですが、タイトルだけが異なります。 cd sample ls source |grep "for-loop" What does "_" in Python mean in a for-loop.rst What does "_" in Python mean in a for-loop?.rst 1つはその中に含まれ?、もう1つは含まれません?。実行後に奇妙なことが起こりましたmake html。 make html ls build/html|grep "for-loop" What does "_" in Python mean in a for-loop.html What does "_" …

14 python  python-sphinx 

私は与えられたセットのリストを持っています、 sets1 = [{1},{2},{1}] 私はnumpyののを使用して、このリストの中にユニークな要素を見つけたときunique、私が取得します np.unique(sets1) Out[18]: array([{1}, {2}, {1}], dtype=object) 見てわかるよう{1}に、出力で繰り返されるため、結果は間違っています。 同様の要素を隣接させることで入力の順序を変更しても、これは起こりません。 sets2 = [{1},{1},{2}] np.unique(sets2) Out[21]: array([{1}, {2}], dtype=object) なぜこれが起こるのですか？それとも私がやった方法に何か問題がありますか？

14 python  list  numpy  set 

多くの列を持つ巨大なデータフレームがあり、その多くはタイプdatetime.datetimeです。問題は、多くの場合、たとえばdatetime.datetime値とNone値（およびその他の無効な値）を含む、タイプが混在していることです。 0 2017-07-06 00:00:00 1 2018-02-27 21:30:05 2 2017-04-12 00:00:00 3 2017-05-21 22:05:00 4 2018-01-22 00:00:00 ... 352867 2019-10-04 00:00:00 352868 None 352869 some_string Name: colx, Length: 352872, dtype: object したがって、object型の列になります。これはで解決できますdf.colx.fillna(pd.NaT)。問題は、データフレームが大きすぎて個々の列を検索できないことです。 別のアプローチはを使用することですがpd.to_datetime(col, errors='coerce')、これdatetimeは数値を含む多くの列にキャストします。 df.fillna(float('nan'), inplace=True)日付を含む列はまだobjectタイプであり、同じ問題がまだ発生しますが、私もできます。 私はdatetime型へのキャストに従うことができるどのようなアプローチで、その値が実際に含まれていないこれらの列datetimeの値を、だけでなく、含まれている可能性がありNone、かつ潜在的にいくつかの不正な値（言及は、そうでないので、pd.to_datetime中try/ except句が行うだろうか）？の柔軟なバージョンのようなものpd.to_datetime(col)

14 python  pandas 

私はpydicomを使用してJPEG圧縮DICOM画像を作成しようとしています。カラフルなDICOM画像に関する素晴らしいソース資料はここにありますが、それはほとんど理論とC ++です。以下のコード例では、内部にoutput-raw.dcm（圧縮されていない）淡いブルーの省略記号を作成します。 import io from PIL import Image, ImageDraw from pydicom.dataset import Dataset from pydicom.uid import generate_uid, JPEGExtended from pydicom._storage_sopclass_uids import SecondaryCaptureImageStorage WIDTH = 100 HEIGHT = 100 def ensure_even(stream): # Very important for some viewers if len(stream) % 2: return stream + b"\x00" return stream def bob_ross_magic(): image = …

14 python  jpeg  dicom  imaging  pydicom 

これが私のモデルです： class GroupedModels(models.Model): other_model_one = models.ForeignKey('app.other_model') other_model_two = models.ForeignKey('app.other_model') 基本的に、私が欲しいのはother_model、このテーブルで一意であることです。レコードがある場合ことを意味other_model_oneidがあるが123、私は別のレコードを使用して作成できるようにするべきではないother_model_twoとして、ID 123。オーバーライドはできるcleanと思いますが、djangoに何かが組み込まれているのではないかと思っていました。 PSQLでバージョン2.2.5を使用しています。 編集：これは、一緒に不平等な状況ではありません。私はレコードを追加した場合other_model_one_id=1、その他other_model_two_id=2、私は別のレコードを追加できないようにする必要がありother_model_one_id=2、その他other_model_two_id=1

14 python  django  django-models 

最近Catalinaとデフォルトのzshに更新しました。私はおそらく移行中にパスをめちゃくちゃにして、現在Python3.7、pip3、コマンドラインPATHと私のzshrcファイルの場所を整理しようとしています。 / usr / bin、/ usr / local / bin、/ usr / local / Cellar / pythonおよび/Users/[user]/.local/bin内に潜在的に冗長なファイルが含まれているように見えます 以下は、コマンドの複製です。 $ which python3 /usr/bin/python3 $ which python /usr/bin/python $ which pip pip not found $ which pip3 /usr/bin/pip3 $ pip3 -V Traceback (most recent call last): File "/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/pip3", line 10, in <module> …

14 python  path  zsh  zshrc  macos-catalina 

休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。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？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 15日前休業。 多次元numpy配列がすべての側面で0を持っているかどうかを確認する最も速い方法は何でしょうか。 だから、簡単な2Dの例として、私は： x = np.random.rand(5, 5) assert np.sum(x[0:, 0]) == 0 assert np.sum(x[0, 0:]) == 0 assert np.sum(x[0:, -1]) == 0 assert np.sum(x[-1, 0:]) == 0 これは2Dの場合には問題ありませんが、より高い次元での記述は少し面倒であり、効率的で保守しやすくするためにここで使用できる巧妙で厄介なトリックがあるかどうか疑問に思っていました。

13 python  numpy 

通常はTensorFlow pythonパッケージをインポートしようとしていますが、次のエラーが発生します。 上記のターミナル画像のテキストは次のとおりです。 2020-02-23 19:01:06.163940: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.6'; dlerror: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 2020-02-23 19:01:06.164019: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.6'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 2020-02-23 19:01:06.164030: W …

13 python  linux  tensorflow  pip  dynamic-library