タグ付けされた質問 「python」

AWS CLIを実行しようとすると、次のエラーが発生します。 aws ERROR:root:code for hash md5 was not found. Traceback (most recent call last): File "/usr/local/Cellar/python@2/2.7.15_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/hashlib.py", line 147, in <module> globals()[__func_name] = __get_hash(__func_name) File "/usr/local/Cellar/python@2/2.7.15_1/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/hashlib.py", line 97, in __get_builtin_constructor raise ValueError('unsupported hash type ' + name) ValueError: unsupported hash type md5 ERROR:root:code for hash sha1 was not found. Traceback …

13 python  macos  python-2.7  homebrew 

私はilocパンダで使用しているさまざまなインデックス付け方法にとても混乱しています。 1-dデータフレームを2-dデータフレームに変換しようとしているとしましょう。まず、次の1-dデータフレームがあります a_array = [1,2,3,4,5,6,7,8] a_df = pd.DataFrame(a_array).T そして、それをのサイズの2Dデータフレームに変換し2x4ます。2Dデータフレームを次のようにプリセットすることから始めます。 b_df = pd.DataFrame(columns=range(4),index=range(2)) 次に、forループを使用して、次のコードでa_df（1-d）をb_df（2-d）に変換します for i in range(2): b_df.iloc[i,:] = a_df.iloc[0,i*4:(i+1)*4] それは私に次の結果を与えるだけです 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 NaN NaN NaN NaN しかし、私がに変更b_df.iloc[i,:]したときb_df.iloc[i][:]。結果は次のように正しいです、これは私が欲しいものです 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 …

13 python  pandas  dataframe 

警告：pipは古いスクリプトラッパーによって呼び出されています。これは、pipの将来のバージョンでは失敗します。根本的な問題の修正に関するアドバイスについては、https：//github.com/pypa/pip/issues/5599を参照して ください。この問題を回避するには、pipを直接実行する代わりに、 '-m pip'を使用してPythonを呼び出します。 pip list端末に直接入力すると、上記の警告が表示されます。正確にはどういう意味ですか？ いつものように使うべきpython3 -m pip listですか？（そのように使用すると、同じ出力（パッケージのリスト）が警告なしで表示されます） PS：私はubuntu 18.10にいます

13 python  pip 

私は拡張する単純なクラスに取り組んでいて、dictキーの検索と使用pickleが非常に遅いことに気付きました。 それは自分のクラスの問題だと思ったので、いくつかの簡単なベンチマークを行いました。 (venv) marco@buzz:~/sources/python-frozendict/test$ python --version Python 3.9.0a0 (venv) marco@buzz:~/sources/python-frozendict/test$ sudo pyperf system tune --affinity 3 [sudo] password for marco: Tune the system configuration to run benchmarks Actions ======= CPU Frequency: Minimum frequency of CPU 3 set to the maximum frequency System state ============ CPU: use 1 logical CPUs: 3 …

13 python  python-3.x  performance  dictionary  subclass 

この画像でパイプの数を検出しようとしています。これには、OpenCVとPythonベースの検出を使用しています。同様の質問に対する既存の回答に基づいて、次の手順を思い付くことができました 画像を開く フィルターする エッジ検出を適用する 等高線を使用 カウントを確認する パイプの総数は〜909です我々はそれを手動でカウント与えるか、または4を取るとき。 フィルター適用後 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread('images/input-rectpipe-1.jpg') blur_hor = cv2.filter2D(img[:, :, 0], cv2.CV_32F, kernel=np.ones((11,1,1), np.float32)/11.0, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT) blur_vert = cv2.filter2D(img[:, :, 0], cv2.CV_32F, kernel=np.ones((1,11,1), np.float32)/11.0, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT) mask = ((img[:,:,0]>blur_hor*1.2) | (img[:,:,0]>blur_vert*1.2)).astype(np.uint8)*255 このマスクされた画像が表示されます これは、表示される長方形の数の点でかなり正確に見えます。ただし、カウントして画像の上にバウンディングボックスをプロットしようとすると、多くの不要な領域も選択されます。円の場合、HoughCirclesには最大半径と最小半径を定義する方法があります。精度を向上させることができる長方形に似たものはありますか？また、私はこの問題への代替アプローチの提案を受け入れています。 ret,thresh = cv2.threshold(mask,127,255,0) contours,hierarchy …

13 python  opencv  image-processing  computer-vision  object-detection 

私はパンダのデータフレームの辞書を作成しました： d[k] = pd.DataFrame(data=data[i]) だから私はそれd[k]が正しいパンダのデータフレームだと思います。 その後 for k in d.keys(): d[k].to_excel (file_name) 次に、エラーがあります： TypeError: got invalid input value of type <class 'xml.etree.ElementTree.Element'>, expected string or Element Python 3.7、pandas 0.25.3を使用しています。 更新：で置き換えると、コードは完全に実行to_excelされto_csvます。

13 python  pandas  export-to-excel 

次の形式のパンダDataFrameがあります。 id start_time sequence_no value 0 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114428 3 1 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114429 3 2 71 2018-10-17 20:12:43+00:00 114431 79 3 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216009 100 4 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216011 150 5 71 2019-11-06 00:51:14+00:00 216013 180 6 92 2019-12-01 00:51:14+00:00 114430 19 7 92 2019-12-01 …

13 python  pandas  numpy  dataframe 

私は大学の研究室の実習チューターで、昨年の学生のコメントに基づいて、私たちの上司と私はそれらに対処したいと思っていました。私の上司はCスクリプトの記述を選択し、問題を解決するためにpython（python-constraint）を選択しました。 お知らせ 6つのセッションがあります 4つの役割があります 6つのプラクティスがあります 生徒は32人です チームごとに4人の学生がいます 問題点： 4つの異なるセッションの4つの練習で、各生徒を4つの役割に割り当てます。 制約： 学生は一度役割を果たすべきです 学生は6つのうち4つの異なる練習をする必要があります 学生はセッションごとに1つの練習のみを行う必要があります 学生は同じ仲間に一度だけ会うべきです テンプレート： これは私が学生に感じるテンプレートです。各チームは4人の学生で構成され、ポジション[0、1、2、または3]はそれらに割り当てられたロールです。使用可能な各位置には、1から128までの番号が付けられています [# Semester [ # Session [ # Practice/Team 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]], [[25, 26, …

13 python  algorithm  python-constraint 

私はMiguel Grinbergの巨大なチュートリアルのMicroblogアプリに基づいたFlaskアプリケーションに取り組んでいます。コードはここにあります： https //github.com/dnilasor/quickgig。リンクされたMySQL 5.7コンテナを使用して動作するDocker実装があります。今日、Flask-Adminモジュールを使用して管理ビュー機能を追加しました。「flask run」を介してFlaskサーバーのローカル（OSX）で美しく機能しますが、新しいDockerイメージ（python：3.8-alpineに基づく）をビルドして実行すると、ブート時にOSError: libc not foundエラーが発生してクラッシュします。不明なライブラリを示します 追加すると、Gunicornがアプリを提供できないようです。クラスメートと私は困惑しています！ 私はもともとpython：3.6-alpineベースイメージを使用してエラーを取得したので、3.7と3.8で試してみたが役に立たなかった。私はまた、PyMySQLを冗長に追加していることに気付きました。そして再び明示的にdockerfileで仕様なしで。requirements.txtエントリを削除しました。また、Flask-Adminのバージョン番号を増やしてみました。上下。また、コンテナーの起動に失敗する原因となる複数の移行ファイルを見たので、データベースの移行をクリーンアップしてみました（確かに、これはSQLiteを使用している場合です）。これで、移行ファイルは1つだけになり、スタックトレースに基づいて、flask db upgrade問題なく動作するように見えます。 私がまだ試していないことの1つは、別のベースイメージ（最小限のものではないですか？）です。すぐに試して、これを更新できます。しかし、この問題は私にとって非常に神秘的であり、他の誰かがそれを見たことがあるかどうか尋ねる時がきたと思った:) 潜在的に関連があるように見えるこのソケットのバグを見つけましたが、Python 3.8で完全に修正されるはずでした。 また、私はここで循環インポートに関するいくつかのアドバイスに従い、内部に管理コントローラー機能をインポートしましたcreate_app。 Dockerfile： FROM python:3.8-alpine RUN adduser -D quickgig WORKDIR /home/quickgig COPY requirements.txt requirements.txt RUN python -m venv venv RUN venv/bin/pip install -r requirements.txt RUN venv/bin/pip install gunicorn pymysql COPY app app COPY migrations migrations …

13 python  docker  sockets  flask  gunicorn 

ディクテーションはPython 3.7以降で挿入順序を保持することが保証されていますが、セットはそうではないことを最近発見して驚きました。 >>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> d {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> d['d'] = 4 >>> d {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} >>> s = {'a', 'b', 'c'} >>> s {'b', 'a', 'c'} >>> s.add('d') >>> s {'d', 'b', …

12 python  set  cpython 

NumPy配列があるとしましょう： x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) 各インデックスで、最も近いゼロ値までの距離を求めます。位置がゼロの場合、ゼロを距離として返します。その後は、現在位置の右側にある最も近いゼロまでの距離のみに関心があります。超素朴なアプローチは次のようなものです： out = np.full(x.shape[0], x.shape[0]-1) for i in range(x.shape[0]): j = 0 while i + j < x.shape[0]: if x[i+j] == 0: break j += 1 out[i] = j そして出力は次のようになります： array([0, 2, 1, 0, 4, 3, 2, …

12 python  numpy 

閉まっている。この質問は再現性がないか、タイプミスが原因です。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。 3か月前に閉鎖。 airflow -versionとairflow initdbを試すとエラーが発生します File "/home/ravi/sandbox/bin/airflow", line 26, in <module> from airflow.bin.cli import CLIFactory File "/home/ravi/sandbox/lib/python3.6/site-packages/airflow/bin/cli.py", line 70, in <module> from airflow.www.app import (cached_app, create_app) File "/home/ravi/sandbox/lib/python3.6/site-packages/airflow/www/app.py", line 37, in <module> from airflow.www.blueprints import routes File "/home/ravi/sandbox/lib/python3.6/site-packages/airflow/www/blueprints.py", line 25, in <module> from airflow.www import utils as …

12 python  airflow 

複数の画像の図があり、そのすべてにテキストラベル自体の代わりに英数字のラベルが含まれています。自分のYOLOモデルに含まれているすべての数字と英数字を識別できるようにしたい。 同じようにYOLOモデルをトレーニングするにはどうすればよいですか。データセットはここにあります。https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi たとえば、境界ボックスを参照してください。YOLOにテキストが存在する場所を検出してほしい。ただし、現在はその中のテキストを識別する必要はありません。 また、これらのタイプの画像についても同じことが必要です 画像はこちらからダウンロードできます これは私がopencvを使用して試したものですが、データセット内のすべての画像に対しては機能しません。 import cv2 import numpy as np import pytesseract pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Users\HPO2KOR\AppData\Local\Tesseract-OCR\tesseract.exe" image = cv2.imread(r'C:\Users\HPO2KOR\Desktop\Work\venv\Patent\PARTICULATE DETECTOR\PD4.png') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] clean = thresh.copy() horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15,1)) detect_horizontal = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2) cnts = cv2.findContours(detect_horizontal, cv2.RETR_EXTERNAL, …

12 python  opencv  machine-learning  deep-learning  yolo 

Nがスタックの数、Pがスタックの容量であるNXPスタックのセットが与えられた場合、ロケーションAのノードから任意のロケーションBに移動するために必要なスワップの最小数を計算するにはどうすればよいですか？私はゲームを設計しています。最終的な目標は、すべてのスタックをすべて同じ色になるように並べ替えることです。 # Let "-" represent blank spaces, and assume the stacks are stacks = [ ['R', 'R', 'R', 'R'], ['Y', 'Y', 'Y', 'Y'], ['G', 'G', 'G', 'G'], ['-', '-', '-', 'B'], ['-', 'B', 'B', 'B'] ] stacks[1][1]そんな時に「B」を挿入したい場合stacks[1] = ["-", "B", "Y", "Y"]。そのために必要な移動の最小数を決定するにはどうすればよいですか？ 私は複数のアプローチを見てきました。ある状態から可能なすべての動きを生成し、それらにスコアを付け、次に最良のスコアリングパスを継続する遺伝的アルゴリズムを試しました。また、問題をパスファインディングするためにDjikstraのアルゴリズムを実行しようとしました。イライラするほどシンプルに見えますが、指数時間以外で実行する方法を理解できません。ここで適用できる欠落しているアルゴリズムはありますか？ 編集する 必要な移動の最小数を計算するためにこの関数を書きました：スタック：スタック内のピースを表すキャラクターのリストのリスト、スタック[0] [0]はスタックのトップです[0]スタック_インデックス：インデックスピースを追加するスタックneeds_piece：スタックに追加するピースneeds_index：ピースを配置するインデックス def calculate_min_moves(stacks, stack_ind, needs_piece, …

12 python  algorithm  sorting  stack  dynamic-programming 

「Linux supermicro 4.15.0-72-generic＃81-Ubuntu SMP Tue Nov 26 12:20:02 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux」では、「sudo apt-get install google-cloud- sdk」 > Reading package lists... Done Building dependency tree Reading > state information... Done Suggested packages: > google-cloud-sdk-app-engine-java google-cloud-sdk-app-engine-python > google-cloud-sdk-pubsub-emulator google-cloud-sdk-bigtable-emulator > google-cloud-sdk-datastore-emulator kubectl The following NEW packages > will …

12 python  gcloud  apt  gsutil