タグ付けされた質問 「python」

Djangoのプロジェクトでは、デフォルトとリモートの 2つのデータベースを使用する必要があります。私が作成しrouters.py、すべてが正常に動作します。 リモートデータベースにテーブルを作成する必要があり、移行を作成して実行し、テーブルdjango_migrationsを作成しました。django_migrationsデフォルトのデータベースに、テーブルを1つだけ含めたいです。 の関連部分routers.pyはここにあります： class MyRouter(object): # ... def allow_migrate(self, db, app_label, model_name=None, **hints): if app_label == 'my_app': return db == 'remote' return None 私はこのように移行を実行します： python manage.py migrate my_app --database=remote 今私がするとき： python manage.py runserver 次の警告が表示されます。 未適用の移行が1つあります。アプリの移行を適用するまで、プロジェクトは正常に機能しない可能性があります：my_app。 それらを適用するには、「python manage.py migrate」を実行します。 のテーブルmy_appがremoteデータベースに作成され、データベースdjango_migrations内でremote移行が適用済みとしてマークされます。 編集： Djangoに強制的に1つのテーブルのみを使用django_migrationsさせ、それでも移行を別のデータベースに適用する方法は？ 警告が発生しないように移行を異なるデータベースに適用する方法は？

11 python  django  django-models 

休業。この質問には詳細または明確さが必要です。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？詳細を追加し、この投稿を編集して問題を明確にしてください。 7か月前に閉鎖。 Python 3.xにはa、bそのようなものはありmax(a, b) != max(b, a)ますか？ aそして、b内蔵のpythonの型でなければなりませんし、任意の変換を含んでいません。 aおよびのタイプb：num、float、bool、list、tuple ... 例： a = 1 # Correct a = [1, 2] # Correct a = float('nan') # Wrong

11 python  python-3.x 

環境 次のPythonコードがあるとします。 def example_function(numbers, n_iters): sum_all = 0 for number in numbers: for _ in range(n_iters): number = halve(number) sum_all += number return sum_all ns = [1, 3, 12] print(example_function(ns, 3)) example_functionここでは、単純にnsリストの各要素を調べ、結果を累積しながら3回に分けます。このスクリプトを実行すると、次のような出力になります。 2.0 1 /（2 ^ 3）*（1 + 3 + 12）= 2なので、 ここで、（何らかの理由で、おそらくデバッグやロギングなどの理由で）が実行している中間ステップに関するある種の情報を表示したいとしましょうexample_function。多分私はこの関数を次のようなものに書き直します： def example_function(numbers, n_iters): sum_all = 0 for …

11 python 

私はそのようなパンダデータフレームを持っています： parent child parent_level child_level A B 0 1 B C 1 2 B D 1 2 X Y 0 2 X D 0 2 Y Z 2 3 これは次のような木を表しています A X / / \ B / \ /\ / \ C D Y | Z 私はこのようなものを作りたいです： root children A …

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ANACONDAスパイダーを使用して簡単なgeopandasコードを実行しようとしています。しかし、エラーが発生しています。 以下のコードとエラーを含めました。 - ここにコードがあります： import geopandas as gpd world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) world.plot() import matplotlib.pyplot as plt plt.show() - ここにエラーがあります： plot_polygon_collection内のファイル「C：\ Users \ usr \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ geopandas \ plotting.py」の90行目、「デカンダでポリゴンをプロットするにはデカルトパッケージが必要です。」 ImportError：geopandasでポリゴンをプロットするには、デカルトパッケージが必要です。 - オンラインで確認したところ、この問題のトラブルシューティングの解決策が見つかりませんでした。誰か助けてアドバイスしてくれませんか？ 感謝。

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次のように、後で置換するためにプレースホルダーを含む文字列を取得する必要があります。 "A %s B %s" そしてそれを次のように変えます： "A {0} B {1}" 私は思いついた： def _fix_substitution_parms(raw_message): rv = raw_message counter = 0 while '%s' in rv: rv = rv.replace('%s', '{' + str(counter) + '}', 1) counter = counter + 1 return rv それは機能しますが、非常に不格好で、「慣用的な」Pythonではありません。 よくできた慣用的なpythonソリューションはどのように見えますか？ 明確化のための更新： 結果の文字列はPython内では使用されません。私はないそこにカウンター番号を必要とします！（それで{}十分ではありません）！ %sメッセージは使用するだけであることが保証されているため、文字列についてのみ気にする必要があります%s（まったく使用し%i %fない）

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職場で、私は演算子のあるexcept節に偶然出会いましたor。 try: # Do something. except IndexError or KeyError: # ErrorHandling 例外クラスをタプルとして渡す必要があることはわかっていますが、それによってが発生しないこともありましたSyntaxError。 最初に、それが実際に機能するかどうかを調査したいと思いました。そして、そうではありません。 >>> def with_or_raise(exc): ... try: ... raise exc() ... except IndexError or KeyError: ... print('Got ya!') ... >>> with_or_raise(IndexError) Got ya! >>> with_or_raise(KeyError) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line …

11 python  error-handling 

アルファベット文字とダッシュの文字列があり、この文字列内の2つのアルファベット文字間のダッシュの数を数えたい場合。これを行う最も簡単な方法は何ですか？ 例： 入力： a--bc---d-k 出力： 2031 これは、aとbの間に2つのダッシュ、bとcの間に0のダッシュ、cとdの間に3つのダッシュ、dとkの間に1つのダッシュがあることを意味します Pythonでこの出力リストを見つけるための良い方法は何ですか？

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私はpythonで小さなスクリプトを書いて、アートワークのみを表すトランプの部分を抽出またはトリミングし、残りをすべて削除しようとしています。さまざまなしきい値処理方法を試しましたが、うまくいきませんでした。また、アートワークの位置は常に同じ位置またはサイズではなく、常にテキストと境界線のみの長方形の形であるので、アートワークの位置を手動で記録することはできません。 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img = cv2.imread(filename) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU | cv2.THRESH_BINARY) binary = cv2.bitwise_not(binary) kernel = np.ones((15, 15), np.uint8) closing = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel) plt.imshow(closing),plt.show() 現在の出力は私が得ることができる最も近いものです。私は正しい方法で、白い部分の周りに長方形を描くためにさらにラングリングを試すことができますが、それは持続可能な方法ではないと思います： 最後のメモとして、以下のカードを参照してください。すべてのフレームが正確に同じサイズまたは位置であるわけではありませんが、常にテキストと枠線のみのアートワークが存在します。厳密にカットする必要はありませんが、アートはカードの「領域」であり、テキストを含む他の領域に囲まれています。私の目標は、アートワークの領域をできるだけキャプチャすることです。

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私はこのように次のようなプロットを作成しました： import plotly labels = ['Oxygen', 'Hydrogen', 'Carbon_Dioxide', 'Nitrogen'] values = [4500, 2500, 1053, 500] trace = plotly.graph_objs.Pie(labels=labels, values=values) plotly.offline.plot([trace], filename='basic-pie-chart') それから私はそのようなhtmlを作成しました： print(plotly.offline.plot([trace], include_plotlyjs=False, output_type='div')) 上記のコードを実行すると、ブラウザで表示できる.htmlファイルが生成されます。 GitHubページのマークダウンファイルの中央に.htmlファイルを表示する方法はありますか？それで、plotlyのインタラクティブ機能を使用できますか？ ここに私が尋ねた同様の質問があります

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vsコードとインストールされたjupyterノートブック拡張機能からjupyterノートブックを使用しようとしています。実行に（base）conda環境を使用しています。これが起こっている間 エラー：Jupyterを起動できません。jupyterを見つけようとしてエラー：at A.startServer（c：\ Users \ DELL.vscode \ extensions \ ms-python.python-2020.2.63990 \ out \ client \ extension.js：1：784356）at async A.ensureServerAndNotebookImpl（ c：\ Users \ DELL.vscode \ extensions \ ms-python.python-2020.2.63990 \ out \ client \ extension.js：1：783811）async A.ensureServerAndNotebook（c：\ Users \ DELL.vscode \ extensions \ ms-python.python-2020.2.63990 \ out \ client \ extension.js：1：783612）async A.submitCode（c：\ Users \ DELL.vscode …

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ニューラルネットモデルのパラメーターを更新/変更し、更新されたニューラルネットのフォワードパスを計算グラフに含めようとしています（変更/更新の数に関係なく）。 私はこのアイデアを試しましたが、行うたびに、pytorchは更新されたテンソル（モデル内）をリーフに設定します。これにより、グラデーションを受け取りたいネットワークへのグラデーションのフローが強制終了されます。葉のノードは計算グラフの一部ではないため、グラデーションのフローが停止します（真に葉ではないため）。 私は複数のことを試しましたが、何も機能しないようです。グラデーションが必要なネットワークのグラデーションを出力する自己完結型のダミーコードを作成しました。 import torch import torch.nn as nn import copy from collections import OrderedDict # img = torch.randn([8,3,32,32]) # targets = torch.LongTensor([1, 2, 0, 6, 2, 9, 4, 9]) # img = torch.randn([1,3,32,32]) # targets = torch.LongTensor([1]) x = torch.randn(1) target = 12.0*x**2 criterion = nn.CrossEntropyLoss() #loss_net = nn.Sequential(OrderedDict([('conv0',nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=10,kernel_size=32))])) …

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Airflowを使用して、s3ファイルを「削除しない」バケット（ファイルを削除できないこと）からGCSに移動しようとしています。新しいファイルが毎日存在することは保証できませんが、毎日新しいファイルを確認する必要があります。 私の問題は、サブダグの動的な作成です。ファイルがある場合は、サブダグが必要です。ファイルがない場合、サブダグは必要ありません。私の問題は上流/下流の設定です。私のコードでは、ファイルを検出しますが、想定されているようにサブダグを開始しません。何か不足しています。 これが私のコードです： from airflow import models from airflow.utils.helpers import chain from airflow.providers.amazon.aws.hooks.s3 import S3Hook from airflow.operators.python_operator import PythonOperator, BranchPythonOperator from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator from airflow.operators.subdag_operator import SubDagOperator from airflow.contrib.operators.s3_to_gcs_operator import S3ToGoogleCloudStorageOperator from airflow.utils import dates from airflow.models import Variable import logging args = { 'owner': 'Airflow', 'start_date': dates.days_ago(1), 'email': …

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都市の近隣をグラフ上のポリゴンとして自動的に定義する方法を探しています。 私の近所の定義には2つの部分があります。 ブロック：通り（エッジ）と交差点（ノード）の数が最低3（三角形）である、いくつかの通りの間で囲まれた領域。 近隣：特定のブロックについて、そのブロックに直接隣接するすべてのブロックとブロック自体。 例については、この図を参照してください。 たとえば、B4は7つのノードとそれらを接続する6つのエッジによって定義されるブロックです。ここでのほとんどの例と同様に、他のブロックは4つのノードとそれらを接続する4つのエッジによって定義されます。また、B1の近傍にはB2が含まれ（逆も同様）、B2にもB3が含まれます。ます。 OSMからストリートデータを取得するためにosmnxを使用しています。 osmnxとnetworkxを使用して、グラフを走査して各ブロックを定義するノードとエッジを見つけるにはどうすればよいですか？ 各ブロックについて、隣接するブロックをどのように見つけることができますか？ 私は、グラフと座標（緯度、経度）のペアを入力として受け取り、関連するブロックを識別して、そのブロックのポリゴンと上記で定義した近傍を返すコードに向けて取り組んでいます。 以下は、マップを作成するために使用されるコードです。 import osmnx as ox import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = ox.graph_from_address('Nørrebrogade 20, Copenhagen Municipality', network_type='all', distance=500) そして、ノードの数と次数が異なるクリークを見つけるための私の試み。 def plot_cliques(graph, number_of_nodes, degree): ug = ox.save_load.get_undirected(graph) cliques = nx.find_cliques(ug) cliques_nodes = [clq for clq in cliques if …

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画像の最小寸法をにサイズ変更するtensorflowと同等のことを実行しようとしてtorch.transforms.Resize(TRAIN_IMAGE_SIZE)います。このようなものTRAIN_IMAGE_SIZE def transforms(filename): parts = tf.strings.split(filename, '/') label = parts[-2] image = tf.io.read_file(filename) image = tf.image.decode_jpeg(image) image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32) # this doesn't work with Dataset.map() because image.shape=(None,None,3) from Dataset.map() image = largest_sq_crop(image) image = tf.image.resize(image, (256,256)) return image, label list_ds = tf.data.Dataset.list_files('{}/*/*'.format(DATASET_PATH)) images_ds = list_ds.map(transforms).batch(4) 簡単な答えは次のとおりです。Tensorflow：画像の中央の正方形の最大領域を切り抜きます しかし、メソッドをtf.data.Dataset.map(transforms)で使用すると、shape=(None,None,3)内部から取得されlargest_sq_crop(image)ます。メソッドを正常に呼び出すと、メソッドは正常に動作します。

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