タグ付けされた質問 「python」

次のデータフレームがあるとしましょう： a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]] b = [1,1] df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b']) そして、私の目標は、シリーズBにあるシリーズAのリストの要素を削除することです。これを行う私の試みは以下のとおりです。 df['a'] = [i.remove(j) for i,j in zip(df.a, df.b)] 論理は私には聞こえますが、結局、df ['a']が一連のヌルになっています。ここで何が起こっているのですか？

8 python  pandas 

2つの列に値が配置されたDataFrameがあります。表T1を参照してください。表T2に示すようにデータレイアウトを作成する方法で値を再配置したい。T2の行は、値の「スライディングウィンドウ」を転置し、テーブルT1の列aを下に移動することによって作成されます。パンダでこれを効率的に行うための賢い方法はありますか？ T1 T2 a | b A | B | C | D ------ --------------- 41 | 5 41 | 42 | 43 | 7 42 | 6 42 | 43 | 44 | 8 43 | 7 --> 43 | 44 | 45 | 9 44 | 8 44 …

8 python  pandas 

次の関数に相当する標準ライブラリ/ numpyがありますか？ def augmented_assignment_sum(iterable, start=0): for n in iterable: start += n return start ？ 一方でsum(ITERABLE)非常にエレガントで、それが使用する+演算子を代わりに+=した場合にどの、np.ndarrayオブジェクトのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 私は私の機能が同じくらい速いかもしれないことをテストしましたsum()（それと同等の使用+ははるかに遅いです）。それは純粋なPython関数なので、そのパフォーマンスはまだハンディキャップがあると思います。したがって、いくつかの代替策を探しています。 In [49]: ARRAYS = [np.random.random((1000000)) for _ in range(100)] In [50]: def not_augmented_assignment_sum(iterable, start=0): ...: for n in iterable: ...: start = start + n ...: return start ...: In [51]: %timeit not_augmented_assignment_sum(ARRAYS) …

8 python  performance  numpy  standard-library  augmented-assignment 

私はpythonとpandasにかなり慣れていないので、将来の誤解をお詫びします。 時間ごとの値を持つパンダDataFrameがあり、次のようになっています。 2014-04-01 09:00:00 52.9 41.1 36.3 2014-04-01 10:00:00 56.4 41.6 70.8 2014-04-01 11:00:00 53.3 41.2 49.6 2014-04-01 12:00:00 50.4 39.5 36.6 2014-04-01 13:00:00 51.1 39.2 33.3 2016-11-30 16:00:00 16.0 13.5 36.6 2016-11-30 17:00:00 19.6 17.4 44.3 ここで、2014-04-01 12:00から2014-04-02 11:00までの各列の24時間平均値を計算する必要があるので、正午から正午までの毎日の平均を求めます。 残念ながら、どうすればよいかわかりません。私はgroupbyを使用するためのいくつかの提案を読みましたが、本当にその方法がわかりません... 事前にどうもありがとうございました！どんな助けでも大歓迎です!!

8 python  pandas  datetime  mean 

遺伝子がカテゴリー（例えば、走化性、エンドトキシンなど）にグループ化され、適切にラベル付けされる患者からの遺伝子存在-不在データのクラスターマップ/ヒートマップを作成したいと思います。Seabornのドキュメントにはそのようなオプションは見つかりませんでした。ヒートマップの生成方法は知っていますが、yticksをカテゴリとしてラベル付けする方法がわかりません。これが私が達成したいことのサンプル（私の仕事とは関係ありません）です： ここでは、yticklabels 1月、2月、3月にグループラベルwinterが与えられ、他のyticklabelsにも同様のラベルが付けられます。

8 python  matplotlib  plot  graph  seaborn 

私のラズベリーpiのthonny python ideでpicameraをテストしようとしていますが、エラーが発生します。 Traceback (most recent call last): File "/home/pi/Documents/Camera_test.py", line 2, in <module> import cv2 File "/usr/lib/python3/dist-packages/thonny/backend.py", line 305, in _custom_import module = self._original_import(*args, **kw) File "/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/cv2/__init__.py", line 3, in <module> from .cv2 import * File "/usr/lib/python3/dist-packages/thonny/backend.py", line 305, in _custom_import module = self._original_import(*args, **kw) ImportError: /home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/cv2/cv2.cpython-37m-arm-linux-gnueabihf.so: undefined symbol: …

8 python  opencv 

sslserver以下のようにDjangoアプリケーションを実行しようとすると、 python manage.py runsslserver エラー： トレースバック： Validating models... System check identified no issues (0 silenced). November 08, 2019 - 11:17:26 Django version 2.0.7, using settings 'dashboard_channels.settings' Starting development server at https://127.0.0.1:8000/ Using SSL certificate: \lib\site-packages\sslserver\certs\development.crt Using SSL key: \lib\site-packages\sslserver\certs\development.key Quit the server with CTRL-BREAK. [08/Nov/2019 11:18:33] "GET / HTTP/1.1" 200 …

8 javascript  python  ssl  websocket  wss 

Pythonでの丸めに関する質問はすでに何度も尋ねられていることは知っていますが、答えは私を助けませんでした。浮動小数点数を半分に丸めて浮動小数点数を返すメソッドを探しています。このメソッドは、小数点以下の桁数を定義するパラメーターも受け入れる必要があります。このような丸めを実装するメソッドを作成しました。ただ、見た目は上品ではないようです。 def round_half_up(number, dec_places): s = str(number) d = decimal.Decimal(s).quantize( decimal.Decimal(10) ** -dec_places, rounding=decimal.ROUND_HALF_UP) return float(d) フロートを文字列に変換して（浮動小数点の不正確さを回避するため）、decimalモジュールを操作する必要があるのが気に入らない。より良い解決策はありますか？ 編集：以下の回答で指摘されているように、正しい丸めはそもそも数値の正しい表現を必要とするため、私の問題の解決策はそれほど明白ではありませんが、これは浮動小数点の場合とは異なります。だから私は次のコードが def round_half_up(number, dec_places): d = decimal.Decimal(number).quantize( decimal.Decimal(10) ** -dec_places, rounding=decimal.ROUND_HALF_UP) return float(d) （上記のちょうどフロート番号を直接進数にしていない文字列に変換されるという事実により、コードから異なりが最初という）は、このように使用する場合2.18を返すために：round_half_up(2.175, 2)しかし、それはしませんので、Decimal(2.175)戻りますDecimal('2.17499999999999982236431605997495353221893310546875')フロート、道を番号はコンピュータによって表されます。驚いたことに、浮動小数点数が最初に文字列に変換されるため、最初のコードは2.18を返します。str（）関数は、最初に丸めることを意図していた数に暗黙の丸めを行っているようです。したがって、2つの丸めが行われています。これは私が期待する結果ですが、技術的に間違っています。

8 python  python-3.x  rounding 

私はPytorchでタスクのCNNを実行していますが、学習して精度を向上させることはできません。ここに投稿できるように、MNISTデータセットを使用するバージョンを作成しました。なぜ機能しないのかについての答えを探しています。アーキテクチャはすばらしいです。私はそれをKerasで実装し、3エポック後に92％以上の精度がありました。注：私がMNISTを60x60の画像に再形成したのは、それが私の「実際の」問題にあるためです。 import numpy as np from PIL import Image import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torch.autograd import Variable from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() def resize(pics): pictures = [] for image in pics: …

8 python  conv-neural-network  pytorch 

NLTKバージョン3.4.5。Python 3.7.4。OSXバージョン10.14.5。 コードベースを2.7からアップグレードすると、この問題が発生し始めました。新しいvirtualenvで、すべてのパッケージと拡張機能をキャッシュなしで再インストールしました。これがどのようにして私だけに起こり得るのかについてかなり不思議に思いました。同じエラーをオンラインで他の誰かが見つけられません。 (venv3) gmoss$ python Python 3.7.4 (default, Sep 7 2019, 18:27:02) [Clang 10.0.1 (clang-1001.0.46.4)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import nltk Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/Users/gmoss/Documents/constructor/autocomplete/venv3/lib/python3.7/site-packages/nltk/__init__.py", line 150, in <module> from nltk.translate import …

8 python  python-3.x  nltk 

このコードは、1年に1回、時計のシフトの夜（中央ヨーロッパ夏時間から中央ヨーロッパ時間）に誤った警告を出力します。 import os import datetime now = datetime.datetime.now() age = now - datetime.datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(file_name)) if (age.seconds + age.days * 24 * 3600) < -180: print('WARN: file has timestap from future?: %s' % age) このコードを毎年1時間のクロックシフトでも機能させるにはどうすればよいですか。 更新 私は日付時刻ではなく年齢のみを気にします。

8 python  clock  gmt 

私は現在TF2.0 API を取得しようとしていますが、GradientTapeを通常のkeras.Model.fitと比較すると、次のことに気づきました。 実行速度が遅くなりました（おそらく意欲的な実行が原因です） 収束が非常に遅くなった（そして、なぜかはわからない）。 +--------+--------------+--------------+------------------+ | Epoch | GradientTape | GradientTape | keras.Model.fit | | | | shuffling | | +--------+--------------+--------------+------------------+ | 1 | 0.905 | 0.918 | 0.8793 | +--------+--------------+--------------+------------------+ | 2 | 0.352 | 0.634 | 0.2226 | +--------+--------------+--------------+------------------+ | 3 | 0.285 | 0.518 | 0.1192 …

8 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

次の例外が発生します TypeError: An op outside of the function building code is being passed a "Graph" tensor. It is possible to have Graph tensors leak out of the function building context by including a tf.init_scope in your function building code. For example, the following function will fail: @tf.function def has_init_scope(): my_constant …

8 python  tensorflow  python-3.7  tensorflow2.0  tensorflow-probability 

setuptools.setup（）関数が受け入れるキーワード引数の完全なリストは何ですか？（可能な場合、各引数の意味の説明を含めてください。） 私はウェブ全体を見渡しており、これが文書化されていないとは信じられません。 私はこれらの文書を見つけました： https://docs.python.org/3.7/distutils/setupscript.html#additional-meta-data https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/setuptools.html#new-and-changed-setup-keywords しかし、これらを組み合わせても、他の議論はありません スクリプト パッケージ 提供する 時代遅れ ...そして、不足している引数がさらにいくつあるかわかりません。 setuptools.setup（）関数が受け入れるキーワード引数の完全なリストは何ですか？

8 python  pip  setuptools  distutils  easy-install 

次のコードは私にエラーを与えています。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a' : [1,2,3]}) df.to_hdf('temp.h5', key='df', mode='w') これは私にエラーを与えています。 オプションの依存関係「テーブル」がありません。テーブルをインストールするには、pipまたはcondaを使用します。 ImportErrorを既に試し ましたHDFStoreにはPyTablesが必要ですテーブルという名前のモジュールはありません。まだ同じエラー。 hdfファイルを読み取るときに同じエラーが発生します。そしてtables、私のPython用にすでにインストールされています。 一部のバージョン情報。 python 3.7.4 パンダ0.25.2 ウインドウズ10 PS：これはrepl https://repl.it/で再現できます。 更新： フォローしてみました。 import tables このエラーが発生しました： ImportError：['hdf5.dll'、 'hdf5dll.dll']をロードできませんでした。システムパスにあることを確認してください。 パンダはこれについて正確なメッセージを出していないようです。実際に存在する場合、依存関係が欠けていると言っています。 誰かがこれを解決する方法を知っているなら。それが役立ちます。

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