«python» etiketlenmiş sorular

Bazı veriler, az ya da çok böyle var: [ {"tag": "A", "level":0}, {"tag": "B", "level":1}, {"tag": "D", "level":2}, {"tag": "F", "level":3}, {"tag": "G", "level":4}, {"tag": "E", "level":2}, {"tag": "H", "level":3}, {"tag": "I", "level":3}, {"tag": "C", "level":1}, {"tag": "J", "level":2}, ] Derinlik düzeyine (anahtar "düzey") dayalı çok düzeyli bir dikte dönüştürmek …

9 python  python-3.x  dictionary 

Aşağıdaki kodu üreten aşağıdaki kodu var import numpy as np np.random.seed(3) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame() df['X'] = list(np.random.randint(100, size=100)) + list(np.random.randint(30, size=100)) df['Y'] = list(np.random.randint(100, size=100)) + list(np.random.randint(30, size=100)) df['Bin'] = df.apply(lambda row: .1 if row['X'] < 30 and row['Y'] < 30 else …

9 python  matplotlib 

Biri konu dinlemek için ve diğeri web uç noktası için iki işlevi ile basit bir uygulama var. Sunucu tarafında olay akışı (SSE) yani metin / olay akışı oluşturmak istiyorum, böylece istemci sonunda EventSource kullanarak dinleyebilir. Şimdi, her fonksiyon kendi işini yapıyor için aşağıdaki kodu var: import faust from faust.web import …

9 python  python-3.x  apache-kafka  aiohttp  faust 

Çıktı var ama bunu yapmak için daha verimli bir yol bulmaya çalışıyorum: (df['budget'] == 0).sum(), (df['revenue'] == 0).sum(),(df['budget_adj'] == 0).sum(), (df['revenue_adj'] == 0).sum() Çıktı (5674, 5993, 5676, 5993)

9 python  pandas 

Bir modelim olduğunu varsayalım Event. Etkinlik sona erdiğinde davet edilen tüm kullanıcılara bir bildirim (e-posta, push, ne olursa olsun) göndermek istiyorum. Çizgileri boyunca bir şey: class Event(models.Model): start = models.DateTimeField(...) end = models.DateTimeField(...) invited = models.ManyToManyField(model=User) def onEventElapsed(self): for user in self.invited: my_notification_backend.sendMessage(target=user, message="Event has elapsed") Şimdi, elbette, önemli olan …

9 python  django  celery  apscheduler  django-celery-beat 

Oldukça büyük Pandalar DataFrame ile uğraşıyorum - veri setim aşağıdaki dfdüzene benziyor : import pandas as pd import numpy as np #--------------------------------------------- SIZING PARAMETERS : R1 = 20 # .repeat( repeats = R1 ) R2 = 10 # .repeat( repeats = R2 ) R3 = 541680 # .repeat( repeats = …

9 python  pandas  apache-spark  parallel-processing  dask 

Modelim basamaklı görüntüler ( MNIST dataset) üzerinde eğitildi . 128 numaradan oluşan bir dizi - ağımın ikinci katman çıktısını yazdırmaya çalışıyorum. Örneğin - örneklerinden çok okuduktan sonra bu , ve bu , ya bu . Bunu kendi ağımda yapmayı başaramadım. Çözümlerin hiçbiri kendi algoritmamda çalışmıyor. Colab bağlantısı: https://colab.research.google.com/drive/1MLbpWJmq8JZB4_zKongaHP2o3M1FpvAv?fbclid=IwAR20xRz2i6sFS-Nm6Xwfk5hztdXOuxY4tZaDRxA9x99b9b9 Birçok farklı …

9 python  tensorflow  keras 

Python istekleri kitaplığını kullanarak bir API POST isteği yapmaya çalışıyorum. Bir Authorizationbaşlıktan geçiyorum ama hata ayıklamayı denediğimde, başlığın bırakıldığını görebiliyorum. Ne olup bittiği hakkında bir fikrim yok. İşte benim kod: access_token = get_access_token() bearer_token = base64.b64encode(bytes("'Bearer {}'".format(access_token)), 'utf-8') headers = {'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': bearer_token} data = '{"FirstName" : "Jane", "LastName" …

9 python  http  python-requests  http-headers  authorization-header 

Nesneye yönelik programlamaya son derece yeniyim ve basit bir kart oyunu (geleneksel gibi görünüyor!) Yaparak python'da öğrenmeye başlamaya çalışıyorum. İyi çalışan ve PlayingCard()sınıfın bir örneğini oluşturmak için sınıfın birden çok örneğini yapma hakkında öğretir aşağıdaki örnek yaptım Deck(): class PlayingCard(object): def __init__(self, suit, val): self.suit = suit self.value = val …

9 python  class  oop  instance  object-oriented-analysis 

Çok sayıda sanatçının çizildiği interaktif bir figüre sahip bir programım var. Bu şekilde, fareyi kullanarak da yakınlaştırabilir ve kaydırabilirsiniz. Ancak, kaydırma sırasındaki performans çok iyi değildir çünkü her sanatçı her zaman yeniden çizilir. Şu anda görüntülenen alanda hangi sanatçıların bulunduğunu kontrol etmenin ve sadece bunları yeniden çizmenin bir yolu var …

9 python  performance  matplotlib 

Ben kullanıyorum matplotlibile NavigationToolbar2QT. Araç çubuğu imlecin konumunu gösteriyor. Ancak imlecin en yakın veri noktasına (yeterince yakın olduğunda) geçmesini veya sadece en yakın veri noktasının koordinatını göstermesini istiyorum. Bu bir şekilde düzenlenebilir mi?

9 python  matplotlib 

Kod, Google'dan bir sürü resim indirmeme yardımcı oldu. Eskiden birkaç gün önce çalışırdı ve şimdi aniden kod kırılıyor. Kod: # importing google_images_download module from google_images_download import google_images_download # creating object response = google_images_download.googleimagesdownload() search_queries = ['Apple', 'Orange', 'Grapes', 'water melon'] def downloadimages(query): # keywords is the search query # format …

9 python  python-3.x  google-image-search 

Uzak sunucuya bağlanmak için Pexpect modülünü kullanıyorum. Başarıyla yanıt gönderip alabilirim. Önemsiz bir şey bekliyor ve tampon temizleyeceğini varsayarak bir tampon temizlemeye çalışıyorum ama aslında tampon temizlemiyor. Aşağıda örnek kodum import pexpect obj = pexpect.spawn("telnet 172.16.250.250", maxread=8192) obj.sendline("") result = obj.expect(expected, timeout=3) --> getting output here `OUTPUT 1` obj.sendline("1") time.sleep(3) …

9 python 

Uygulamalarımda genellikle yaptığım şey, tüm hizmetleri / dao / repo / müşterilerimi fabrika yöntemlerini kullanarak oluşturmamdır class Service: def init(self, db): self._db = db @classmethod def from_env(cls): return cls(db=PostgresDatabase.from_env()) Ve uygulama oluşturduğumda service = Service.from_env() tüm bağımlılıkları yaratan şey ve testlerde gerçek db kullanmak istemediğimde sadece DI service = Service(db=InMemoryDatabse()) …

9 python  dependency-injection  architecture  clean-architecture  hexagonal-architecture 

Aşağıdaki örnek veri çerçevesi var: df = pd.DataFrame(data = {'RecordID' : [1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5], 'DisplayLabel' : ['Source','Test','Value 1','Value 2','Value3','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2','Source','Test','Value 1','Value 2'], 'Value' : ['Web','Logic','S','I','Complete','Person','Voice','>20','P','Mail','OCR','A','I','Dictation','Understandable','S','I','Web','Logic','R','S']}) Bu da bu veri çerçevesini oluşturur: +-------+----------+---------------+----------------+ | Index | RecordID | Display Label | Value | +-------+----------+---------------+----------------+ | 0 | 1 …

9 python  pandas  dataframe  pivot  melt