小编Bry*_*yan的帖子

pandas函数read_csv()读取.csv文件.它的文档在这里

根据文件,我们知道:

dtype:列的类型名称或字典 - > type,default无数据或列的数据类型.例如{'a':np.float64,'b':np.int32}(不支持engine ='python')

和

converter:dict,default无用于转换某些列中的值的函数的字典.键可以是整数或列标签

使用此功能时,我可以调用 pandas.read_csv('file',dtype=object)或pandas.read_csv('file',converters=object).显然,转换器,它的名字可以说数据类型将被转换,但我想知道dtype的情况？

我读过Expert Python Programming,它有一个多继承的例子.书的作者已经解释过,但我不理解,所以我想有另一种观点.

该示例显示对象B已创建两次!

你能给我一个直观的解释吗？

In [1]: class A(object):
    ...:     def __init__(self):
    ...:         print "A"
    ...:         super(A, self).__init__()

In [2]: class B(object):
    ...:     def __init__(self):
    ...:         print "B"
    ...:         super(B, self).__init__()

In [3]: class C(A,B):
    ...:     def __init__(self):
    ...:         print "C"
    ...:         A.__init__(self)
    ...:         B.__init__(self)

In [4]: print "MRO:", [x.__name__ for x in C.__mro__]
MRO: ['C', 'A', 'B', 'object']

In [5]: C()
C
A
B
B
Out[5]: <__main__.C at 0x3efceb8>

书的作者说:

这是由于A.__init__(self)使用C实例进行的super(A, self).__init__()调用而发生B …

我想在 Python 中使用多重处理，以便及时处理高计算成​​本函数k并将返回的结果收集在列表中。让我展示我的功能

def _heavy_func(value):
        a, b = 0, 1
        for item in range(value):
                a, b = b, a + b
        import time
        time.sleep(1.3)
        return a

然后，我调用_heavy_func以显示非并行方式

In [1]: print [ _square_and_offset(i) for i in range(12)]

其性能为

[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
IPython CPU timings (estimated):
  User   :      13.01 s.
  System :       0.00 s.
Wall time:      13.01 s.

现在我已经将面向装饰器的并行性融入到我的函数中，例如

from functools import wraps
from multiprocessing import Pool

def parallel_decor(n_procs=None):
    def _parallel_decor(function): …

如果我定义如下的结构

typedef struct Coder {
    float **data;
};

为方便起见,我还定义了一个指向这个结构的指针

typedef Coder *AUTO;

然后我必须通过调用来初始化它

AUTO  myInstance = new Coder;

我打电话时出现问题

myInstance->data= NULL;

VC 2010告诉我没有类型说明符.我不明白这里有什么问题.请你帮助我好吗？

当我用c ++ 11和发布模式练习clang ++中的多态时,我得到了2个'对vtable的未定义引用'的错误.以下是我的代码的一些部分.

#include <armadillo>
typedef float CHOSENONE;
typedef std::vector<std::vector<CHOSENONE> > fVect2d;
typedef std::vector<CHOSENONE> fVect;
class CfSubSet {
    private:
        fmat m_Data;
        frowvec m_Label;
        int m_NumInstances, m_NumFeatures ;
    public:
        CfSubSet(){
            cout<<"hello! \n" <<endl;
            m_NumInstances = 0;
            m_NumFeatures = 0;
            m_Data.zeros();
            m_Label.zeros();
        }
        CfSubSet(int iNumInstances, int iNumFeatures):m_NumInstances(iNumInstances),m_NumFeatures(iNumFeatures){
            m_Data.resize(iNumInstances,iNumFeatures);
            m_Label.resize(iNumInstances);
        }
        ~CfSubSet(){
            m_Data.reset();
            m_Label.reset();
        }
        inline int getNumInstances(){return m_NumInstances;};
        inline int getNumFeatures(){return m_NumFeatures;};
        inline fmat& getData(){return m_Data;};
        inline fmat& getLabel(){return m_Label;};
};

class CData
{
    protected:
        CfSubSet * m_Test;
        CfSubSet * m_Train; …