我正在使用Pandas,并制作一个HDFStore对象.我计算500列数据,并将其写入表格式HDFStore对象.然后我关闭文件,从内存中删除数据,执行下一个500列(用增加的整数标记),打开商店,然后尝试追加新列.但是,它并不喜欢这样.它给了我一个错误
invalid combinate of [non_index_axes] on appending data [[(1, [500, 501, 502, ...])]] vs current table [[(1, [0, 1, 2, ...])]]
我假设它只允许附加更多行而不是列.那么如何添加更多列？
我正在使用Python中的多处理模块将一组作业映射到尽可能多的内核上。我要包装的作业大部分是用一些包装的fortran代码（用f2py包装）执行的。当我仅调用作业时，它们可以使用所有内核正常运行。但是，如果我试图（通过不单独调用Fortran库Pool().map()函数）首先，和然后调用地图，整个程序挂起（如果你想知道，它在threading.py的339线正好挂在其上仅代码是waiter.acquire()）。
对于我正在编写的程序，我需要先调用该库，然后再进行映射。我已经通过首先Pool().map()仅使用一个进程来调用它来解决了这个问题，但这是一个hack，我想知道为什么我必须这样做！
更明确地说，这不起作用：
def call_camb_transfer(H0): #wraps the call to define the keyword parameter to pass
return pycamb.transfers(H0=H0)[1][6, :, 0]
b = call_camb_transfer(70)
pool = multiprocessing.Pool(2)
H0 = [60, 70]
results = pool.map(call_camb_transfer, H0)
但是这样做：
def call_camb_transfer(H0): #wraps the call to define the keyword parameter to pass
return pycamb.transfers(H0=H0)[1][6, :, 0]
initial_pool = multiprocessing.Pool(1)
b = initial_pool.map(call_camb_transfer, [65.0])
pool = multiprocessing.Pool(2)
H0 = [60, 70]
results = pool.map(call_camb_transfer, H0) …我将程序链接到库时遇到问题.我之前从未这样做过,所以我可能做了一些愚蠢的事情,但据我所知,我做的是正确的事情.我需要将我的程序链接foo.f90到一个库libbar.a,该库位于我的主目录下的其他目录中.我输入命令:
gfortran -c foo.f90
gfortran -o foo foo.f90 -L/directory/of/library -llibbar.a
但这引发:
ld: library not found for -llibhealpix.a
当然libhealpix.a是真正的图书馆(而不是libbar.a)
关于为什么会发生这种情况的任何想法？
我正在使用 Django 创建一个 Web 应用程序，其中输入了一些参数并创建了绘图。我想要一个链接，用于下载 zip 文件中的所有图。为此，我正在编写一个视图，它将创建所有绘图（我已经编写了创建每个单独绘图并显示它们的视图），然后将它们压缩，将 zip 文件保存为响应对象。
我可以这样做的一种方法是创建每个图，将其作为 pdf 文件保存到磁盘，然后最后将它们全部压缩作为响应。但是，如果可能的话，我想避免保存到磁盘？
干杯。