小编Tom*_*ean的帖子

我正在使用 MongoDB 将脚本的结果存储到数据库中。当我想将数据重新加载回 python 时，我需要将 JSON （或 BSON）字符串解码为 pydantic 基本模型。使用具有 JSON 兼容类型的 pydantic 模型，我可以这样做：

base_model = BaseModelClass.parse_raw(string)

但默认json.loads解码器不知道如何处理 DataFrame。我可以将.parse_raw函数重写为：

from pydantic import BaseModel
import pandas as pd

class BaseModelClass(BaseModel):
    df: pd.DataFrame
    
    class Config:
        arbitrary_types_allowed = True
        json_encoders = {
            pd.DataFrame: lambda df: df.to_json()
        }

    @classmethod
    def parse_raw(cls, data):
        data = json.loads(data)
        data['df'] = pd.read_json(data['df'])
        return cls(**data)

但理想情况下，我希望自动解码类型字段，pd.DataFrame而不是parse_raw每次都手动更改函数。有没有办法做类似的事情：

    class Config:
        arbitrary_types_allowed = True
        json_encoders = {
            pd.DataFrame: lambda df: df.to_json()
        } …

我有两个嵌套列表：

a = [[1,2,3],[2,4,2]]\nb = [[5,5,5],[1,1,1]]\n

我想将每组元素相乘并求和得到

c = [[30],[8]]\n

哪个结果来自= [[1*5+2*5+3*5],[2*1,4*1,2*1]]

我\xc2\xb4ve尝试这样做：

a = [[1,2,3],[2,4,2]]\nb = [[5,5,5],[1,1,1]]\n

但我得到“无法将序列乘以“列表”类型的非 int”

是否有一种简单的列表理解方法可以避免 for 循环？

我正在尝试绘制 x、y 和 z 方向上三个箭头的颤动图，箭头颜色为绿色、红色和蓝色。由于某种原因，线条的颜色是正确的，但箭头的颜色是错误的，我不知道如何修复。这是我的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
cols = ['r', 'g', 'b']

quivers = ax.quiver([0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1], colors=cols)

ax.set_xlim3d([-2.0, 2.0])
ax.set_xlabel('X')

ax.set_ylim3d([-2.0, 2.0])
ax.set_ylabel('Y')

ax.set_zlim3d([-2, 2])
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

我在为散点图标记着色时遇到一些问题。我有一个简单的数据框，其中包含值“pos”和其他两个值“af_min”和“af_max”。我想根据 af_x 和 af_y 的某些条件为标记着色，但由于我没有任何列可用作色调，因此我创建了自己的列“颜色”。

       pos      af_x      af_y  color 
0  3671023  0.200000  0.333333    2.0
1  4492071  0.176471  0.333333    2.0
2  4492302  0.222222  0.285714    2.0
3  4525905  0.298246  0.234043    2.0
4  4520905  0.003334  0.234043    1.0
5  4520905  0.400098  0.000221    0.0
6  4520905  0.001134  0.714043    1.0
7  4520905  0.559008  0.010221    0.0

现在，我使用seaborn和seaborn调色板创建一个散点图：

sns.scatterplot(data = df, x="af_x", y="af_y", hue="color", palette = "hsv", s=40, legend=False)

但结果如下：如您所见，一种色调不会着色，因为只有两种颜色：蓝色和红色。。

现在发生了一些非常奇怪的事情：为了解决这个问题，我构建了自己的调色板广告将其添加到seaborn istance中。但是散点图不是用我选择的色调进行着色，而是用我前段时间在另一个脚本中使用的一些颜色进行着色，并且无法更改它们。这是情节： 这是代码：

           #violet      #green      #orange
 colors = ['#747FE3', '#8EE35D', '#E37346']
 sns.set_palette(sns.color_palette(colors))

 sns.scatterplot(data = df,  x="af_x", y="af_y", …

我有一个类似矩阵的

[[1, 2],
 [3, 4]]

我想替换另一个矩阵中的 1：

[[1, 0],
 [1, 1]]

制作这个矩阵：

[[1, 2, 0, 0],
 [3, 4, 0, 0],
 [1, 2, 1, 2],
 [3, 4, 3, 4]]

第二个矩阵中的s1可以在任何位置，这只是一个例子。

我怎样才能做到这一点？

我使用 cuGraph 来计算图的最短路径，但它不是返回到特定顶点的最短路径，而是创建一个距离顶点前驱表：

        distance    vertex  predecessor
3935    0.000000    0       -1
3372    0.063761    1       173
3136    0.059330    2       236
395     0.096309    3       131
3780    0.078157    4       222
... ... ... ...
3886    0.157694    4886    4817
3062    0.226340    4887    4871
3895    0.171506    4888    4816
3057    0.165199    4889    4842
3898    0.213998    4890    4888

如何使用该图获取到特定顶点的路径？

我知道我可以循环遍历它直到到达顶点 0，但这听起来效率不高。有没有办法使用矢量化来保持高效？

在C++中，代码如下：

#include <math.h>
#include <iostream>

int main() {
    std::cout << remainder(-177.14024960054252, 360) << std::endl;
}

使用 x86-64 GCC 12.2 编译（https://godbolt.org/z/43MzbE1ve）

输出：

-177.14

然而在Python中：

-177.14

两者输出：

182.85975039945748

根据 numpy 文档，np.remainder正在执行 IEEE 余数函数。根据 C++ 文档，remainder还执行 IEEE 余数函数。

为什么这两个数字不同？

我想用 a 替换代码中字典中的字符串键，dataclass以便我可以为键提供元数据以进行调试。但是，我仍然希望能够使用字符串来查找字典。我尝试使用替换函数实现数据类__hash__，但是我的代码未按预期工作：

from dataclasses import dataclass

@dataclass(eq=True, frozen=True)
class Key:
    name: str

    def __hash__(self):
        return hash(self.name)

k = "foo"
foo = Key(name=k)

d = {}
d[foo] = 1

print(d[k])  # Key Error

这两个哈希函数是相同的：

print(hash(k) == hash(foo))  # True

所以我不明白为什么这不起作用。