小编00_*_*_00的帖子

我知道很多帖子都有类似的问题，并且已经浏览过其中很多。但是，我无法做我需要做的事情。

我有列表 L=[0,1,2,3,4,5] 我想将其分成一对元组。例如：

[(0,1,2),(3,4,5)]
[(0,1,3),(2,4,5)]
[(0,1,4),(2,4,5)]
...

每个元组需要包含原始列表中一半的元素（在本例中为 3 个，共 6 个）。解决方案需要使用 3 个元素生成元组的每种组合。

我可以使用以下命令轻松找到列表中所有可能的元组

list(itertools.combinations(L, 3))

[(0, 1, 2), (0, 1, 3), (0, 1, 4), (0, 1, 5), (0, 2, 3), (0, 2, 4), ...]

是否itertools也为此提供任何解决方法？

我有一个整数矩阵,填充 nans

M=

 1     2     2     3     4     4
 2     2     2     3     4   NaN
 2     2     2     3     4   NaN
 2     2     2     3     4   NaN
 2     2     2     3     4   NaN
 2     2     2     3     4   NaN

我正在使用imagesc绘图

imagesc(M)

但是,如果我以这种方式绘制它,NaN并1显示相同的颜色,这是令人困惑的.

如何有不同颜色NaNs的imagesc？

我有一个标签，位于存储库的一个非常旧的修订版中。我已经检查过了

   git checkout mytag

现在我处于分离的 HEAD 状态。

我做了一些有意义的修改。我想mybranch_deviated在本地和远程创建一个新分支，并将所有有意义的更改提交给它。怎么做？

我有两个数据框。

df1 包含数字和时间戳。这是一个非常大的集合。

df1.head()
Out[292]: 
2016-08-31 08:09:00     1.0
2016-08-31 08:11:00     7.0
2016-08-31 08:14:00    90.0

df2 包含间隔

d2.head()
Out[292]:        
   start                 stop                         C
2016-08-31 08:09:00     2016-08-31 08:12:00         'a'
2016-08-31 08:13:00     2016-08-31 08:20:00         'b'
2016-08-31 08:20:00     2016-08-31 08:45:00         'c'

我想添加一个新列C，df1以便 的值C对应于df2包含索引的间隔的值df1。

预期结果

 df1.head()
    Out[292]:                      C
    2016-08-31 08:09:00     1.0   'a'
    2016-08-31 08:11:00     7.0   'a'
    2016-08-31 08:14:00    90.0   'b'

到目前为止，我已经尝试过：

 df1.loc[:,'C']=df1.index.map(lambda i:df2[np.logical_and(i>df2.starti<df2.stop)].C)

但它非常低效并且在某些情况下会崩溃，其中 df2 的间隔列表中缺少索引的值。

如何有效地做到这一点？

我收到了邮递员收集的一份。它基本上是一组详细描述 REST API 调用方法的 json 文件。

现在我想摆脱邮递员并使用 python 库来进行这些 api 调用，例如请求

如何在Python中轻松读取结构化邮递员数据？有可以绑定的吗？