我有一些Pandas DataFrames共享相同的值规模,但具有不同的列和索引.在调用时df.plot(),我会获得单独的绘图图像.我真正想要的是将它们全部放在与次要情节相同的情节中,但遗憾的是我没有想出一个如何并且非常欣赏一些帮助的解决方案.
从资源中检索文件时,我应该在什么情况下使用哪一个？
我正在创建一个bash脚本,除其他外,它从MySQL数据库中收集一些数据.我的MySQL用户具有写权限,但出于安全考虑,我想暂时将其设置为只读状态.是否可以从命令行执行此操作？
我有一个图表,我希望代表图形的线在svg区域顶部悬停时在x坐标处显示一个圆圈.该圆应遵循表示曲线的线的路径.问题是我不知道该怎么做.
下面的代码显示了我已经取得了多少成功,它确实在右边x坐标处为文档添加了一个圆圈.现在,我该用什么替换问号？
svg.on("mousemove", function() {
d3.select("path.line")
.style("stroke-width", "2.5px");
svg.append("svg:circle")
.attr("cx", Math.floor(event.offsetX-m[1]))
.attr("cy", ?)
.attr("r", "10")
.attr("fill", "red");
});
我有以下包结构:
projects/
package_name/
__init__.py
model.py
在__init__.py我有以下import语句:
import package_name.model as model
PyCharm在这里抱怨说没有命名的模块package_name.但是当我站在终端导入包时projects/,Python会毫无问题地导入包.我在PyCharm的工作目录也是projects,我把它添加到我的PYTHONPATH.
为什么PyCharm抱怨尽管它似乎工作得很好,我该如何解决？
假设我正在构建一个具有一些依赖项的库：react、moment、lodash 和 uuid，并且我想以 ES 和 UMD 格式分发它。
我还对用户应用程序的最终捆绑包大小持谨慎态度。
React 应该进入rollupOptions.external，因为它需要在应用程序中运行单个 React 实例。但其余的呢？
在我看来，库应该避免包含任何外部依赖项，因为如果库用户的应用程序使用相同的依赖项，则这些依赖项可能会被复制。
因此，我想象我的vite.config.js文件如下所示：
const path = require("path");
const { defineConfig } = require("vite");
module.exports = defineConfig({
build: {
// Let the library user control minification in their own bundler
minify: false,
sourcemap: true,
lib: {
entry: path.resolve(__dirname, "source/index.js"),
name: "my-tiny-library",
fileName: (format) => `my-tiny-library.${format}.js`,
},
rollupOptions: {
// Add _all_ external dependencies here
external: ["moment", "uuid", "lodash", "react"],
output: {
globals: {
moment: …由于大多数其他类似乎让开发人员通过调用方法来检索其内容的长度或大小,通常length()或者size(),如何通过读取实例变量来检索数组的长度length？它似乎与我不一致,特别是因为String对象也是不可变的并且仍然使用length()方法.
我想迭代地构建稀疏矩阵,并注意到根据SciPy文档有两个合适的选项:
class scipy.sparse.lil_matrix(arg1,shape = None,dtype = None,copy = False)[source]基于行的链表稀疏矩阵
这是用于逐步构造稀疏矩阵的有效结构.
class scipy.sparse.dok_matrix(arg1,shape = None,dtype = None,copy = False)[source]基于密钥的字典稀疏矩阵.
这是用于逐步构造稀疏矩阵的有效结构.
但是当我运行基准测试时,与构建值的字典字典(后来可以很容易地转换为稀疏矩阵)相比,后者的结果比使用任何稀疏矩阵模型快10-20倍:
from scipy.sparse import dok_matrix, lil_matrix
from timeit import timeit
from collections import defaultdict
def common_dict(rows, cols):
freqs = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
for row, col in zip(rows, cols):
freqs[row][col] += 1
return freqs
def dok(rows, cols):
freqs = dok_matrix((1000,1000))
for row, col in zip(rows, cols):
freqs[row,col] += 1
return freqs
def lil(rows, cols):
freqs = lil_matrix((1000,1000))
for row, …我有一个numpy ndarray,我想检查每个行向量是否单调增加.
例:
a = np.asarray([[1,2,3],[1,5,7],[4,3,6]])
monotonically_increasing(a)
预期收益:
[True, True, False]
我不完全确定如何有效地做到这一点,因为矩阵预计会非常大(~1000x1000),并希望得到一些帮助.
scipy.sparse.coo_matrix.max给定轴,返回每行或每列的最大值.我想知道的不是值,而是每行或每列的最大值的索引.我还没有办法以有效的方式做到这一点,所以我很乐意接受任何帮助.