我刚从源代码编译并安装了pandas(克隆的github repo,>>> setup.py install).
碰巧的是pickle,对象序列化/反序列化模块的默认行为发生了变化,可能被pandas内部模块部分覆盖了.
我有一些通过"标准"序列化的数据类pickle,显然我不能再反序列化了; 特别是,当我尝试反序列化一个类文件(肯定工作)时,我得到了这个错误
In [1]: import pickle
In [2]: pickle.load(open('pickle_L1cor_s1.pic','rb'))
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-88719f8f9506> in <module>()
----> 1 pickle.load(open('pickle_L1cor_s1.pic','rb'))
/home/acorbe/Canopy/appdata/canopy-1.1.0.1371.rh5-x86_64/lib/python2.7/pickle.pyc in load(file)
1376
1377 def load(file):
-> 1378 return Unpickler(file).load()
1379
1380 def loads(str):
/home/acorbe/Canopy/appdata/canopy-1.1.0.1371.rh5-x86_64/lib/python2.7/pickle.pyc in load(self)
856 while 1:
857 key = read(1)
--> 858 dispatch[key](self)
859 except _Stop, stopinst:
860 return stopinst.value
/home/acorbe/Enthought/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.12.0_1090_g46008ec-py2.7-linux-x86_64.egg/pandas/compat/pickle_compat.pyc in load_reduce(self)
28
29 # try to reencode the arguments
---> …Jupyter notebook 附带有用的命令：
jupyter notebook list
它输出当前用户的所有正在运行的服务器实例。此外，它还列出了相关的访问令牌。
Jupyter 实验室似乎没有这个功能。
浏览jupyter lab手册我找不到类似的命令（不是类似的语法似乎有效）。
关于如何为正在运行的服务器获取端口和令牌的任何建议？
有没有办法在C++中强制分配函数的返回值？即如果我有一个成员函数foo
class myClass{
...
public:
T1 foo(T2 x){T1 y; /*something*/ return y;};
}
我可以在main()中调用
myClass obj;
T1 a = obj.foo(x); //<--
我能打个简单的电话吗？
myClass obj;
obj.foo(x); //<--
(不存储返回的值)某种程度上"非法"？
或者,我可以区分定义
T1 a = obj.foo(x);
obj.foo(x);
谢谢你的时间,并为我的无知感到抱歉
假设我有一个foo定义为的函数
[a b] = foo(c ).
如果我考虑一个函数句柄
f = @(c)foo(c)
例如,在一个cellfun电话中使用,我得到的是一个f等同于foo定义的行为
a = foo(c)
即,返回的值b丢失.
因此,当这样的一个f被cellfun调用时,输出单元将只有as并且将错过bs(我当前关心的).目视
cellfun(f,input)
[a(input{1})] ?
[a(input{2})] ?
.... b gets killed along the way
问:如何定义一个函数句柄foo其捕获只是bS' 即赋予类似的定义行为foo像
b = foo(c)
即^ 2,浪费了 a秒.
此外,是否可以(有效地)捕获两者a并b在一个独特的 cellfun呼叫中？
我可以提取32*32图标图像,但48*48怎么样？
我想从Windows中的.exe文件中提取大小为48*48的图标图像.首先,我获得了图标资源位,然后我使用了"CreateIconFromResourceEx"API,但它适用于尺寸为32*32的图标图像.
这应该是一个简单的解决方案的问题,但我仍然无法找到一个.
假设我有2个matlab数字fig1.fig,fig2.fig我想加载并显示在同一个绘图窗口中.
我该怎么办？
我的意思是,我很确定我可以使用一些低(呃)级别的图形命令完成任务,该命令从一个图像中提取内容并将它们放在第二个图像中,但我无法相信没有任何高级函数(load fig2 on top of fig1)这样做...比较2个图(不幸的是已经保存)是一个非常常见的任务,我会说.
#define TAILQ_ENTRY(type) \
struct { \
struct type *tqe_next; /* next element */ \
struct type **tqe_prev; /* address of previous next element */ \
}
我发现上面的代码使用指针指针,这不是唯一的.我想知道为什么这样做？指针本身无法处理它？
我有一个有限大小的圆形粒子系统(比如说r=5cm),我需要在给定的域中绘制(比方说L=5m).由于它们很多,scatter比任何循环使用都快rectangle.
什么我不清楚是定义正确的方式直径/半径的的圆/标记,以便于与绘制以及域几何正确缩放.(通过使用rectangle,可以很容易地定义粒子的直径.)
基于这个答案,可以精确控制标记尺寸,尽管实际缩放对我来说是模糊的.
任何人都能解释一下吗？
我有一个pandas数据帧,有4行和4列 - 这里是简单的版本:
import pandas as pd
import numpy as np
rows = np.arange(1, 4, 1)
values = np.arange(1, 17).reshape(4,4)
df = pd.DataFrame(values, index=rows, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
我想要做的是将其转换为2*8数据帧,每个数组都有B,C和D alligng - 所以它看起来像这样:
1 2
1 3
1 4
5 6
5 7
5 8
9 10
9 11
9 12
13 14
13 15
13 16
阅读熊猫文档我试过这个:
df1 = pd.pivot_table(df, rows = ['B', 'C', 'D'], cols = 'A')
但是给我一个错误,我无法确定来源(以...结尾)
DataError:无需聚合的数字类型
)
接下来我想基于A值拆分数据帧,但我认为.groupby命令可能会处理它
我有一个.tar包含数百张图片的文件(.png).我需要通过opencv处理它们.
我想知道 - 出于效率原因 - 是否可以在不经过光盘的情况下处理它们.换句话说,我想从与tar文件相关的内存流中读取图片.
考虑一下
import tarfile
import cv2
tar0 = tarfile.open('mytar.tar')
im = cv2.imread( tar0.extractfile('fname.png').read() )
最后一行不能正常工作,因为imread需要文件名而不是流.
考虑直接从tar流中读取这种方式可以例如针对文本实现(参见例如此SO问题).
有任何建议用正确的png编码打开流？
解包到ramdisk当然是一种选择,虽然我一直在寻找更多的东西可缓存.