小编0ra*_*nge的帖子

我想要做的是让脚本计算一些东西,准备一个绘图并将已经获得的结果显示为pylab.figure - 在python 2(特别是python 2.7)中使用稳定的matplotlib(1.1.1).

在python 3(带有matplotlib git build ...版本1.2.x的python 3.2.3)中,这很好用.作为一个简单的例子(通过time.sleep()模拟冗长的计算)考虑

import pylab
import time
import random

dat=[0,1]
pylab.plot(dat)
pylab.ion()
pylab.draw()    
for i in range (18):
    dat.append(random.uniform(0,1))
    pylab.plot(dat)
    pylab.draw()
    time.sleep(1)

在python 2(版本2.7.3 vith matplotlib 1.1.1)中,代码运行干净而没有错误,但没有显示图.使用python2解释器进行一些试验和错误似乎建议用pylab.show()替换pylab.draw(); 这样做一次显然是足够的(不是,就像在绘图中每次更改/添加之后调用它一样).因此:

import pylab
import time
import random

dat=[0,1]
pylab.plot(dat)
pylab.ion()
pylab.show()    
for i in range (18):
    dat.append(random.uniform(0,1))
    pylab.plot(dat)
    #pylab.draw()
    time.sleep(1)

但是,这也不起作用.它再次运行干净,但没有显示数字.它似乎只在等待用户输入时这样做.我不清楚为什么会这样,但是当将raw_input()添加到循环中时,最终会显示该图

import pylab
import time
import random

dat=[0,1]
pylab.plot(dat)
pylab.ion()
pylab.show()    
for i in range (18):
    dat.append(random.uniform(0,1))
    pylab.plot(dat)
    #pylab.draw()
    time.sleep(1)
    raw_input()

有了这个,脚本当然会在显示情节时等待用户输入,并且在用户点击进入之前不会继续计算数据.当然,这不是意图.

这可能是由不同版本的matplotlib(1.1.1和1.2.x)或不同的python版本(2.7.3和3.2.3)引起的.

有没有办法用python 2和一个稳定的(1.1.1)matplotlib完成上面的脚本(第一个)在python …

我有一个R数据框,保存在Database02.Rda中.加载它

import rpy2.robjects as robjects
robjects.r.load("Database02.Rda")

工作良好.然而:

print(robjects.r.names("df"))

产量

NULL

另外,作为示例,列214(如果我们从0开始计数,则为213)被命名为REGION.

print(robjects.r.table(robjects.r["df"][213]))

工作良好:

Region 1   Region 2   ...
    9811       3451   ...

但我们也应该能够做到

print(robjects.r.table("df$REGION"))

然而,这导致了

df$REGION 
        1

(它也适用于根本不存在的列名); 也:

print(robjects.r.table(robjects.r["df"]["REGION"]))

给出错误:

TypeError: SexpVector indices must be integers, not str

现在,文档说,名称不能用于python中的子集化.我是否正确地假设在使用python/rpy2加载数据框时,未使用其余数据导入列名？我是否正确地说,访问它们的最简单方法是将它们保存并加载为单独的列表并在python中将字符串映射到列索引号的名称？然而,这似乎不是很通用.有没有办法直接提取列名？

我使用的R,python,rpy2的版本是:R:3.2.2 python:3.5.0 rpy2:2.7.8

在将数据集拆分为测试和训练集后,我已在列车集上应用Logistic回归,但我得到了上述错误.我试图解决它,当我试图在控制台中打印我的响应向量y_train时,它会打印整数值,如0或1.但当我将其写入文件时,我发现值是浮点数,如0.0和1.0.如果那就是问题,我怎么能过来呢.

lenreg = LogisticRegression()

print y_train[0:10]
y_train.to_csv(path='ytard.csv')

lenreg.fit(X_train, y_train)
y_pred = lenreg.predict(X_test)
print metics.accuracy_score(y_test, y_pred)

StrackTrace如下,

Traceback (most recent call last):

  File "/home/amey/prog/pd.py", line 82, in <module>

    lenreg.fit(X_train, y_train)

  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/logistic.py", line 1154, in fit

    self.max_iter, self.tol, self.random_state)

  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/svm/base.py", line 885, in _fit_liblinear

    " class: %r" % classes_[0])

ValueError: This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 0.0

与此同时,我遇到了无法回答的链接.有解决方案吗？

我一直在用头撞墙，试图从新闻来源“SNL 财经”​​检索内容。我拥有有效的凭据，因此理论上我应该能够以编程方式访问他们的新闻内容。

简而言之，我尝试执行以下脚本但没有成功：

s = requests.Session()

client_id = "..."
client_secret = "..."
token_url = "https://www.snl.com/SNL.Services.Security.Service/oauth/token"
protected_url = "https://www.snl.com/web/client?auth=inherit#news/article?id=40666532&KeyProductLinkType=14"

request_data = {
    "client_id": client_id,
    "client_secret": client_secret,
    "scope": "https://www.snl.com",
    "grant_type": "refresh_token",
    "refresh_token": refresh_token
}

token_response = s.post(token_url, data=request_data)
### token response is in jwt format, including token_type, expires_in, scope, etc. ###
token = json.loads(token_response.text)["access_token"].split('>')[1].split('<')[0]
request_data["token"] = token

article = s.post(protected_url, headers=request_data)

可悲的是，这失败了。我最终得到了 200 响应，但它似乎只是登录页面（老实说，我不完全确定我在看什么）。

为了了解更多背景信息，我添加了在整个身份验证过程中填充的浏览器信息：

1. 尝试访问受保护的url，重定向到以下url（省略snl基）：

   /web/client?auth=inherit&contextType=external&username=string&enablePersistentLogin=true&OverrideRetryLimit=0&SwitchGetToPostLimit=50000&contextValue=%2Foam&password=secure_string&challenge_url=https%3A%2F%2Fwww.snl.com%2Fweb%2Fclient%3Fauth%3Dinherit&request_id=-6149669210818920852&authn_try_count=0&locale=en_US&resource_url=https%253A%252F%252Fwww.snl.com%252FInteractiveX%252FDefault.aspx%253Ftarget%253Dnews%25252Farticle%25253Fid%25253D40666532%252526KeyProductLinkType%25253D14%2526SNL3%253D1
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

此处显示请求标头。

2. 输入登录名/密码后，将检索令牌并加载受保护的页面。

请求 cookie如下所示。

另外，我有点困惑为什么SNL_OAUTH_TOKEN上面链接（第二个链接）中的令牌值与我从脚本收到的 jwt 令牌响应中显示的值不同。

这里的任何指导将不胜感激。我也很乐意发送任何其他有用的非个人信息。

谢谢你！

...帮助和在线文档说，函数scipy.stats.pareto.fit将要拟合的数据集以及变量b（指数），位置，比例作为变量。结果是三元组（指数，位置，比例）

从相同的分布生成数据应导致适合查找用于生成数据的参数，例如（使用python 3 colsole）

$  python
Python 3.3.0 (default, Dec 12 2012, 07:43:02) 
[GCC 4.7.2] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

（在下面的代码行中，省略了python控制台提示符“ >>>”）

dataset=scipy.stats.pareto.rvs(1.5,size=10000)  #generating data
scipy.stats.pareto.fit(dataset)

但是这导致

(1.0, nan, 0.0)

（指数1，应为1.5）和

dataset=scipy.stats.pareto.rvs(1.1,size=10000)  #generating data
scipy.stats.pareto.fit(dataset)

结果是

(1.0, nan, 0.0)

（指数1，应为1.1）和

dataset=scipy.stats.pareto.rvs(4,loc=2.0,scale=0.4,size=10000)    #generating data
scipy.stats.pareto.fit(dataset)

（指数应为4，位置应为2，比例应为0.4）

(1.0, nan, 0.0)

等调用fit函数时给出另一个指数

scipy.stats.pareto.fit(dataset,1.4)

总是精确地返回此指数

(1.3999999999999999, nan, 0.0)

显而易见的问题是：我是否会完全误解此fit函数的用途，它的用法是否有所不同，还是只是被破坏了？

备注：在有人提到像Aaron Clauset网页（http://tuvalu.santafe.edu/~aaronc/powerlaws/）上比scipy.stats方法更可靠之前，应该使用它：可能是对的，但是它们也非常非常非常耗时，并且在普通PC上处理10000点的数据集需要花费很多小时（可能是几天，几周，几年）。

编辑：哦：拟合函数的参数不是分布的指数而是指数减1（但这不会改变上述问题）

系统更新后，我在尝试调用pip(或pip3.7或pip3) 时收到此错误：

  $ pip3.7
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/bin/pip3.7", line 11, in <module>
    load_entry_point('pip==19.0.3', 'console_scripts', 'pip3.7')()
  File "/usr/lib/python3.7/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 489, in load_entry_point
    return get_distribution(dist).load_entry_point(group, name)
  File "/usr/lib/python3.7/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 2843, in load_entry_point
    return ep.load()
  File "/usr/lib/python3.7/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 2434, in load
    return self.resolve()
  File "/usr/lib/python3.7/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 2440, in resolve
    module = __import__(self.module_name, fromlist=['__name__'], level=0)
  File "/usr/lib/python3.7/site-packages/pip/_internal/__init__.py", line 40, in <module>
    from pip._internal.cli.autocompletion import autocomplete
  File "/usr/lib/python3.7/site-packages/pip/_internal/cli/autocompletion.py", line 8, in <module>
    from pip._internal.cli.main_parser import create_main_parser …

长话短说

<importedGroupid>:<importedArtifactid>:jar:1.0Maven在存储库中找不到file://<homeDirectory>/.m2/repository/。包裹实际上在<homeDirectory>/.m2/repository/<importedGroupid>/<importedArtifactid>/1.0/

我并不认为自己理解 Maven，但我能想到的两个潜在原因是：

• :它会与and混淆/（即 UNIX 风格的路径分隔符与:Maven 中的任何含义），或者
• 如果:和/实际上被解释为相同，则它搜索的路径包括jar实际目录结构中不存在的另一个子目录级别。

详细说明

我试图在 Maven 中本地导入一个包（因为该包没有在线部署）。stackoverflow 上的各种答案（例如，this和thismvn install ）建议在包含包的 jar 上运行，如下所示（假设 jar 位于/usr/share/java，版本为 1.0 等）：

mvn install:install-file -Dfile=/usr/share/java/<importedArtifactid>-1.0-SNAPSHOT.jar -DgroupId=<importedGroupid> -DartifactId=<importedArtifactid> -Dversion=1.0 -Dpackaging=JAR -DgeneratePom=true

并通过添加以下内容在当前包中定义它pom.xml：

<repository>
  <id>repository</id>
  <url>file://${user.home}/.m2/repository/</url>
</repository>

该mvn install命令将包部署到<homeDirectory>/.m2/repository/. 到目前为止，这工作得很好：

<prompt> $ mvn install:install-file -Dfile=/usr/share/java/<importedArtifactid>-1.0-SNAPSHOT.jar -DgroupId=<importedGroupid> -DartifactId=<importedArtifactid> -Dversion=1.0 -Dpackaging=JAR -DgeneratePom=true
[INFO] Scanning for projects...
[INFO] …

问题与解释

在Java中是否有办法将HashSet<Class>参数移交给方法,以便该方法接受HashSets的子类Class？

如果有一个类的几个子类,这些子类的差异与所讨论的方法无关,那么这将非常有用.如果这是不可能的,那么处理这个的唯一选择似乎就是

• 编写与子类一样多的方法
• 循环遍历调用函数中的HashSet并调用类似的方法,将各个类实例作为参数而不是HashSets

......两者都不太实际.

版本是Java 8(openjdk 1.8.0).

例

假设所有文件都在同一目录中,这样我们就不必担心彼此导入的包和文件.考虑NNB类和子类NNC(NNB的子类).

NNB.java:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;


public class NNB {

    public final Map<Long, Double> dict;

    public NNB () {
        this.dict = new HashMap<Long, Double>();
        int c = 0;
        while (c<10) {
            Long XX = (long)10;
            Double YY = 2.0;
            this.dict.merge(XX, YY, Double::sum); 
            System.out.println(dict);
            c++;
        }
    }
}

NNC.java:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;


public class NNC extends NNB {

    private Map<Long, Double> dict2;

    public NNC …

我为什么想要这个？

我想使用最初于 2007 年构建并根据变更日志于 2016 年最新更新的C 软件包。我认为它会干净地编译回来。

可悲的是，现在情况已不再如此。

错误

运行./configure和make，我得到一个Multiply defined错误：

gcc  -g -O2   -o laplaafit laplaafit.o multimin.o common.o lib/libgnu.a -lgsl -lgslcblas -lm 
/usr/bin/ld: common.o:/home/<user>/build/subbotools/subbotools-1.3.0/common.c:27: multiple definition of `Size'; laplaafit.o:/home/<user>/build/subbotools/subbotools-1.3.0/laplaafit.c:38: first defined here
/usr/bin/ld: common.o:/home/<user>/build/subbotools/subbotools-1.3.0/common.c:26: multiple definition of `Data'; laplaafit.o:/home/<user>/build/subbotools/subbotools-1.3.0/laplaafit.c:37: first defined here

具体来说，两个文件 (laplaafit.c和common.c) 都有声明

double *Data; /*the array of data*/
unsigned Size;/*the number of data*/

在两个文件的代码中进一步定义了两个变量（我相信使用load(&Data,&Size,infile);which 调用函数int load()，在该函数中从文件common.c读取数组并确定其长度）。*DataSize …