小编otm*_*ger的帖子

我有一个接受参数的函数NBins.我想用标量50或数组调用这个函数[0, 10, 20, 30].如何识别功能,长度NBins是多少？或者换句话说,如果它是标量或向量？

我试过这个:

>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> len(N)
3
>>> len(P)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'int' has no len()
>>> 

正如你看到的,我不能申请len到P,因为它不是一个数组....有什么样isarray或isscalar在Python？

谢谢

有没有办法matplotlib直接从dict使用数据绘制条形图？

我的字典看起来像这样:

D = {u'Label1':26, u'Label2': 17, u'Label3':30}

我在期待

fig = plt.figure(figsize=(5.5,3),dpi=300)
ax = fig.add_subplot(111)
bar = ax.bar(D,range(1,len(D)+1,1),0.5)

工作,但它没有.

这是错误:

>>> ax.bar(D,range(1,len(D)+1,1),0.5)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes.py", line 4904, in bar
    self.add_patch(r)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes.py", line 1570, in add_patch
    self._update_patch_limits(p)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes.py", line 1588, in _update_patch_limits
    xys = patch.get_patch_transform().transform(vertices)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 580, in get_patch_transform
    self._update_patch_transform()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/patches.py", line 576, in _update_patch_transform
    bbox = transforms.Bbox.from_bounds(x, y, width, height)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/transforms.py", line …

我有这样一个数组a:

a = [[40, 10], [50, 11]]

我需要分别计算每个维度的平均值,结果应为:

[45, 10.5]

45是平均a[*][0]和10.5平均a[*][1].

在不使用循环的情况下解决此问题的最优雅方法是什么？

我的mac上有2个pythons(10.8.3):默认版本,以及自制软件的2.7版本.

到目前为止,我可以安装模块并将其与我的brew python一起使用.我安装了mapnik brew install mapnik(mapnik-2.1.0)并且编译正确.但是,如果我打开python并输入import mapnik,则出现以下错误并且python退出:

>>> import mapnik
Fatal Python error: PyThreadState_Get: no current thread
Abort trap: 6

Mac OS x还显示错误窗口,其中包含以下内容:

Process:         Python [60666]
Path:            /usr/local/Cellar/python/2.7.3/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python
Identifier:      Python
Version:         2.7.3 (2.7.3)
Code Type:       X86-64 (Native)
Parent Process:  bash [60454]
User ID:         501

Date/Time:       2013-03-28 10:21:08.535 +0100
OS Version:      Mac OS X 10.8.3 (12D78)
Report Version:  10

Interval Since Last Report:          128837 sec
Crashes Since Last Report:           5
Per-App Crashes Since Last Report:   4
Anonymous UUID: …

我想rainbow在图像中使用色彩映射imshow.它工作得很好,但我想重新定义价值的颜色0.我想用白色而不是暴力.

我想只为零值执行此操作,所有其他值可以保留在colormap中的默认值.

任何想法如何做到这一点,而无需手动编辑色彩映射？

我们想发布我们的应用程序的更新.更新后是否可以重命名应用程序？假设该应用程序名为myApp,我希望在更新后将其称为myApp 2 ...可以这样做吗？

我在python中使用for循环来循环查询pymongo的查询结果.这是代码:

from pymongo import MongoClient
connection = MongoClient()
db = connection.Test

myDocs = db.Docs.find( { "geolocCountry" : { "$exists" : False } } )

for b in myDrives:
    my_lat = b['TheGpsLog'][0]['latitude']
    my_long = b['TheGpsLog'][0]['longitude']

    myGeolocCountry = DoReverseGeocode(lat_start,long_start) 
    #    Here I perform a reverse geocoding, it does not matter for this example. 
    #    The important thing is: it returns a string, like 'US', 'UK', etc...

我的问题是,如何将变量myGeolocCountry插入geolocCountry现有文档(b)的非现有字段？

我试过了

b['geolocCountry'] = myGeolocCountry

但它根本不起作用,它甚至不会产生错误.

谢谢

我有一个叫做numpy的数组dt.每个元素都是类型datetime.timedelta.例如:

>>>dt[0]
datetime.timedelta(0, 1, 36000)

如何转换dt为dt_sec只包含秒而不循环的数组？我目前的解决方案(有效,但我不喜欢)是:

dt_sec = zeros((len(dt),1))
for i in range(0,len(dt),1):
    dt_sec[i] = dt[i].total_seconds()

我尝试使用,dt.total_seconds()但当然它没有用.关于如何避免这种循环的任何想法？

谢谢

我正在尝试用matplotlib和python 2.7创建一个极坐标图,但我正在努力如何增加同一轴的X轴和刻度线标签之间的空间.正如你在图片上看到的那样,12点和6点的标签看起来很好,我希望所有其他标签都有相同的空间.

我试过了

ax.xaxis.LABELPAD = 10

但它没有任何影响.

这是我的代码(抱歉这个烂摊子......):

import numpy as np
import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates
from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator, DateFormatter
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.ticker as tkr
import pdb
def plot_clock(data,filename,path,**kwargs): # (x,y,colors,lab_x,lab_y,xTicks,filename,legend,**kwargs):
    bins = [0,0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5,10.5,11.5,12,12.5,13.5,14.5,15.5,16.5,17.5,18.5,19.5,20.5,21.5,22.5,23.5,23.999999];
    data = np.array(data)/(60*60)
    DATA_ = np.histogram(data,bins)[0]
    def hour_formatAM(x, p):
        #pdb.set_trace()
        if x > 0:
            return str(format(x*6/np.pi, "01.0f") + ':00')
        else:
            return '12:00'

    def hour_formatPM(x, p):
        #pdb.set_trace()
        if x > 0:
            return str(format(x*6/np.pi+12, "01.0f") + …

我试图理解scikit实现的DBSCAN算法的例子(http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html).

我换了线

X, labels_true = make_blobs(n_samples=750, centers=centers, cluster_std=0.4)

有X = my_own_data,所以我可以使用我自己的数据为DBSCAN.

现在,变量labels_true,即第二个返回的参数make_blobs用于计算结果的某些值,如下所示:

print "Homogeneity: %0.3f" % metrics.homogeneity_score(labels_true, labels)
print "Completeness: %0.3f" % metrics.completeness_score(labels_true, labels)
print "V-measure: %0.3f" % metrics.v_measure_score(labels_true, labels)
print "Adjusted Rand Index: %0.3f" % \
    metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels)
print "Adjusted Mutual Information: %0.3f" % \
    metrics.adjusted_mutual_info_score(labels_true, labels)
print ("Silhouette Coefficient: %0.3f" %
       metrics.silhouette_score(D, labels, metric='precomputed'))

我怎样才能labels_true从我的数据中计算出来X？scikit到底是什么意思label？

谢谢你的帮助!