问候,
我不确定这是不是一个愚蠢的问题.
假设我有3个numpy数组,A1,A2,A3和3个浮点数,c1,c2,c3
我想评估B = A1*c1 + A2*c2 + A3*c3
numpy计算这个例如,
E1 = A1*c1
E2 = A2*c2
E3 = A3*c3
D1 = E1+E2
B = D1+E3
还是比这更聪明？在c ++中,我有一种巧妙的方法来抽象这种操作.
我定义了一系列通用'LC'模板函数,LC用于线性组合,如:
template<class T,class D>
void LC( T & R,
T & L0,D C0,
T & L1,D C1,
T & L2,D C2)
{
R = L0*C0
+L1*C1
+L2*C2;
}
然后将其专门用于各种类型,
例如,对于数组代码看起来像
for (int i=0; i<L0.length; i++)
R.array[i] =
L0.array[i]*C0 +
L1.array[i]*C1 +
L2.array[i]*C2;
从而避免必须创建新的中间阵列.
这可能看起来很乱,但效果确实很好.
我可以在python中做类似的事情,但我不确定它是否是必需的.
提前感谢您的任何见解.-缺口
据我所知,我需要使用url编码的内容与urllib一起发布.使用urllib发布时是否可以使用application/json内容类型？
如何在java servlet中将XML转换为JSON.
<?xml><SOAP-ENV:Envelope xmlns:xsd= "http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:HNS="http://tempuri.org/" xmlns:SOAP-ENC="http://schemas.xmlsoap.org/soap/encoding/" xmlns:SOAP-ENV="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/"><SOAP-ENV:Header><HNS:ROClientID SOAP-ENV:mustUnderstand="0">{6C9A8E69-2018-4090-8FA7-DEB98300E102}</HNS:ROClientID></SOAP-ENV:Header><SOAP-ENV:Body SOAP-ENV:encodingStyle="http://schemas.xmlsoap.org/soap/encoding/" xmlns:ro="http://tempuri.org/"><NS1:GetStationListResponse xmlns:NS1="urn:WOOSServices-WOrbitService"><Stations xsi:type="xsd:string"></Stations><Result xsi:type="xsd:string">{
"MOColmns": [
{
"MOTitle": "Description"
},
{
"MOTitle": "station_name"
},
{
"MOTitle": "StationID"
},
{
"MOTitle": "StationINT"
}
]
}</Result></NS1:GetStationListResponse></SOAP-ENV:Body></SOAP-ENV:Envelope>";
String xml = "<xx yy='nn'><mm>zzz</mm></xx>";
JSONArray json = (JSONArray) XMLSerializer.read(xml);
System.out.println( json );
请帮我.
i= "March 31st 2013 ntp[22123] Time server offset -.00354 sec"
i= "March 1st 2013 ntp[22485] Time server offset -.0070 sec"
字符串看起来相同，但有时字符数会有所不同。如果我尝试仅提取字符串的最后一部分，它将无法工作"-.0070 sec" with i=i [-11:]。
我想知道我是否可以搜索单词"offset"，找到它在字符串中的位置，然后用它来消除字符串的其余部分以保留"-.00354 sec" or "-.0070 sec".
例如，有 46 个字符，"March 31st 2013 Time server offset -.00354 sec"并且offset是字符串的第 28 位的开始。从字符串开头算起的总共 34 个字符将被删除。
def deadlines(t):
'''shows pretty time to deadlines'''
fmt = '%a %d %m %Y %I:%M %p %Z'
dt = datetime.strptime( t , fmt )
print 'dt ', repr(dt)
first = 'Sun 11 May 2014 05:00 PM PDT'
deadlines(first)
ValueError:时间数据'Sun 11 May 2014 02:00 PM PDT'与格式'%a%d%m%Y%I:%M%p%Z'不匹配
这有什么不对吗？
我正在将一些代码从C转换为numpy,这个特定的代码段显示出一些显着的减速.似乎只是用numpy数组中的和来替换内部循环是不够的.有没有人建议恢复一些原始性能？
我宁愿避免使用scipy.weave.我想知道我是否能以某种方式使用卷积函数,但文档有点薄,并且似乎有几个选项(scipy.signal,ndimage,numpy.convolve等).是否可以使用爱因斯坦求和函数(einsum)或tensordot？对于tensordot我认为我需要分别做X,Y,Z？
我已经将这些值设置为随机,因此可以剪切和粘贴,但我应该注意MX,MY和MZ的某些结构M(i,j)是|i-j|和M(i,j)=M(j,i)
一般来说,回应一些建议的编辑 n[0] != n[1] != n[2]
n = np.array((50,50,50))
np.random.seed(1)
A = np.random.random(n)
C = np.zeros_like(A)
MX = np.random.random((n[0],n[0]))
MY = np.random.random((n[1],n[1]))
MZ = np.random.random((n[2],n[2]))
for i in xrange(n[0]):
for j in xrange(n[1]):
for k in xrange(n[2]):
C[i,j,k]=(MX[i,:]*A[:,j,k]).sum() + (MY[j,:]*A[i,:,k]).sum() +(MZ[k,:]*A[i,j,:]).sum()
我需要创建一个 IP 地址图并标记它们之间的边，我为此编写了下面的代码。列表，即 parseOutput() 的内容，看起来像这样：
('172.16.254.128', '216.58.208.206')
('216.58.208.206', '172.16.254.128')
('172.16.254.128', '216.58.208.226')
('216.58.208.226', '172.16.254.128')
('172.16.254.128', '8.8.8.8')
('8.8.8.8', '172.16.254.128')
('172.16.254.128', '216.58.208.227')
('172.16.254.128', '216.58.208.227')
('216.58.208.227', '172.16.254.128')
('172.16.254.128', '216.58.208.227')
('172.16.254.128', '216.58.208.227')
...
当我运行此代码时，出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 40, in <module>
g.add_nodes_from(nodeList)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/networkx/classes/graph.py", line 429, in add_nodes_from
nn,ndict = n
ValueError: need more than 0 values to unpack
import logging, sys, struct, binascii, socket
from scapy.all import *
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
pkts=rdpcap("pcapFile.pcap",20)
def parsePcap():
IPList …我正在使用一个数据集,我有时间和几种不同种类的微生物的浓度重复,所以它只是一个时间列和一堆数字为了这个问题.我每两个小时进行一次测量,有时我会连续进行两次测量,这些测量的时间戳会非常相似.对于那些类似的时间戳,我想取所有列的两行的平均值,并将这些平均值返回到之前放置两个值的新数据帧.
这是数据框的样子.时间戳已转换为数值,因为相对时间/日期无关紧要.你可以看到我正在谈论的一个例子,在第9和第10个索引有两个非常相似的时间
Time A1 A2 A3
0 0.000069 118.0 108.0 70.0
1 0.087049 189.0 54.0 89.0
2 0.156551 154.0 122.0 107.0
3 0.721516 129.0 148.0 148.0
4 0.789329 143.0 162.0 212.0
5 0.882743 227.0 229.0 149.0
6 0.964907 208.0 255.0 241.0
7 1.041424 200.0 241.0 222.0
8 1.731806 733.0 838.0 825.0
9 1.794340 804.0 996.0 954.0
10 1.794769 861.0 987.0 1138.0
将时间列中的数字四舍五入到一个合理的值似乎是显而易见的,我可以使用一个groupby()函数(如果我实际上需要对它们进行分组)然后平均"重复"值,但我走了一条新的哲学道路我想使用pandas iterrows()函数逐行遍历行,并比较每两个连续的行并对它们应用一个条件来实现相同的结果.我已经到达了这样的东西,它没有错误代码,但似乎没有做任何事情.
for i, row in df.iterrows():
row2 = row + 1 #I feel like this …我想合并两个Pandas DataFrames.如果item代码(例如A,B,C,d)是相同的,它们的属性a,b必须是相同的,但b是一个numpy的阵列或即unhashable列表.
富:
item a b
A 1 [2,0]
B 1 [3,0]
C 0 [4,0]
酒吧:
item a b
A 1 [2,0]
D 0 [6,1]
这就是我要的
code a b Foo Bar
A 1 [2,0] 1 1
B 1 [3,0] 1 0
C 0 [4,0] 1 0
D 0 [6,1] 0 1
我有一个如下所示的数据框：
df = pd.DataFrame({'month':['2017-09-27','2017-09-27','2017-09-28','2017-09-29'],'Cost':[100,500,200,300]})
我怎样才能得到这样的 df ：
2017-09-27 2017-09-28 2017-09-29
100 200 300
500 NULL NULL
提前致谢！