小编2da*_*aaa的帖子

我正在尝试使用pandas和matplotlib使用以下代码绘制具有不对称误差条的系列:

d = {'high_delta': {1: 0.6,
  2: 0.1,
  3: 0.2,
  4: 0.1,
  5: 0.1,
  6: 0.1,
  7: 0.1,
  8: 0.1,
  9: 0.2,
  10: 0.1},
 'low_delta': {1: 0.2,
  2: 0.1,
  3: 0.1,
  4: 0.1,
  5: 0.1,
  6: 0.1,
  7: 0.1,
  8: 0.1,
  9: 0.1,
  10: 0.4},
 'p_hat': {1: 0.2,
  2: 0.1,
  3: 0.3,
  4: 0.3,
  5: 0.1,
  6: 0.3,
  7: 0.2,
  8: 0.2,
  9: 0.1,
  10: 0.8}}

df = pandas.DataFrame(d)
 df['p_hat'].plot(yerr=df[['low_delta', 'high_delta']].T.values)
(df.p_hat + df.high_delta).plot(style='.')
(df.p_hat - df.low_delta).plot(style='*')

下限似乎总是符合我的预期,但不是在上限添加值,而是再次添加下限的值.

如何将错误传递到matplotlib以便正确呈现错误栏？

我只是将jabber.el设置为与我的Gmail帐户一起使用,我想让它停止在名单中显示用户图标.我只是想看看基本文字.我怎么做？

我使用 Google Cloud Console 中的 API Explorer 提交了以下请求：

{
"query": {
"kinds": [
{
"name": "Car"
}
],
"filter": {
"propertyFilter": {
"property": {
"name": "car_name"
},
"operator": "equal",
"value": {
"stringValue": "Honda"
}
}
}
}
}

我得到了以下回复：

{
"error": {
"errors": [
{
"domain": "global",
"reason": "backendError",
"message": "Backend Error"
}
],
"code": 503,
"message": "Backend Error"
}
}

我也通过 OAuth 进行了身份验证。为什么这行不通？

在Pandas中是否存在与SQL的窗口函数等效的惯用语？例如,在Pandas中写出相当于这个的最紧凑的方法是什么？:

SELECT state_name,  
       state_population,
       SUM(state_population)
        OVER() AS national_population
FROM population   
ORDER BY state_name 

或这个？:

SELECT state_name,  
       state_population,
       region,
       SUM(state_population)
        OVER(PARTITION BY region) AS regional_population
FROM population    
ORDER BY state_name

我刚刚开始使用Mathematica,我已经得到了关于进行替换的一个非常基本的问题,但我无法让它工作.

我想找到函数phi [x,y]的函数的欧拉 - 拉格朗日方程,然后替换函数phi [x,y]

如果我输入以下内容:

VariationalD[tau*phi[x, y]^2 - 2*phi[x, y]^4 + phi[x, y]^6 + Dot[D[phi[x, y], {{x, y}}], D[phi[x, y, {{x, y}}]]], phi[x, y], {x, y}]

我明白了

Plus[Times[2,tau,phi[x,y]],Times[-8,Power[phi[x,y],3]],Times[6,Power[phi[x,y],5]],Times[-2,Plus[Derivative[0,2][phi][x,y],Derivative[2,0][phi][x,y]]]]

现在如果我尝试% /. phi[x,y] -> phi0[x,y] + psi[x,y]它会替换所有多项式项,但不能用于导数项.

如何强制替换这些函数？

我正在尝试使用scipy.ndimage.convolve计算二维场A的拉普拉斯算子。

stencil = numpy.array([[0, 1, 0],[1, -4, 1], [0, 1, 0]])
scipy.ndimage.convolve(A, stencil, mode='wrap')