小编use*_*637的帖子

我很难找到有关如何在scipy 中使用和获取各种搜索算法的路径的教程/示例。

google 中最常见的就是这个例子，在这个例子的末尾有一些错误，带括号。

from scipy.sparse.csgraph import dijkstra
distances, predecessors = dijkstra(graph, indices = i1, return_predecessors = True)
path = []
i = i2

while i != i1:
   path.append(word_list[i])
   i = predecessors[i]

path.append(word_list[i1])
print path[::-1]i2]

我没有输入，所以我无法复制它，但我认为只需删除 i2] 即可。

我的主要问题是如何搜索计算所有索引的图形，而不是给出它indices=i1，这是一个可选参数。同样，如何使用 Floyd-Warshall 方法并获取从任何i,j索引到任何其他i,j索引的路径。我的部分困惑是缺乏对前辈矩阵真正是什么以及如何解析它的描述。

有没有更详尽的教程，或者有人可以举一些简单的例子来梳理和理解吗？

我有一个包含产品图像的外部数据库.是否可以导入这些图像并将它们显示在滚动列表中,以及使用户可以点击它们,类似于文件浏览器的工作方式？

我只能找到有关人们转换为资源文件的信息,但我想知道是否可以跳过它？

我已将许多数据文件保存为 .npz 以节省存储空间 ( savez_compressed)。每个文件都保存为一个数组，因此当使用 numpy load 函数时，它会返回包含该数组的字典的键。

如何快速将此数组存储为数组而不是字典。

例如：

data = []\ndatum = np.load('file.npz')\nkey = datum.keys()[0]\ndata.append([datum[key]])\n

在对此进行分析时，我的代码大部分时间都使用get字典的方法。

如果它保存为 .npz 文件，则不需要该get方法并且速度要快得多。

data = []\ndata.append([np.load('file.npz')])\n

我认为通过加载文件，在这两种情况下数据都已经在内存中了。does savez_compressed\xe2\x80\x99t 似乎有一个选项可以保存为数组。这是可能的还是有办法加快加载速度？

我正在尝试从此链接https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.shared_memory.html在 python 3.8 中使用新的共享内存示例

# In the first Python interactive shell
import numpy as np
a = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 8])  # Start with an existing NumPy array
from multiprocessing import shared_memory
shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=a.nbytes)
# Now create a NumPy array backed by shared memory
b = np.ndarray(a.shape, dtype=a.dtype, buffer=shm.buf)
b[:] = a[:]  # Copy the original data into shared memory
shname = shm.name  # We did not specify a name so one was chosen …

我在qt设计器中创建了一个带有几个按钮的工具栏.我在堆栈上找到了一些答案,说你不能在qt设计器中添加一个组合框.有了这个,我找到了手动添加它的例子.方法是:

self.combo=QtGui.QComboBox(self.toolBar)
self.combo=insertItems(1,["One","Two","Three"])

但是,这会将组合框一直放在我其他按钮的左上方.如何将其添加到最后？我阅读了说QComboBox是QStandardItemModel的文档,它可以是自己的也可以是父项.我试过提供额外的参数,比如某种索引,但错误说它只需要一个参数.如何指定组合框的位置？

谢谢

如何按给定的一组索引对数组进行排序并优先考虑该索引中的值。截至目前，我无法使用排序方法按整个数组中的特定索引进行排序，因为 0 值会导致问题。

例如，首先按索引 1 排序，然后按索引 0，然后是 2

tmpList = [[0,-10,0],[0,10,0],[0,5,0],[1,0,0],[0,0,-1],[0,0,0],[0,0,5]]
Res = sorted(tmpList, key=lambda x: x[1] )
>>[[0, -10, 0], [1, 0, 0], [0, 0, -1], [0, 0, 0], [0, 0, 5], [0, 5, 0], [0, 10, 0]]

我需要在这种排序中具有更大的灵活性，以便我可以将索引中除零以外的值作为优先级进行优先级排序，因此它将排序为：

[[0,-10,0],[0,5,0],[0,10,0],[1,0,0],[0,0,-1],[0,0,5],[0,0,0]]

如何在具有多个条件的python中排序？有一个类似的任务，但零问题仍然存在