小编hli*_*117的帖子

C++是否具有与python相同的功能set.pop()？我一直在寻找的文件unordered_set小号 在这里,但似乎没有成为一个办法1.访问任意元素,和/或2.访问+删除任意元素(膨化).

假设我有以下数据帧:

   'a' 'b'
0   0   0
1   1   0
2   0   1
3   0   1

有没有办法可以获得特定值存在的索引/列值？例如,类似于以下内容:

values = df.search(1)

会的values = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'b')].

python的scikit-learn有没有适用于稀疏数据的回归模型？

我在四处寻找并发现了这个 "稀疏线性回归"模块,但似乎已经过时了.(我觉得,当时scikit-learn被称为'scikit s -learn' 已经太老了.)

statsmodels 中的ARIMA ( statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA)、AR ( statsmodels.tsa.ar_model.AR) 和 ARMA ( statsmodels.tsa.arima_model.ARMA) 都在其方法中接收模型的参数predict。例如，对于AR对象，我们有以下函数定义：

• AR(endog, dates=None, freq=None, missing='none')[source]
• fit([maxlag, method, ic, trend, ...])
• predict(params[, start, end, dynamic])

（此处链接到文档）

我实际上对 的参数选择感到非常困惑predict。predict的第一个参数是AR;的构造函数的参数 这些再次出现在 for 的参数中是没有意义的predict。ARIMA它们也出现在和的构造函数中ARMA。有人可以回答为什么这个参数存在吗？

就其价值而言，我在时间序列分析方面没有太多背景，因此在重用参数时可能会暴露一些功能。否则这个参数就很麻烦。

来自statsmodels的ARIMA给出了我输出的不准确答案.我想知道是否有人可以帮我理解我的代码有什么问题.

这是一个示例:

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# Setting up a data frame that looks twenty days into the past,
# and has linear data, from approximately 1 through 20
counts = np.arange(1, 21) + 0.2 * (np.random.random(size=(20,)) - 0.5)
start = dt.datetime.strptime("1 Nov 01", "%d %b %y")
daterange = pd.date_range(start, periods=20)
table = {"count": counts, "date": daterange}
data = pd.DataFrame(table)
data.set_index("date", inplace=True)

print data

               count
date
2001-11-01   0.998543 …

我们大多数人都知道 JSON 对象可以使用 JSON 标签进行解组：

var jsonData = `{"name": "Brown Bear"}`

type Elephant struct {
    Name string `json:"name"`
}

这是因为string是内置类型。但是，如果Name不是内置类型，并且我们想在不同的结构中使用此类型怎么办？

var jsonData = `{"name": "Brown Bear"}`

type Elephant struct {
    Name Name   `json:"name"`  // Unmarshalling fails here
}

type Feline struct {
    Name Name   `json:"name"`  // Unmarshalling fails here
}

type Bear struct {
    Name Name   `json:"name"`  // Unmarshalling fails here
}

type Name struct {
    CommonName     string
    ScientificName string  // This field should intentionally be …

我不小心关闭了ideavim的ctrl-V键绑定进入可视模式.我怎样才能再次打开它？

(我也使用IntelliJ 13.1 for mac,因此更改某些设置的路径可能会有所不同.)

numpy 是否为您在矩阵上执行的每个操作分配新矩阵？

例如：

A = np.random.rand(10, 20)
A = 2 * A  # Operation 1: Is a copy of A made, and a reference assigned to A?
B = 2 * A  # Operation 2: Does B get a completely different copy of A?
C = A      # Operation 3: Does C get a reference to A?

和切片操作：

A[0, :] = 3

链式操作怎么样？

D = A * B * C  # Elementwise multiplication, if A * B allocates memory, does …

在查看 scikit-learn 中的一些源代码时，我注意到tree.pxd以下一些类型声明：

import numpy as np
cimport numpy as np

ctypedef np.npy_float32 DTYPE_t          # Type of X
ctypedef np.npy_float64 DOUBLE_t         # Type of y, sample_weight
ctypedef np.npy_intp SIZE_t              # Type for indices and counters
ctypedef np.npy_int32 INT32_t            # Signed 32 bit integer
ctypedef np.npy_uint32 UINT32_t          # Unsigned 32 bit integer

我知道这里的 Cython 文档有一些关于 C 类型和 cython 类型之间的区别的讨论，但这些似乎是来自 numpy 的类型，并且文档中没有提到它们。

我对应该使用什么类型感到困惑。对于索引，我应该使用SIZE_t上面定义的，还是unsigned int？这些真的有必要ctypedef存在吗？

我试图从不同的时区进行两次比较,看看一个是否在另一个之前.我怎么在golang做这个？

注意:基本上我想sfTime.Before(nyTime) == true,但我的下面的例子会有sfTime.Before(nyTime) == false.关于如何实现这一目标的建议会很棒.

例如,在此代码中......

layout := "2006-01-02 15:04 MST"
sfTime, _ := time.Parse(layout, "2017-03-01 12:00 PDT")
nyTime, _ := time.Parse(layout, "2017-03-01 12:00 EDT")

fmt.Printf("Are these times equal? %v\n", sfTime.Equal(nyTime))

这打印:

这些时间相等吗？真正

游乐场链接在这里.

毫不直观地,即使您将它们设置为相同的时区,这只会更改时区,但不会更改HH:mm值.

layout := "2006-01-02 15:04 MST"
sfTime, _ := time.Parse(layout, "2017-03-01 12:00 PDT")
nyTime, _ := time.Parse(layout, "2017-03-01 12:00 EDT")

// Set timezone to UTC
utcLocation, _ := time.LoadLocation("UTC")
sfTime = sfTime.In(utcLocation)
nyTime = nyTime.In(utcLocation)

// Timezones …