小编TSe*_*our的帖子

创建 python 桌面应用程序的跨平台运行时，我不是新手。我主要使用 pyinstaller、cxfreeze、有时是 fbs、有时是公文包为我的本科生创建了各种工具。任何定期执行此操作的人都知道，在使用任意 Python 模块集合时，针对 Linux、windows 和 macos 需要进行很多怪癖和调整，但到目前为止，我已经设法弄清楚了一切。

我有一个 python GUI 应用程序，它使用一个巨大且不断变化的 c++ 库，所以我不能只是用 python 重写它。我已经成功地编写了使用 c++ 库的 python 代码，使用了名为 cppyy 的惊人（并且可能是神奇的）库，它允许您毫不费力地从 python 运行 c++ 代码。一切都在 Linux、Mac 和 Windows 上运行良好，但我无法将其打包到运行时中，而且我已经尝试了上述所有系统。所有这些都没有问题产生运行时（即，没有错误），但是当您运行它们时它们会失败。本质上，它们都给出了关于无法找到 cppyy-backend 的某种错误（例如，使用 pyinstaller 的 pyinstaller 和 fbs 在您运行二进制文件时会给出此消息）：

/home/nogard/Desktop/cppyytest/target/MyApp/cppyy_backend/loader.py:113: UserWarning: No precompiled header available ([Errno 2] No such file or directory: '/home/nogard/Desktop/cppyytest/target/MyApp/cppyy_backend'); this may impact performance.
Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 5, in <module>
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", …

从具有多个试验的任务中查看我的数据,每个试验包含5个问题(以下代码将生成代表性子集):

Subject<-c(rep(400,20),rep(401,20))
RT<-sample(x=seq(250:850),size=40)
accuracy<-c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0)
trial<-rep(rep(1:4, each=5),2)
question<-rep(seq(from=0,to=4),8)
data<-data.frame(Subject,trial,question,RT,accuracy)
remove(Subject,RT,accuracy,trial,question)

并将看起来像这样:

      ID    trial  question   RT   accuracy
1     400   1      0          131  1
2     400   1      1          768  1
3     400   1      2          300  1
4     400   1      3          130  1
5     400 …

我正在尝试在一个函数中使用 ez 包中的 ezANOVA，我希望允许使用参数指定 dv。通常，ezANOVA 将接受列变量作为符号或字符串（参见下面的“This Works”）。但是，尝试为 ezANOVA 提供一个包含符号或字符的参数不起作用（请参阅下面的“这不起作用”）。ezANOVA 抱怨'"the_dv" 不是提供的数据框中的变量'。我试过用 as.symbol()、as.formula() 等各种方法包装变量名，甚至尝试了各种方法来合并 eval() 和替换 ()，但都没有运气。这是如何实现的？

如果它的原因有帮助，我有一个项目，我需要对数据集或正在分析的变量进行许多相同的复合分析（均值、方差分析、事后、图形）。我想要一个函数，这样我就可以编写一次并多次运行它。下面的代码只是一个简单的例子。

library(ez)

df<-data.frame(ID=as.factor(101:120), 
               Training=rep(c("Jedi", "Sith"), 10), 
               Wins=sample(1:50, 20), 
               Losses=sample(1:50, 20))

# ----------
# This Works
# ----------

myfunc1 <- function(the_data) {
  ezANOVA(
    data = the_data,
    wid = ID,
    dv = Wins,
    between = Training
  )
}

myfunc1(the_data = df)

# ------------------
# This Does Not Work
# -------------------

myfunc2 <- function(the_data, the_dv) {
  ezANOVA(
    data = the_data,
    wid = ID,
    dv = the_dv,
    between …

我正在使用 Seaborn 在 Python 中创建条形图。我有一个 2（注意力：分散 vs 集中）X 3（解决方案：1,2,3）设计。对于分割，我希望条形颜色为深红色、深绿色、深蓝色。为了集中注意力，我希望条形颜色为红色、绿色、蓝色。

此代码不起作用，因为调色板仅适用于hue参数：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = sns.load_dataset('attention')

palette = ["darkred", "red", "darkgreen", "green", "darkblue", "blue"]
palette = ["darkred", "darkgreen", "darkblue", "red", "green", "blue"]

sns.set(style='ticks', context='notebook', font_scale=1.2)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5), dpi=96)
my_plot = sns.barplot(x="solutions", y="score", hue="attention",
                      palette=palette, capsize=.1, ax=ax, data=data)

plt.show()

这段代码几乎可以工作：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = sns.load_dataset('attention')

sns.set(style='ticks', context='notebook', font_scale=1.5)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5), …