小编cel*_*cel的帖子

我写了一个小cython代码

#t3.pyx
from libc.stdlib cimport atoi

cdef int fun(char *s):
        return atoi(s)

该setup.py文件是

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(ext_modules=cythonize("t3.pyx"))

我setup.py使用这个命令运行

python setup.py build_ext --inplace

这给了我

Compiling t3.pyx because it changed.
Cythonizing t3.pyx
running build_ext
building 't3' extension
x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -Wstrict-     prototypes -fno-strict-aliasing -D_FORTIFY_SOURCE=2 -g -fstack-protector-  strong -Wformat -Werror=format-security -fPIC -I/usr/include/python2.7 -c    t3.c -o build/temp.linux-x86_64-2.7/t3.o
t3.c:556:12: warning: ‘__pyx_f_2t3_fun’ defined but not used [-Wunused-function]
 static int __pyx_f_2t3_fun(char *__pyx_v_s) …

我的(pandas)数据框中有一列:

data['Start Date'].head()
type(data['Start Date'])
Output:
1/7/13
1/7/13
1/7/13
16/7/13
16/7/13
<class 'pandas.core.series.Series'>

当我将其转换为日期格式(如下所示)时,我收到错误ValueError:未知的字符串格式

data['Start Date']= pd.to_datetime(data['Start Date'],dayfirst=True)
...
...
/Library/Python/2.7/site-packages/pandas/tseries/tools.pyc in _convert_listlike(arg, box, format, name)
    381                 return DatetimeIndex._simple_new(values, name=name, tz=tz)
    382             except (ValueError, TypeError):
--> 383                 raise e
    384 
    385     if arg is None:

ValueError: Unknown string format

我在这里错过了什么？

我无法找到有关seaborn热图的任何关键词的任何文件annot_kws或cbar_kws.

有一个秘密的地方我可以找到这样的东西吗？

所以我使用 miniconda 并尝试安装，pyperclip但conda-forge错误地我将名称大写，所以我运行：

conda install -c Conda-Forge pyperclip

（注意大写字母）。输出是：

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: C:\Users\USUARIO\miniconda3

  added / updated specs:
    - pyperclip


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    ca-certificates-2021.10.8  |       h5b45459_0         176 KB  Conda-Forge
    certifi-2021.10.8          |   py39hcbf5309_1         145 KB  Conda-Forge
    conda-4.11.0               |   py39hcbf5309_0        16.8 MB  Conda-Forge
    openssl-1.1.1l             |       h8ffe710_0         5.7 MB  Conda-Forge
    pyperclip-1.8.2            |     pyhd8ed1ab_2          14 KB  Conda-Forge
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        22.9 MB

The following …

我已经训练了一个模型scikit-learn使用Cross-Validation和Naive Bayes分类器中.如何坚持使用此模型以便以后针对新实例运行？

这就是我所拥有的,我能得到的 CV分数,但我不知道如何访问训练有素的模型

gnb = GaussianNB() 
scores = cross_validation.cross_val_score(gnb, data_numpy[0],data_numpy[1], cv=10)

我需要qtanaconda中5.12版本的包，但是安装了5.9.7版本。

>>> conda list qt -f
# packages in environment at /PATH/anaconda3/env/my_env
#
# Name                    Version                   Build  Channel
qt                        5.9.7                h5867ecd_1

qt由于默认通道中的最新版本anaconda是 5.9.7( https://anaconda.org/anaconda/qt )，因此我想qt从通道安装软件包conda-forge，该通道的版本为 5.12.5( https://anaconda.qt )。 org/conda-forge/qt）。

qt所以我尝试使用此命令从conda-forge频道安装。

>>> conda install qt -c conda-forge --override-channels

但 conda 没有qt从新通道安装，并打印出所有软件包已安装。

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

# All requested packages already installed.

仅供参考，我在 .condarc 中的通道配置是

channels:
  - defaults
  - conda-forge
channel_priority: disabled

为什么 …

我安装了anaconda发行版,我通常运行ipython notebook --pylab inline.我更新了ipython使用pip install(Windows 8.1),我不必编写--pylab内联启动了

我开始在单元格中写道:%matplotlib nbagg或者matplotlib.use['nbagg'],但是当我绘制一些东西时,它显示了这个空盒子:

我期待着交互式绘图框.

ipython日志显示:

[IPKernelApp] ERROR | No such comm: 7cfe982045bb4d0db0f14deff7258130

我想在直方图中添加密度图.我对pdf函数有所了解,但我感到困惑,其他类似的问题也无济于事.

from scipy.stats import * 
from numpy import*
from matplotlib.pyplot import*
from random import*

nums = []
N = 100
for i in range(N):
    a = randint(0,9)
    nums.append(a)

bars= [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
alpha, loc, beta=5, 100, 22

hist(nums,normed= True,bins = bars)


show()

我正在寻找这样的东西

我有两个日期时间列,当我将它们读入内存但实际上在美国/东部时它们是天真的.我只想将这两列转换为US/Central.

我发现了一种有效的方法,但似乎我正在做一个解决方法.我将call_start和call_end列改为名为'start'和'end',因此我最终没有重复的列名.然后,我为每个列创建了一个单独的datetimeindex并重置索引.

aht.set_index(pd.DatetimeIndex(aht['start']).tz_localize('US/Eastern').tz_convert('US/Central'), inplace = True, drop = True)
aht.index.names = ['call_start']
aht = aht.reset_index()
aht.set_index(pd.DatetimeIndex(aht['end']).tz_localize('US/Eastern').tz_convert('US/Central'), inplace = True, drop = True)
aht.index.names = ['call_end']
aht = aht.reset_index()

我最终得到:

call_end    call_start  start   end
2016-01-13 06:05:01-06:00   2016-01-13 06:02:00-06:00   01/13/2016 07:02    01/13/2016 07:05
2016-01-13 06:07:00-06:00   2016-01-13 06:03:16-06:00   01/13/2016 07:03    01/13/2016 07:07
2016-01-13 06:09:13-06:00   2016-01-13 06:06:02-06:00   01/13/2016 07:06    01/13/2016 07:09
2016-01-13 06:17:51-06:00   2016-01-13 06:06:20-06:00   01/13/2016 07:06    01/13/2016 07:17

这是最好的方法吗？所有其他数据都在中央时间,所以我只是想确保这个文件太合并,当我将文件合并在一起时更有意义.我不关心那里有实际的时区标记 - 有没有办法在我创建新列后轻松剥离它？

看看关于DataFrame的to_json方法的pandas文档,这个orient论点含糊不清.它接受的参数类型是字符串,而不是字典.然而,似乎它实际上有三件事可以接受并且每个都有它们自己的默认值:Series(默认'index'),DataFrame(默认'columns')和"JSON字符串的格式"(无默认值).

我想知道orient参数的可接受值是什么以及它们对输出json的作用.