小编Oli*_* W.的帖子

这个问题借给Joe Kington的代码(如何用matplotlib在一个小区的角上插入一个小图片？):

import matplotlib.pyplot as plt
import Image
import numpy as np

im = Image.open('/home/jofer/logo.png')
height = im.size[1]

# We need a float array between 0-1, rather than
# a uint8 array between 0-255
im = np.array(im).astype(np.float) / 255

fig = plt.figure()

plt.plot(np.arange(10), 4 * np.arange(10))

# With newer (1.0) versions of matplotlib, you can 
# use the "zorder" kwarg to make the image overlay
# the plot, rather than hide behind it... (e.g. zorder=10)
fig.figimage(im, 0, fig.bbox.ymax …

通过写作

import igraph
g = igraph.Graph()
g.add_vertices(6)
g.add_edges([(0,1),(0,3),(0,4),(0,5),(1,2),(2,4),(2,5),(3,0),(3,2),(3,5),(4,5),(3,3)])
A=g.get_adjacency()

我得到了图g的邻接矩阵,作为Matrix对象.我想通过使用,例如,计算其特征值numpy.linalg.eigvals().此方法将numpy数组对象作为参数.如何将Matrix对象转换为numpy数组对象？我试过用

X=numpy.matrix(A)

但是它产生了两种混合物,并且无法计算特征值.

我正在为确定父级表的表生成层次结构。

即使在收到有关太大框架的错误之后，也使用以下配置：

火花特性

--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=1024mb \
--conf yarn.nodemanager.resource.memory-mb=12288mb \
--driver-memory 32g \
--driver-cores  8 \
--executor-cores 32 \
--num-executors 8 \
--executor-memory 256g \
--conf spark.maxRemoteBlockSizeFetchToMem=15g

import org.apache.log4j.{Level, Logger};
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession};
import org.apache.spark.sql.functions._;
import org.apache.spark.sql.expressions._;


lazy val sparkSession = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate();

import spark.implicits._;

val hiveEmp: DataFrame = sparkSession.sql("select * from db.employee");
hiveEmp.repartition(300);
import org.apache.spark.sql.functions._;

val nestedLevel = 3;

val empHierarchy = (1 to nestedLevel).foldLeft(hiveEmp.as("wd0")) { (wDf, i) =>
val j = i - 1
wDf.join(hiveEmp.as(s"wd$i"), col(s"wd$j.parent_id".trim) === col(s"wd$i.id".trim), …

我正在编写一个小型NLP算法,我需要执行以下操作:

对于列表中的每个字符串x ["this", "this", "and", "that"],如果字符串x和下一个字符串相同,我想打印字符串.

我用来lxml从html页面检索标签的属性。html页面的格式如下：

<div class="my_div">
    <a href="/foobar">
        <img src="my_img.png">
    </a>
</div>

我用来检索<a>标记内的url 和相同标记内的src值的python脚本是这样的：<img><div>

from lxml import html 

...
tree = html.fromstring(page.text)
for element in tree.xpath('//div[contains(@class, "my_div")]//a'):
    href = element.xpath('/@href')
    src = element.xpath('//img/@src')

为什么我没有得到琴弦？

我试图在 matplotlib 上绘制 2 条不同的曲线，但其中一个图需要散点图，或者没有连接点的线。有没有办法做到这一点？现在，我的绘图代码是：

fig, ax1 = plt.subplots()

ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(epoch, list_of_gas, 'b')
ax2.plot(temp_times, temperatures, 'r')

ax1.set_ylabel('Pressure (torr)', color='b')
ax2.set_ylabel('Temperature (Celcius)', color='r')

ax1.set_title(folder + ' - ' + gas)
ax1.set_xlabel('time (seconds)')
ax1.set_xlim([0, 1000000])
ax2.set_ylim([0,425])
ax1.set_yscale('log')
ax1.set_ylim([ymin,ymax])

plt.show()

但是，我想要ax1.scatter(epoch, list_of_gas, 'b')，但是您不能使用 2 轴散点图。有谁知道解决这个问题的方法？喜欢删除连接点的线？

我有 2 个大数据帧要根据关联键进行合并。使用join需要更长的时间才能完成任务。

我看到cogroup在 Apache Spark中使用优于加入。任何人都可以指出如何cogroup在 DataFrames上使用或建议更好的方法来合并 2 个大型 DataFrames。

谢谢

我需要将不同形状的矩阵,M和N与有限大小的MxN相乘.

我想一个例子会更清楚:

A(形状:4x4)=

0  3  0  0  
0  0  4  0  
0  0  0  3  
0  0  0  0

B(形状:7x7)=

3  0  0  0  0  0  0
0  2  0  0  0  0  0
0  0  1  0  0  0  0
0  0  0  0  0  0  0
0  0  0  0  -1  0  0
0  0  0  0  0  -2  0
0  0  0  0  0  0  -3

结果,我想要一个形状矩阵(4*7 x 4*7),这意味着(28 x 28)如下:

0  3*B  0  0  
0  0 …

import os, glob, numpy as np

files = glob.glob('*.jpg')
indices = np.array([i for i,j in enumerate(files)])
selected_indices = np.random.choice(indices,500,replace=False)
print files[selected_indices]

我无法将索引转换为文件.这样做的好方法是什么？

view.py如果我使用的话，我有一段代码可以工作from datetime import time：

工作代码：

from datetime import time, ...

times = []
for i in range(0, 24*4):
    times.append((datetime.combine(date.today(), 
    time()) + timedelta(minutes=15) * i).time().strftime("%I:%M %p"))

不幸的是，如果我有一个到位，我有我的另一代码view.py被使用import time到AM / PM时间转换为24小时分贝友好的格式将无法工作，如果from datetime import time是到位。

码：

import time 

mytime = time.strftime('%H:%M:%S', time.strptime(mytime, '%I:%M %p'))

所以问题是：

1. 是否有解决方法可以同时导入两个文件？
2. 如果没有，我该如何使用第一个功能import time？
3. 是否有另一种方法可以使用将上午/下午转换为24小时格式import datetime？

我正在尝试将.flo文件作为numpy 2Channels图像读取.

格式描述如下:

".flo" file format used for optical flow evaluation

Stores 2-band float image for horizontal (u) and vertical (v) flow components.
Floats are stored in little-endian order.
A flow value is considered "unknown" if either |u| or |v| is greater than 1e9.

bytes  contents

0-3     tag: "PIEH" in ASCII, which in little endian happens to be the float 202021.25
        (just a sanity check that floats are represented correctly)
4-7     width as an integer
8-11    height as an integer …

我想用四个numpy数组对列表进行排序.

import numpy as np 
import datetime

time_origin=[]

filelist=['3.csv','2.csv','1.csv','4.csv'] 

for i in np.arange(4):
    time_origin.append(np.loadtxt(
        filelist[i],delimiter=',',skiprows=1,usecols=(0,),unpack=True)) 

time_origin.sort()

但是,它不起作用.

预期结果:

例如:

a=[array[1,2,3,4],array[6,2],array[0,12,1,4,5]]

我想根据每个数组的长度对其进行排序

预期的结果是:

a=[array[6,2],array[1,2,3,4],array[0,12,1,4,5]]