小编CT *_*Zhu的帖子

这是我的数据框

      ticker        date   dateValue
549      RCG  2015-01-02    10
692      RCG  2015-01-05    8

我想让这个有重新索引

foo =  foo.reindex(index=['2015-01-01', '2015-01-02'])

ticker        date   dateValue
RCG  2015-01-01    N/A
RCG  2015-01-02    10

相反，我得到

       ticker date   dateValue
2015-01-01    NaN  NaN          NaN
2015-01-02    NaN  NaN          NaN

我正在学习如何在R中使用nls函数,并且遇到了一些问题.我现在只是试图重新创建研究论文中的曲线.该模型符合1987年股市崩盘前股市走势的曲线.

我已经定义了一个函数func,如下所示:

func <- function(a,b,tc,t){
 a+b*log(tc-t)
}

我这样打电话给nls:

nls1 <- nls(Y ~ func(a,b,tc,t), data2, start=list(a=0, b=1, tc=1466, t=1))

data2是一个由两列组成的数据框,一列是日期,另一列是值.有1466行.

head(data2)
 Date      Y
1  1/4/82 882.52
2  1/5/82 865.30
3  1/6/82 861.02
4  1/7/82 861.78
5  1/8/82 866.53
6 1/11/82 850.46

我运行nls时收到以下消息,

Error in qr(.swts * attr(rhs, "gradient")) : 
  dims [product 4] do not match the length of object [1466]

In addition: Warning message:

In .swts * attr(rhs, "gradient") :
  longer object length is not a multiple of shorter object length …

我首先生成以下DataFrame,在pandas中生成一个图:

plotData=resultData.groupby(['student_model','lo_id']).describe().nShots.unstack().reset_index()
plotData['se'] = plotData['std']/np.sqrt(plotData['count'])

结果数据框如下所示:

然后我像这样转动和绘图:

plotData.pivot(index='student_model',columns='lo_id',values='mean').plot(kind='bar')

导致以下结果:

这一切都很好,但我需要将"se"列中的值作为错误栏添加到绘图中,并且无法使其工作.我知道我可以添加一个参数来调用plot(即...plot(kind='bar', yerr=???)),但我不知道如何正确格式化它以使其正常工作.有任何想法吗？

是否有与 Tkinter 键类似的 matplotlib 事件<B1-Motion>？这样只有当用户在移动鼠标时按住 B1 时才会调用函数吗？

我目前正在研究此文档，但没有看到这样的选项，如果没有，是否有一些简单的方法可以重新创建它？

def notify_motion(event):
    """
    Only called when button 1 is clicked and motion detected
    """

    ...

def max_sublist(x):
 max1 = 0
 max2 = 0
 result = []
 for i in x:
     max2 = max(0, max2 + i)
     max1 = max(max1, max2)

 print result

我想添加元素直到具有最大总和的元素.如何仅向结果添加其元素.

对于前者 如果x = [4, -1, 5, 6, -13, 2] 那么结果应该是[4, -1, 5, 6]

我的数据是：

data=[[2,2,2,2,2],[1,1,1,1,1],[3,3,3,3]]

当我像这样通过时：

bartlett(*data)

它给出的输出为(nan,nan) Why？谢谢

我目前正在尝试使用 scipy 优化函数。我对变量有一些限制，从这个链接：http : //docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/tutorial/optimize.html，看来SLSQP正是我想要的。在他们的例子中，他们有一个明确定义的关于输入的结果的明确公式，他们从中找到了梯度。我有一个极其令人厌恶的计算密集型函数，它计算电磁场如何从金属壁反弹，这绝不能以封闭形式表达（如果您有兴趣，我正在使用 MEEP FDTD Python 模拟）。scipy 中是否有一个等效的函数可以为您找到函数的梯度然后进行优化？或者，等效地，是否有一个内置于 scipy 的函数（任何基本的 python 库都可以），它会为我找到函数的梯度，然后我可以将其传递给这个优化程序？任何建议将不胜感激。

我知道这一定很容易，但是我无法弄清楚或找到现有的答案...

说我有这个数据框...

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
>>> df = pd.DataFrame(np.nan, index=dates, columns=list('ABCD'))
>>> df
             A   B   C   D
2013-01-01 NaN NaN NaN NaN
2013-01-02 NaN NaN NaN NaN
2013-01-03 NaN NaN NaN NaN
2013-01-04 NaN NaN NaN NaN
2013-01-05 NaN NaN NaN NaN
2013-01-06 NaN NaN NaN NaN

设置一个系列的值很容易...

>>> df.loc[:, 'A'] = pd.Series([1,2,3,4,5,6], index=dates)
>>> df
            A   B   C   D
2013-01-01  1 NaN NaN NaN
2013-01-02  2 NaN …

我知道之前已经解决了这个错误问题,但我似乎无法找到任何相关的解决方案,所以我发布了这个问题.

create table subscribers(
  num_s  number(6,0) ,  
  name varchar2(30)  constraint nameM not null, 
  surname varchar2(20), 
  town varchar2(30), 
  age number(3,0)  ,
  rate number(3,0) ,
  reduc number(3,0) ,
  CONSTRAINT subscriber_pk primary key (num_s),
  constraint age_c check (age between 0 and 120)
);

create or replace type copy_bookT as object(
  num               number(6),
  loancode          varchar2 (10),
  book_ref          ref bookT
);

create table copy_books of copy_bookT(
  constraint pk_cb primary key (num),
  constraint chk_st check (loancode in('Loan', 'Not')),
  loancode default 'Loan' not null
);


create table …