有没有办法用这样的渐变创建圆?

我得到的是这样的:
<shape
       android:innerRadiusRatio="3"
       android:thicknessRatio="10"
       android:shape="ring">
     <gradient
               android:endColor="@color/cyan_dark"
               android:startColor="@color/red"
               android:type="radial"
               android:gradientRadius="340"
               android:centerX="50%"
               android:centerY="0" />
</shape>
我遇到了一个问题:收到一个包含任何类型对象的元组,并将其分成两个元组:第一个,只有字符串; 第二个,只有数字.
好的.标准算法类似于:
def separate(input_tuple):
    return_tuple = ([],[])
    for value in input_tuple:
        if isinstance(value, str):
            return_tuple[0].append(value)
        if isinstance(value, numbers.Number):
            return_tuple[1].append(value)
    return tuple([tuple(l) for l in return_tuple])
这样,我们只迭代一次.
我的问题是:有没有办法以更加pythonic的方式做到这一点?单线?
我试过了
( tuple([i for i in input_tuple if isinstance(i,str)]), tuple([i for i in input_tuple if isinstance(i,numbers.Number)]))
但它效率较低,因为我们两次迭代输入元组.
也,
tuple([ tuple( [i for i in input_tuple if isinstance(i, k)]) for k in ((float ,int,complex), str) ])
有同样的问题,因为我们做了两次迭代.这是可能只迭代一次仍然得到结果,或者因为我正在处理分离成两个元组,这是不可能的?
谢谢!
我正在使用 python 并面临从具有该列表的字符串中提取特定列表对象的问题。
这是我的字符串中的列表对象。
input = "[[1,2,3],[c,4,r]]"
我需要这样的输出。
output = [[1,2,3],[c,4,r]]
有什么办法可以做到这一点吗?
最近,我一直在关注一个教程,在那里我提出了以下代码
for i, j in enumerate(np.unique(y_set)):
    plt.scatter(X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1],
        c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label = j)
这里,y_set是具有二进制值的向量0,1并且X_set是具有两列的数组.我特别不理解如何解释以下代码行
X_set[y_set == j, 0], X_set[y_set == j, 1]
嗨,我有一个类似于下面的熊猫df
information         record
name                apple
size                {'weight':{'gram':300,'oz':10.5},'description':{'height':10,'width':15}}
country             America
partiesrelated      [{'nameOfFarmer':'John Smith'},{'farmerID':'A0001'}]
我想把df转换成另一个像这样的df
information                  record
name                         apple
size_weight_gram             300
size_weight_oz               10.5
size_description_height      10
size_description_width       15 
country                      America
partiesrelated_nameOfFarmer  John Smith
partiesrelated_farmerID      A0001
在这种情况下,字典将解析成单行,其中size_weight_gram包含值.
的代码 df
df = pd.DataFrame({'information': ['name', 'size', 'country', 'partiesrealated'], 
                   'record': ['apple', {'weight':{'gram':300,'oz':10.5},'description':{'height':10,'width':15}}, 'America', [{'nameOfFarmer':'John Smith'},{'farmerID':'A0001'}]]})
df = df.set_index('information')
最好用例子来描述:
看法:
def my_view(request):
    obj_old = Inventories.objects.get(id = source_id)
    obj_new = obj_old 
    obj_old.some_field = 0
    obj_old.save()
    obj_new.some_field = 1
    obj_new.id = None
    obj_new.save()
问题是,我做出obj_new的变化也适用于obj_old使的值some_field是1两obj_old和obj_new。任何想法如何解决这一问题 ?
我刚刚开始看看Bokeh的数据可视化,并想知道如果有人能澄清,使用Figure.vbar()vs 的优势/劣势Bar().
在开始之前,我想先说明一下,我对 Python 还比较陌生,并且在我的这个小项目之前并没有经常使用它。我正在尝试将 Twitter 机器人作为艺术项目的一部分,但我似乎无法导入 tweepy。我使用的是 macOS High Sierra 和 Python 3.7。我首先使用
pip3 install tweepy
这似乎有效,因为我可以在 finder 中找到 tweepy 文件。但是,当我简单地输入时
import tweepy
进入空闲,我收到这个错误:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/jacobhill/Documents/CicadaCacophony.py", line 1, in <module>
  import tweepy
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/tweepy/__init__.py", line 17, in <module>
  from tweepy.streaming import Stream, StreamListener
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/tweepy/streaming.py", line 358
  def _start(self, async):
                         ^
SyntaxError: invalid syntax
关于如何解决这个问题的任何想法?我看过这里的其他帖子,其他错误似乎与“未找到 tweepy 模块”类似,所以我不知道如何处理我的错误。谢谢!
鉴于此DataFrame:
df = pd.DataFrame([['August', 2], ['July', 3], ['Sept', 6]], columns=['A', 'B'])
我想按顺序对A列进行排序:7月,8月,9月.是否有某种方法可以使用类似"sort_values"的排序函数,但是按值预先定义排序顺序?
除了DataFrame.from_dict能够从具有不相等值列表的字典中创建数据框之外,是否还有内置函数?
我正在尝试从以下字典创建数据框:
d = {'g': {1, 2, 3}, 'h': {4, 5}}
因此输出应如下所示:
   value  class
0    1        g
1    2        g
2    3        g
3    4        h
4    5        h
使用集合而不是列表是否有问题?
python ×9
pandas ×3
python-2.7 ×2
android ×1
bokeh ×1
dataframe ×1
dictionary ×1
django ×1
numpy ×1
python-3.7 ×1
python-3.x ×1
tuples ×1
tweepy ×1
twitter ×1