小编Ole*_*kov的帖子

如果问题太基础,没有冒犯.如果您需要更多信息,请与我们联系.

我正在寻找一个想法,以干净/高效/ pythonic的方式将元组的方形元组转换为pandas.DataFrame,即从

s =((1,0,0,0,),(2,3,0,0,),(4,5,6,0,),(7,8,9,10,))

到pandas.DataFrame喜欢

   1  2  3   4
1  1  0  0   0
2  2  3  0   0
3  4  5  6   0
4  7  8  9  10

当然,这个列表可以随着上三角形附加更多的零而增长(如果我们将s视为行的元组).

DataFrame(t) 似乎失败了.

假设我有一个天真的类定义:

import yaml
class A:
    def __init__(self):
        self.abc = 1
        self.hidden = 100
        self.xyz = 2

    def __repr__(self):
        return yaml.dump(self)

A()

印花

!!python/object:__main__.A
abc: 1
hidden: 100
xyz: 2

是否有一种干净的方法来删除包含hidden: 100yaml dump的打印输出的行？密钥名称hidden是事先已知的,但其数值可能会更改.

期望的输出:

!!python/object:__main__.A
abc: 1
xyz: 2

仅供参考:此转储仅供显示,不会加载.

我想可以使用key hidden来使用key =来抑制键/值对yaml.representative.另一种方法是hidden: [number]在字符串输出中使用RegEx 查找.

任何想法如何永久抑制这个(经常出现)PyCharm 5.0.2警告消息,因为我使用Atlassian SourceTree 1.5.23.0 VCS与BitBucket(而不是BitBucket的PyCharm VCS加载项).操作系统:Windows 7,SP1.

如果我指定git.exe所在的位置,那么PyCharm想要统治我的VCS,但这不是必需的.

我如何绘制一个3D数组,比如a = array(cos(1:(60*50*4)), c(60, 50, 4))看起来像这样(最好使用latticeR包)？

使用？是否有一种简洁的方法可以为下面的(简化)时间序列图中的红色和其他绿色的负值着色lattice::xyplot？

set.seed(0)
xyplot(zoo(cumsum(rnorm(100))), grid=T)

我将如何进行转换

m = list(1,2:3,4:6,7:10)

至

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    0    0    0   10
[2,]    0    0    6    9
[3,]    0    3    5    8
[4,]    1    2    4    7

一个想法或一些指导表示赞赏!感谢您的耐心等待,如果问题太幼稚或需要其他信息(我很乐意提供).

当尝试import numba在 Anaconda 5.0 中安装 Python 3.6（Win 10 上的 x64）时，我收到一条错误消息：

AttributeError: module 'numba' has no attribute 'ctypes_support'

numba 软件包 v0.36似乎已经毫无障碍地安装了。

有没有人看到并能够克服这个问题？

完整的日志是

>>> import numba
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\numba\__init__.py", line 12, in <module>
    from .special import typeof, prange
  File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\numba\special.py", line 4, in <module>
    from .parfor import prange
  File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\numba\parfor.py", line 23, in <module>
    from numba …

如何将音频np.array文件加载到 PyDub 库中？目前，我使用AudioSegment.from_wav(file_path)，但如果我已经将 wav 文件加载为 numpy 数组，则不方便：

sample_rate, wav_sample = scipy.io.wavfile.read(file_path)

更新：我的 wav 文件都是 16 位、单通道。

给定一个人类谈话录音的 wav 文件（单声道 16KHz 采样率），有没有办法只提取语音，从而滤除大部分机械和背景噪音？我正在尝试为此使用librosaPython 3.6 中的包，但无法弄清楚如何piptrack工作（或者是否有更简单的方法）。

当尝试使用 fft/ifft 将频率限制在300-3400 范围内时，产生的声音严重失真。

sr, y = scipy.io.wavfile.read(wav_file_path)
x = np.fft.rfft(y)[0:3400]
x[0:300] = 0
x = np.fft.irfft(x)

有一种简单的转换方式

t = ((1,), (1, 2), (1, 2, 3), (1, 2, 3, 4), (1, 2, 3, 4, 5))

到下面的递归结构,其中每个后续元组作为前一元组的元素被附加

(1, (1, 2, (1, 2, 3, (1, 2, 3, 4, (1, 2, 3, 4, 5)))))

这种嵌套的限制是什么？我可以拥有1000或10000个这样的嵌套元组吗？

更新:似乎t嵌套是无限的(在将递归限制设置为100后尝试使用10000).

在Window 7上,Python 3.5)最初的递归限制大约为300,但可以作为(引用)提升.这与结构无关t,但可能与Python例程访问结果结构的嵌套级别有关.

sys.getrecursionlimit()   # display current recursion level
sys.setrecursionlimit(10000)  # set recursion level to 1000