小编Mos*_*oye的帖子

有没有办法让pip打印它将尝试使用的配置？出于调试目的,知道以下内容将是非常好的:

1. config.ini文件位于正确的位置,pip正在查找它们.
2. 配置设置的优先级按照人们对文档的期望处理

在阅读Python的格式规范迷你语言时,

format_spec ::=  [[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]  
fill        ::=  <any character>  
align       ::=  "<" | ">" | "=" | "^"  
sign        ::=  "+" | "-" | " "  
width       ::=  integer  
precision   ::=  integer  
type        ::=  "b" | "c" | "d" | "e" | "E" | "f" | "F" | "g" | "G" | "n" | "o" | "s" | "x" | "X" | "%"   

语法真让我困惑.

例如,如果我想将int转换为二进制表示,我可以这样做

"{0:b}".format(100)
"{:b}".format(100) # but this is fine too, so what dose the 0 do? …

我正在使用Pycharm进行Python编码,我想在整个代码中更改特定变量的名称.这个操作有键盘快捷键吗？

在Matlab中我可以使用ctrl + shift.

例如:

old_name=5
x=old_name*123

会变成:

new_name=5
x=new_name*123

无需更改两个old_name引用.

谢谢!

我正在尝试对分组数据实施交叉验证方案.我希望使用GroupKFold方法,但我一直收到错误.我究竟做错了什么？代码(与我使用的代码略有不同 - 我有不同的数据,所以我有一个更大的n_splits,但其他每一个都是相同的)

from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GroupKFold
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from xgboost import XGBRegressor
#generate data
x=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13])
y= np.array([1,2,3,4,5,6,7,1,2,3,4,5,6,7])
group=np.array([1,0,1,1,2,2,2,1,1,1,2,0,0,2)]
#grid search
gkf = GroupKFold( n_splits=3).split(x,y,group)
subsample = np.arange(0.3,0.5,0.1)
param_grid = dict( subsample=subsample)
rgr_xgb = XGBRegressor(n_estimators=50)
grid_search = GridSearchCV(rgr_xgb, param_grid, cv=gkf, n_jobs=-1)
result = grid_search.fit(x, y)

错误:

Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-143-11d785056a08>", line 8, in <module>
result = grid_search.fit(x, y)

File "/home/student/anaconda/lib/python3.5/site-packages/sklearn/grid_search.py", line 813, in …

假设我lists以两种方式创建python .

在第一种情况下,我使用简单的赋值:

my_list = []
print(my_list, '->', my_list.__sizeof__())
my_list = [1]
print(my_list, '->', my_list.__sizeof__())
my_list = [1, 1]
print(my_list, '->', my_list.__sizeof__())

在第二种情况下,我使用append()列表上的方法:

my_list = []
print(my_list, '->', my_list.__sizeof__())
my_list.append(1)
print(my_list, '->', my_list.__sizeof__())
my_list.append(1)
print(my_list, '->', my_list.__sizeof__())

但我得到了意想不到的(对我来说)输出:

=== WITH ASSIGNMENT ===
([], '->', 40)
([1], '->', 48)
([1, 1], '->', 56)
=== WITH APPEND ===
([], '->', 40)
([1], '->', 72)
([1, 1], '->', 72)

Python内存管理内部会发生什么？为什么"相同"列表的大小不同？

在另一篇SO帖子中,Python用户询问如何对连续数字进行分组,使得任何序列都可以由其开始/结束来表示,并且任何散列图都将显示为单个项目.接受的答案对于连续序列非常有效.

我需要能够适应类似的解决方案,但需要一系列具有潜在(并非总是)变化增量的数字.理想情况下,我如何表示也将包括增量(因此他们将知道它是否每隔3,4,5,n)

引用原始问题,用户要求输入/输出以下内容

[2, 3, 4, 5, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 20]  # input
[(2,5), (12,17), 20]

我想要的是以下内容(注意:为了清晰起见,我编写了一个元组作为输出,但是使用其步长变量优先选择xrange):

[2, 3, 4, 5, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 20]  # input
[(2,5,1), (12,17,1), 20]  # note, the last element in the tuple would be the step value

它还可以处理以下输入

[2, 4, 6, 8, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 20]  # input
[(2,8,2), (12,17,1), 20]  # note, the last element in the tuple would be …

我希望计算一个.txt文件中的行数,它看起来像这样:

apple
orange
pear

hippo
donkey

哪里有空行用来分隔块.基于上面的示例,我正在寻找的结果是五(线).

我怎样才能做到这一点？

作为奖励,知道有多少块/段是很好的.因此,基于上面的例子,那将是两个块.

我编写了一个代码来查找数字列表的LCM(最低公倍数)但我的代码中似乎有错误.代码如下:

def final_lcm(thelist):
   previous_thelist = thelist
   prime_thelist = list(set(thelist) - set(returns_new_thelist(previous_thelist))
   factors = 1
   for i in prime_thelist:
       factors = factors*i
   new_thelist = returns_new_thelist(previous_thelist)
   for i in range(1, 10000000000):
       s_empty = []
       for j in new_thelist:
           if i % j  == 0:
               s_empty.append(True)
       if len(new_thelist) == len(s_empty):
           initial_lcm = i
           break
   final_lcm = factor*initial_lcm
   return final_lcm



def returns_new_thelist(ll):
    if 3 in ll:
        ll.remove(3)
    for i in ll:
        if checks_if_prime(i) == True:
            ll.remove(i)
    return ll    

def checks_if_prime(n):
    if n == 2: …

我最近开始使用tensorflow,所以我仍然在努力学习基础知识.

我想创建简单的seq2seq预测.

• 输入是0到1之间的数字列表.
• 输出是列表中的第一个数字,其余数字乘以第一个.

我设法评估模型性能并优化权重.我一直在努力的是如何用训练有素的模型进行预测.

 model_outputs, states = seq2seq.basic_rnn_seq2seq(encoder_inputs,
                                                  decoder_inputs,
                                                  rnn_cell.BasicLSTMCell(data_point_dim, state_is_tuple=True))

为了生成model_outputs,我需要模型的输入和输出值,这有利于评估,但在预测中我只有输入值.我猜我需要对状态做些什么,但我不确定如何将它们转换为浮点序列.

完整代码可在此处 https://gist.github.com/anonymous/be405097927758acca158666854600a2

我正在尝试删除字符串中的所有单个字符

输入：“这是一辆大车，它有宽敞的座位”

我的输出应该是：

输出：“这是一辆大车，它有宽敞的座位”

这里我使用了表达式

import re
re.compile('\b(?<=)[a-z](?=)\b')

这与字符串中的第一个单个字符匹配...

任何帮助将不胜感激......提前致谢