小编bax*_*axx的帖子

我正在尝试执行以下集成sympy;

x = Symbol('x')
expr = (x+3)**5
integrate(expr)

我期待的答案是:

但是返回的是:

以下代码适用于MATLAB:

syms x
y = (x+3)^5;
int(y)

我不确定我为了执行此操作而做错了什么sympy.

Ubuntu 14.04

我对此不太确定，如果我查看 ~/.ssh/ 的内容，我在那里有一些文件，我正准备设置一个用于 BitBucket 的密钥。

我不确定我是否打算拥有多个用于不同目的的钥匙，或者我是否应该拥有一个用于许多事情来识别我的钥匙。

干杯

在ipython我可以运行一些诸如

import pandas as pd
pd.DataFrame.join?

并查看有关的帮助DataFrame。

帮助文件的末尾通常有一些示例，例如

Another option to join using the key columns is to use the `on`
parameter. DataFrame.join always uses `other`'s index but we can use
any column in `df`. This method preserves the original DataFrame's
index in the result.

>>> df.join(other.set_index('key'), on='key')
  key   A    B
0  K0  A0   B0
1  K1  A1   B1
2  K2  A2   B2
3  K3  A3  NaN
4  K4  A4  NaN
5  K5  A5  NaN

我想知道是否有一种快速的方法可以将这些示例提取到当前会话中，以便我可以进一步研究它们，或者我是否必须从帮助文件中复制粘贴（然后调整）代码。

是否可以使用以下方法复制以下内容 pd.merge

a = pd.DataFrame(dict(x=[1,2], y=[5,5]))
b = pd.DataFrame(dict(x=[7,7], y=[12,13]))
pd.concat([a,b],axis=1)

哪个输出

   x  y  x   y
0  1  5  7  12
1  2  5  7  13

因为这将使我能够为列名添加后缀。

我希望以下内容起作用：

pd.merge(a, b, how = 'outer',)

但这会返回：

   x   y
0  1   5
1  2   5
2  7  12
3  7  13

我希望输出是：

   x_l  y_l  x_r   y_r
0  1    5    7    12  
1  2    5    7    13  

我的数据为：

s = '{"Date":{"0":"2016-10-03 00:00:00","1":"2016-10-03 00:00:00","2":"2016-10-03 00:00:00","3":"2016-10-04 00:00:00","4":"2016-10-04 00:00:00","5":"2016-10-04 00:00:00","6":"2016-10-05 00:00:00","7":"2016-10-05 00:00:00","8":"2016-10-05 00:00:00"},"Close":{"0":31.5,"1":112.52,"2":57.42,"3":113.0,"4":57.24,"5":31.35,"6":57.64,"7":31.59,"8":113.05},"Volume":{"0":14070500,"1":21701800,"2":19189500,"3":29736800,"4":20085900,"5":18460400,"6":16726400,"7":11808600,"8":21453100},"Symbol":{"0":"CSCO","1":"AAPL","2":"MSFT","3":"AAPL","4":"MSFT","5":"CSCO","6":"MSFT","7":"CSCO","8":"AAPL"}}'
df = pd.read_json(s)

看起来像：

        Date  Close    Volume Symbol
0 2016-10-03  31.50  14070500   CSCO
1 2016-10-03 112.52  21701800   AAPL
2 2016-10-03  57.42  19189500   MSFT
3 2016-10-04 113.00  29736800   AAPL
4 2016-10-04  57.24  20085900   MSFT
5 2016-10-04  31.35  18460400   CSCO
6 2016-10-05  57.64  16726400   MSFT
7 2016-10-05  31.59  11808600   CSCO
8 2016-10-05 113.05  21453100   AAPL

我可以使用以下内容创建所需的样式：

        Date  Close    Volume Symbol
0 2016-10-03  31.50  14070500   CSCO
1 2016-10-03 112.52  21701800 …

鉴于以下数据：

pd.DataFrame(dict(
    name = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'],
    vals = [1, 2 , 3, 99, 3, 4]
))

看起来像：

  name  vals
0    a     1
1    a     2
2    a     3
3    b    99
4    b     3
5    b     4

我想知道如何创建以下内容：

     1     2    3      4     99
a  true  true  true  false  false
b  false false true  false  true

注意 -上面的true和的确切值false并不那么重要，我目前不知道如何创建这种类型的表。

给定以下数据框：

x = pd.DataFrame(
    {"a": [1, 2, 3, 2], "b_1": [0, 0, 0, 0], "b_2": [0, 0, 0, 0], "b_3": [0, 0, 0, 0]}
)

看起来像：

   a  b_1  b_2  b_3
0  1    0    0    0
1  2    0    0    0
2  3    0    0    0
3  2    0    0    0

如何将其转换为：

   a  b_1  b_2  b_3
0  1    0    0    0
1  2    0    0    0
2  3    0    0    0
3  2    0    0    0

看起来像：

   a  b_1  b_2  b_3 …

我正在做一些数学,并且必须用x的sin来做一个值表.

我认为这在Python中会更快,并且很容易同时学习两件事......但我现在得到的数学错误.

这是代码:

import math

ang = math.asin(30)

print ang

这是错误:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/tri/Desktop/maths.py", line 3, in <module>
    ang = math.asin(30)
ValueError: math domain error
>>> 

我看了一些其他帖子,但不能真正跟着它们.

我想使用逗号分隔符将jimy 中的列df分成两列 - 去掉ji值周围的括号也很好。我尝试了各种方法并不断出错。我想暂时避免使用lambda expression！还有其他想法吗？

例子

      ji           length
0     (75.0, 5.0)  3283.458479
1     (96.0, 5.0)  1431.312901
2     (97.0, 5.0)  1364.592959
3    (247.0, 5.0)  3736.322308
4     (81.0, 7.0)  2655.910005
5     (93.0, 7.0)  1752.293687
6    (242.0, 7.0)   427.844417
7    (248.0, 7.0)  3725.823013
8    (254.0, 7.0)  2318.937332
9    (255.0, 7.0)  2292.673905
10   (242.0, 8.0)   145.811907
11   (254.0, 8.0)  2222.447786
12   (255.0, 8.0)  2196.184360
13   (248.0, 9.0)   441.222866
14   (253.0, 9.0)   853.095032
15   (256.0, 9.0)  2076.942682 …

我想调查一些数据，并想提取出具有一定数量唯一值的所有功能，无论这些值是2、5、10等。

我不确定如何去做。

例如 ：

tst = data.frame(
  a = c(1,1,1,0,0),
  b = c(1,2,3,3,3),
  c = c(1,2,3,4,4),
  d = c(1,2,3,4,5)
)
tst

tst %>% 
  filter(<variables with x unique values>)

哪里x=2 会过滤到a，x=3过滤到b等等

我不确定如何使用 matplotlib 相对于轴对象正确定位字体。

例子：

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 4), dpi=100)
x = [1, 2]
y = [3, 4]

y_loc = 4.1
x_loc = 0.95
fs = 12
ax = axes[0]
ax.plot(x, y)
_ = ax.text(x=x_loc, y=y_loc, s="Plot 1", fontsize=fs)

ax = axes[1]
ax.plot(x, y)
_ = ax.text(x=x_loc, y=y_loc, s="Plot 2", fontsize=fs)

ax = axes[2]
_ = ax.plot(x, y)
_ = ax.text(x=x_loc, y=y_loc, s="Plot 3", fontsize=fs)

这使：

值的使用：

y_loc = 4.1
x_loc = 0.95

让我觉得应该有更好的方法来解决这个问题。

注意 - 我想ax.text …

我有以下内容：

pd.DataFrame({
    'a' : { 1 : {}},
    'b' : {1 : 3}
})

看起来像：

    a  b
1  {}  3

并且希望能够{}用 0 或 NaN 替换 ，但我不知道如何去做。.replace我似乎无法使用它

pd.DataFrame({
    'a' : { 1 : {}},
    'b' : {1 : 3}
}).replace({ {} : 0})

给出一个错误

我想让这个片段工作：

"General matrix": {
    "prefix": "general-matrix-n-n-with-a-elements",
    "body": [
        "\\begin{equation}",
        "\t \\begin{bmatrix}",
        "\t\t a_{11} & a_{12} & a_{13} & \\dots  & a_{1n} \\\\ ",
        "\t\t a_{21} & a_{22} & a_{23} & \\dots  & a_{2n} \\\\ ",
        "\t\t \\vdots & \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots \\\\ ",
        "\t\t a_{n1} & a_{n2} & a_{n3} & \\dots  & a_{nn}",
        "\t \\end{bmatrix}",
        "\\end{equation}",
    ],
    "description": "General n by n matrix"

以便它格式化为

    \begin{equation}
    \begin{bmatrix}
            a_{11} & a_{12} & a_{13} & \dots  & a_{1n} \\ …