小编KT.*_*KT.的帖子

是否有一种简单的方法可以增加绘图标题和它下面的绘图区域之间的空间(带有数据的框).同样,我更喜欢在轴标题和轴标签之间留一些空格.

换句话说,有没有办法"将标题向上移动,y轴标题稍微向左移动,x轴标题稍微向下移动"？

如果变量的值x最初为0,则表达式x += x += 1将在C中计算为2,在Javascript中计算为1.

C的语义对我来说似乎很明显:x += x += 1被解释为x += (x += 1)反过来相当于

x += 1
x += x  // where x is 1 at this point

Javascript解释背后的逻辑是什么？什么规范强制执行这种行为？(顺便说一句,应该注意Java在这里与Javascript一致).

更新: 事实证明,x += x += 1根据C标准,表达式具有未定义的行为(感谢ouah,John Bode,DarkDust,Drew Dormann),这似乎破坏了一些读者的问题的全部要点.通过在其中插入标识函数,可以使表达式符合标准:x += id(x += 1).可以对Javascript代码进行相同的修改,问题仍然如所述.假设大多数读者能够理解"非标准兼容"制定背后的观点,我会保留它,因为它更简洁.

更新2:事实证明,根据C99,身份函数的引入可能无法解决模糊性.在这种情况下,亲爱的读者,请将原始问题视为与C++而不是C99有关,其中"+ ="现在可能最安全地被视为具有唯一定义的操作序列的可重载运算符.也就是说,x += x += 1现在相当于operator+=(x, operator+=(x, 1)).对于通向标准的漫长道路感到抱歉.

我正在尝试使用Python模拟t-copula,但我的代码会产生奇怪的结果(表现不佳):

我遵循Demarta&McNeil(2004)在"The t Copula and Related Copulas"中提出的方法,该方法指出:

通过直觉,我知道自由度参数越高,t copula应该越像高斯型(因此尾部依赖性越低).但是,考虑到我从scipy.stats.invgamma.rvs或从中抽样scipy.stats.chi2.rvs,我的参数产生更高的值,我的参数s越高df.这没有任何意义,因为我发现多篇论文表明df- > inf,t-copula - > Gaussian copula.

这是我的代码,我做错了什么？(我是Python的初学者).

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import invgamma, chi2, t

#Define number of sampling points
n_samples = 1000
df = 10

calib_correl_matrix = np.array([[1,0.8,],[0.8,1]]) #I just took a bivariate correlation matrix here
mu = np.zeros(len(calib_correl_matrix))
s = chi2.rvs(df)
#s = invgamma.pdf(df/2,df/2) 
Z = …

我有以下维恩图:

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib_venn import venn3, venn3_circles
set1 = set(['A', 'B', 'C', 'D'])
set2 = set(['B', 'C', 'D', 'E'])
set3 = set(['C', 'D',' E', 'F', 'G'])

venn3([set1, set2, set3], ('Set1', 'Set2', 'Set3'))

看起来像这样:

如何控制绘图的字体大小？我想增加它.

现代护照和身份证在其底部有一个机器可读区(MRZ),其中包含可能是OCR友好格式的基本识别信息.

MRZ的格式指定了多个校验位,用于帮助检测识别错误.例如,有一个校验数字,计算在文件编号,一个覆盖出生日期的校验位等.

最后还有一个"复合校验位",它在记录的下一行计算,从而提供更一般的整体完整性检查.

但是,包含姓名和姓氏的记录的"上排"不包含任何校验位,这意味着根本无法捕获错误或验证扫描的正确性.

我的问题如下:对于为什么在规范中做出这个选择有什么合理的解释吗？为什么规范不能提供至少一个覆盖记录中整个数据的校验位,从而促进了它所针对的"机器可读性"？该标准已经成熟并得到广泛应用,因此这不仅仅是一个错误,对吗？

我知道这个问题有些不同寻常,但我不知道在哪里可以找到答案 - 欢迎建议和实际答案.

假设我需要创建自己的小型 DSL，它将使用 Python 来描述某种数据结构。例如，我希望能够写出类似的东西

f(x) = some_stuff(a,b,c)

并且使用 Python，不要抱怨未声明的标识符或尝试调用函数 some_stuff，而是将其转换为文字表达式以方便我使用。

__getattr__通过创建一个具有正确重新定义和__setattr__方法的类并按如下方式使用它，可以获得对此的合理近似：

e = Expression()
e.f[e.x] = e.some_stuff(e.a, e.b, e.c)

如果能够去掉烦人的“e”，那就太酷了。前缀，甚至可能避免使用 []。所以我想知道，是否有可能以某种方式暂时“重新定义”全局名称查找和分配？与此相关的是，也许有好的软件包可以轻松实现Python表达式的这种“引用”功能？

假设我想在Windows上为Python安装二进制模块.假设模块作为预构建的安装程序分发xxx-n.n.n.win32-py2.7.exe,使用distutils准备.

我的问题是安装程序坚持将软件包安装到他在注册表中找到的任何Python目录中.但是,我在闪存驱动器上有这个微小的"可移植"Python目录,我不时使用它并需要在那里安装软件包.该目录未在注册表中标记.

到目前为止,我所做的只是解压缩安装程序并手动将文件复制到其中Lib/site-packages.但也许还有一个更聪明的选择呢？我能不能以某种方式破解distutils安装程序,让我指定目标Python目录(正如其他一些安装程序那样)？

PS:请注意,easy-install不是一个选项,因为它坚持从源代码编译包,而我想安装预编译包.

我一直在使用 matplotlib-venn 生成 3 个集合的维恩图。如下所示。

我想问一下如何找到这些集合的交集的值。例如，与集合 A 和集合 B 相交的 384 个值是多少？与集合 A、集合 B 和集合 C 相交的 144 个值是什么？如此值得。

谢谢你。

罗德里戈

我试图在Python中调用存储过程,但它一直给我以下错误.该过程是用SQL Server 2008编写的,我使用PyODBC来调用方法并将参数传递给它.

import pyodbc
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+serveripaddr+';DATABASE='+database+';UID='+userid+';PWD='+password+'')
cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute("{call p_GetTransactionsStats('KENYA', '41')}")
rows = cursor.fetchall()

最后一行导致以下异常:

ProgrammingError: No results.  Previous SQL was not a query.

这可能是什么问题？

假设我在 matplotlib 中准备了一个 PDF 图形，并且假设我已将图形的原始尺寸指定为 10x10 英寸。是否可以生成基本相同的图形，但缩小到 7x7 英寸（以便所有字体/磅值等都能适当缩小）？

我知道我可以在矢量图形编辑器中打开我的 10x10 文件并执行重新缩放，但我很感兴趣是否有一些简单的开关可以直接从 matplotlib 执行此操作。

我在使用易安装或pip安装matplotlib-venn时遇到问题。我在使用python2.7的Windows计算机上。但是，cmd显示始终存在一些错误。

这是使用“ easy_install”的Windows，我在cmd中键入命令$ easy_install matplotlib-venn，然后显示错误：

"no lapack/blas resources found ".`

然后，当我使用pip进行安装时，在cmd中键入命令$ pip install matplotlib-venn，它显示：

    Command ""C:\Python27\New Folder\python.exe" -c "import setuptools, tokenize
;__file__='c:\\users\\qiu\\appdata\\local\\temp\\pip-build-cz2ob6\\scipy\\setup.
py';exec(compile(getattr(tokenize, 'open', open)(__file__).read().replace('\r\n'
, '\n'), __file__, 'exec'))" install --record c:\users\qiu\appdata\local\temp\pi
p-tfwzxc-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile
" failed with error code 1 in c:\users\qiu\appdata\local\temp\pip-build-cz2ob6\s
cipy

假设我使用如下声明性对象：

class MyObject(DeclarativeBase):
   ...
   other_object_id = Column(Integer, ForeignKey('other_object.id'))
   other_object = relationship("OtherObject")
   ...

假设我想要一个方便的方法set_other_object_value，它可以修改other_object.value、创建的实例OtherObject并将其添加到会话中（如有必要）：

def set_other_object_value(self, value):
   if self.other_object is None:
      <create instance of OtherObject and associate with the session>
   self.other_object.value = value

问题是：如何创建OtherObject并将其与会话关联？一个可能等效的问题：是否可以访问从 a 的Session实例MyObject中添加到的a 的实例MyObject？

假设我在 EC2 实例的块存储上积累了数 TB 的数据文件。

将它们下载到本地机器的最有效方法是什么？scp? ftp? nfs? http? rsync? 穿过一个中间s3桶？通过多台机器进行洪流？是否有针对此特定问题的特殊工具或脚本？