小编blu*_*e13的帖子

是否可以在Jupyter笔记本中使用破折号应用程序,而不是在浏览器中提供和查看？

我的目的是,使得鼠标悬停在一个图表生成用于另一曲线图所需要的输入Jupter笔记本内链接的曲线图.

我创建了一个包含许多方法的类.其中一种方法非常耗时,my_process而且我想并行执行该方法.我遇到了Python Multiprocessing - 将类方法应用于对象列表但我不确定如何将它应用于我的问题,以及它将对我的类的其他方法产生什么影响.

class MyClass():
    def __init__(self, input):
        self.input = input
        self.result = int

    def my_process(self, multiply_by, add_to):
        self.result = self.input * multiply_by
        self._my_sub_process(add_to)
        return self.result

    def _my_sub_process(self, add_to):
        self.result += add_to

list_of_numbers = range(0, 5)
list_of_objects = [MyClass(i) for i in list_of_numbers]
list_of_results = [obj.my_process(100, 1) for obj in list_of_objects] # multi-process this for-loop

print list_of_numbers
print list_of_results

[0, 1, 2, 3, 4]
[1, 101, 201, 301, 401]

如果我在Python中创建一个包,那么另一个Python用户可以导入该包并与之接口.

如何创建一个包,以便其他用户调用该库的语言无关紧要？

我可以指定输入和输出文件格式,以便另一种语言可以通过仅提供输入文件和读取输出文件来与我的Python代码进行交互.但是,创建输入和输出文件在计算上非常昂贵.有更简单的解决方案吗？

I'm developing an electron app with React for the front-end. I get the following error in my console when I run my app and hit refresh. My app works as expected, but it's kind of annoying to see this error pop up in my console and not know what it means. Any ideas?

This is the error message I get in my console:

[1] [36084:0511/083524.886880:ERROR:CONSOLE(972)] "TypeError: Cannot read property 'pseudoType' of undefined TypeError: Cannot read property 'pseudoType' of undefined
[1] …

我有一个DataFrame,我想从中选择某些行和列.我知道如何使用loc.但是,我希望能够单独指定每个条件,而不是一次性指定.

import numpy as np
import pandas as pd
idx = pd.IndexSlice

index = [np.array(['foo', 'foo', 'qux', 'qux']),
         np.array(['a', 'b', 'a', 'b'])]
columns = ["A",  "B"]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2), index=index, columns=columns)
print df
print df.loc[idx['foo', :], idx['A':'B']]

              A         B
foo a  0.676649 -1.638399
    b -0.417915  0.587260
qux a  0.294555 -0.573041
    b  1.592056  0.237868


              A         B
foo a -0.470195 -0.455713
    b  1.750171 -0.409216

需求

我希望能够使用类似下面的代码来实现相同的结果,其中我逐个指定每个条件.同样重要的是我能够使用a slice_list来允许动态行为[即语法应该有效,无论是否有两个,三个或十个不同的标准slice_list].

slice_1 = 'foo'
slice_2 = ':'
slice_list = [slice_1, …

给定一个依赖于多个变量的函数,每个变量具有一定的概率分布,我如何进行蒙特卡罗分析以获得函数的概率分布.理想情况下,随着参数数量或迭代次数的增加,解决方案将保持高性能.

作为一个例子,我提供了一个等式total_time取决于许多其他参数.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 1000

gym = [30, 30, 35, 35, 35, 35, 35, 35, 40, 40, 40, 45, 45]

left = 5
right = 10
mode = 9
shower = np.random.triangular(left, mode, right, size)

argument = np.random.choice([0, 45], size, p=[0.9, 0.1])

mu = 15
sigma = 5 / 3
dinner = np.random.normal(mu, sigma, size)

mu = 45
sigma = 15/3
work = np.random.normal(mu, sigma, size)

brush_my_teeth = 2

variables …

使用数据透视表生成列表需要使用什么aggfunc？我尝试使用str不太合适.

输入

import pandas as pd
data = {
    'Test point': [0, 1, 2, 0, 1],
    'Experiment': [1, 2, 3, 4, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)
print df

pivot = pd.pivot_table(df, index=['Test point'], values=['Experiment'], aggfunc=len)
print pivot

pivot = pd.pivot_table(df, index=['Test point'], values=['Experiment'], aggfunc=str)
print pivot

输出

   Experiment  Test point
0           1           0
1           2           1
2           3           2
3           4           0
4           5           1
            Experiment
Test point            
0                    2
1                    2
2                    1
                                                Experiment
Test point                                                
0           0    1\n3 …

我有一个React应用程序,其中的组件根据用户输入加载不同的视频.只有4或5个小视频,因此我想在浏览器处于非活动状态时预取所有这些视频.

在我的组件中,我有:

<video src={this.props.video} type="video/mp4" />

在我的index.html中,我在视频中有一条线:

<link rel="prefetch" as="video/mp4" href="link/to/my/video.mp4">

但是,这不起作用.查看控制台,我可以看到视频已被提取(状态为200)但未存储在缓存中(响应大小为5 Mb,磁盘为0 Mb).当我提供用户输入并且组件需要显示该视频时,它将再次获取,这需要几秒钟.

PS - 我没有尝试在视频元素上使用预加载的原因是因为预加载仅在您正在查看的页面中包含视频时才有效.在我的情况下,我想加载视频,即使它们不是当前页面所必需的.

更新:我做了一支笔,你可以看到尽管在头部使用了链接标签,但视频并未预先获取.

假设我们有一个DataFrame多级列标题.

level_0         A                   B                   C          
level_1         P                   P                   P          
level_2         x         y         x         y         x         y
0       -1.027155  0.667489  0.314387 -0.428607  1.277167 -1.328771
1        0.223407 -1.713410  0.480903 -3.517518 -1.412756  0.718804

我想从命名级别中选择列列表.

required_columns = ['A', 'B']
required_level = 'level_0'

方法1 :(不赞成使用df.loc)

print df.select(lambda x: x[0] in required_columns, axis=1)

这个问题是我必须用0指定级别.如果我使用级别的名称,它将失败.

方法2:

print df.xs('A', level=required_level, axis=1)

这个问题是我只能指定一个值.如果我使用['A','B']则失败.

方法3:

print df.ix[:, df.columns.get_level_values(required_level).isin(required_columns)]

这有效,但不像前两种方法那样简洁!:)

题:

如何使方法1或2工作？或者,有更多的pythonic方式？

MWE:

import pandas as pd
import numpy as np

header = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B', 'C'],
                                     ['P'],
                                     ['x', 'y']], …

我已经定义了一个提交后钩子，.git/hooks它也想在服务器端执行（本例中为Gitlab.com）。

背景：我使用gitinfo2以及LaTeX项目中的post-commit钩子来引用pdf中最新git标签的信息。这在我的计算机上可以正常工作，但是在将存储库推送到Gitlab时失败。

它不会引起错误，但是会给出以下警告，这基本上意味着git hook从未执行。

Package gitinfo2 Warning: I can't find the file '.git/gitHeadInfo.gin'.
(gitinfo2)                All git metadata has been set to '(None)'.

根据到目前为止的在线阅读，客户端git钩子无法在服务器上执行-但是为什么不呢？在这种情况下，我希望挂钩在客户端和服务器上都执行。

因此，基本上，我希望事件的顺序如下：

1. 我提交了.tex文件。
2. 我将提交推送到Gitlab。
3. 一旦到达Gitlab，就会执行git hook，从而gitHeadInfo.gin在该.git文件夹中创建一个称为创建的文件。
4. 乳胶文档是使用Gitlab CI构建的，该gitinfo软件包可帮助从中提取git版本信息gitHeadInfo.gin。
5. pdf已部署到Gitlab Pages。

除第3步外，我一切正常。因此，当前的解决方法是在计算机上也生成pdf并提交，而不是依赖于Gitlab CI。

git钩子的内容：

#!/bin/sh
# Copyright 2015 Brent Longborough
# Part of gitinfo2 package Version 2
# Release 2.0.7 2015-11-22
# Please read gitinfo2.pdf for licencing and other details
# -----------------------------------------------------
# …