我正在做一些并行处理，如下所示：
with mp.Pool(8) as tmpPool:
results = tmpPool.starmap(my_function, inputs)
输入看起来像：[（1,0.2312），（5,0.52）...]，即一个int和float的元组。
该代码运行良好，但我似乎无法将其包裹在加载栏（tqdm）上，例如可以使用imap方法完成，如下所示：
tqdm.tqdm(mp.imap(some_function,some_inputs))
星图也可以做到吗？
谢谢！
python multiprocessing python-multiprocessing tqdm process-pool
我最近在尝试创建自定义数据库时遇到了一个有趣的问题.
我的行是在形式:
183746IGH
105928759UBS
等等(所以基本上是一个与字符串连接的整数,两者都是相对随机的大小.).我想要做的是以某种方式将第1列中的整数和第2列中的所有其他字母(字母)分开.如何做到这一点？我一直在尝试使用strsplit,但它似乎没有提供这种功能.
感谢您的任何帮助.
我一直在尝试开发一种算法,该算法在某些时候需要将结果写入文件的开头或结尾.
我正在尝试创建一种排序算法,它不会使用尽可能多的RAM,因为我要分类的文件对于我当前的规格来说太大了.因此,对于额外时间的成本,我想直接执行此操作而不是RAM.
我知道可以用这种方式在Julia中编写文件>
write(outfile,"A, B, C, D\n")
但我似乎无法找到如何写它的开头.
谢谢您的帮助.
在尝试使我的数据适合分析时,我似乎无法正确地做到这一点.假设我有这种形式的数据集:
df1
V1 V2df1
a H
b Y
c Y
df2
V1 V2df2
a Y
j H
b Y
还有三个(共5个不同长度的数据集).我想要做的是以下内容.首先,我必须找到第一列(V1)中的所有常见元素 - 在这种情况下,它们是:a,b.然后根据这些常见元素,我正在尝试构建一个连接数据集,其中V1的值对于所有五个数据集是通用的,而来自其他列的值将附加在同一行中.所以用一个例子来解释一下,我的结果应该是这样的:
V1 V2df1 V2df2
a H Y
b Y Y
我设法让一些代码工作,但显然结果不正确.我做了什么:从所有文件中读取所有行到变量(例如: a<-df1[,1]依此类推),找到常见的行,如:
red<-Reduce(intersect, list(a,b,c,d,e))
然后我过滤了特定的数据集,如:
df1 <- unique(filter(df1, V1 %in% red))
我根据行排序了每个数据集:
df1<-data.frame(df1[with(df1, order(V1)),])
和删除的重复项(第一列中的元素):
df1<- df1[unique(df1$V1),]
然后我创建了一个新的数据集:
newdata<-data.frame(V1common=df1[,1], V2df1=df1[,2],V2df2=df2[,2]...)
...表示所有五个数据集.我实际上有相同的行数(一个好的符号,因为在交集中有相同的行数),然后附加其他排序的列,但有些东西没有加起来.谢谢你的建议.(我省略了使用库等,代码用于说明目的).
我一直在练习我的 C++ 算法知识，并陷入了标准 BK 实现。该算法输出了太多的派系，我似乎不明白为什么。我将图表示为邻接列表：
vector< list<int> > adjacency_list;
我的 BK 函数如下所示：
void graph::BronKerbosch(vector<int> R, vector<int> P, vector<int> X){
if (P.empty() && X.empty()){
result_cliques.insert(R);
}
for (int node : P){
vector<int> intersection = {}, intersectionX = {};
//N(P)
for (int nodeP : adjacency_list[node]){
for (int node2 : P){
if (nodeP == node2){
intersection.push_back(nodeP);
}
}
//N(X)
for (int node3 : X){
if (nodeP == node3){
intersectionX.push_back(nodeP);
}
}
}
R.push_back(node);
BronKerbosch(R,intersection,intersectionX);
P.erase(remove(P.begin(),P.end(),node),P.end());
X.push_back(node);
}
}
我用以下方式称呼它：
void graph::run_BronKerbosch(){
vector<int> R,P,X; …我最近一直在处理Python中的热图，更具体地说，我一直在使用seaborn库。在某种程度上，一切都运行良好，我的代码段看起来像：
result = df.pivot(index='indexcol', columns='coltwo', values='hvalues')
ax = sns.heatmap(result, cbar=False, yticklabels=True, xticklabels=True, linewidths=.1, cmap=ListedColormap(['white', 'green', 'red']))
plt.show()
我的结果是一个熊猫数据框。在我更新到0.8.2之后，它开始抛出类似以下内容：
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
我可以通过result.astype(int)在Heatmap调用中使用来部分解决此问题，但这些图看起来并不相同。
除了降级，我还有什么选择？
我一直在尝试从原始数据帧创建一个数据帧,其中新数据帧中的行代表旧数据帧的每20行的平均值.我发现了一个名为colMeans的函数,它可以很好地完成工作,唯一仍然存在的问题是如何将结果向量更改回数据帧,可以进一步分析.
我的colMeans代码:(原始数据框中的matrix1转换为矩阵,这是我设法让它工作的唯一方法)
a<-colMeans(matrix(matrix1, nrow=20));
但是在这里我得到了数字序列,它将所有结果连接在一个单独的列中(如果我尝试例如as.data.frame(a)).如何将此结果返回到数据框中,其中每列仅包含特定列名称的结果,而不是所有平均值.
我希望我的问题很明确,谢谢你的帮助.
我正在尝试通过 CUDA 代码将现有项目的一部分移植到 GPU。我知道 cmake 有选项（find_cuda...）来单独处理 .cu 文件，但我仍然试图弄清楚如何在现有项目的上下文中使用这个生态系统。
我的问题如下。假设我有一个带有 cmake 配置文件 (CMakeLists) 的现有 C++ 项目。优雅地（如果可能）包含 CUDA 内核的当前做法是什么？能否以某种方式构建 CMakeLists，仅当存在 GPU 时才编译 .cu 文件？
我目前的想法是创建一个单独的文件夹，其中只存在与CUDA相关的代码，然后将其编译为静态库。这是这样做的方式吗？
我想知道一个人如何旋转x标签，类似于以下内容：
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
在ggplot中？
谢谢。
我最近一直在与R打交道,我遇到了一个有趣的问题.我必须绘制9个单列数据集的所有可能的维恩图(让我们将它们命名为df1 ... df9).我正在使用库(gplots),并且venn带有示例输入的代码片段是:
venn(list(df1,df2,df3,df4))
问题是:如何生成这九个数据集的所有可能子集(总共有126个 - 计算过的使用过的梳子函数.),并将它们导出到列表中,这可以输入到venn中.例如:(df1,df2),(df5,df4),(df3,df5,df8)...在这里,我将遍历所有选项并绘制每个选项的维恩图.谢谢你的任何提示.