小编Mor*_*itz的帖子

我正在开发一个用于微量滴定板分析的课程.样本在单独的文件中描述,条目用于有序字典.其中一个关键是pH,通常以浮子形式给出.例如6.8

我可以将其导入为十进制,Decimal('6.8')以避免浮动为dict键.另一种解决方案是用例如像6p8的p替换点或在我的样本描述中写入6p8,从而在开始时消除问题.但这会引起麻烦,因为我无法在我的数字中绘制6p8的pH值.

你会如何解决这个问题？

我用sympy解决了二次方程:

import sympy as sp
q,qm,k,c0,c,vt,vm = sp.symbols('q qm k c0 c vt vm')
c = ( c0 * vt - q * vm) / vt
eq1 = sp.Eq(qm * k * c / (1 + k * c) ,q)
q_solve = sp.solve(eq1,q)

基于一些测试,我发现只有q_solve[0]物理意义.请问始终把症情(b - sqrt(b**2 - 4*a*c))/2a放在第一位吗？我猜,它可能随着升级而改变？

我知道可以通过使用:获得多项式特征作为数字polynomial_features.transform(X).根据手册,两度的特点是:[1, a, b, a^2, ab, b^2].但是,如何获得更高订单的功能描述？.get_params()没有显示任何功能列表.

我确实有一个矩阵,在行中观察(在不同的pH下测量),数据点为列(浓度随时间变化).因此,一行由一个pH的不同数据点组成.

我确实希望将ODE适合数据.所以我定义了一个成本函数,并想计算所有观察的平方和.取此矩阵的平方和应该如下:

res = y - yhat                        # calculate residuals
ssq = np.diag(np.dot(res.T,res))      # sum over the diagonal

那是对的吗 ？

我有几个屏幕.其中一个(DataScreen)包含8个标签,应显示当前传感器值.传感器由单独的进程读取(从MainScreen启动).过程本身就是一个例子multiprocessing.Process.

我可以参考标签 sensor_labels = self.manager.get_screen('data').l

但是,我无法弄清楚如何在子进程中更改它们.我可以从任何不是单独进程的函数中更改它们,只需执行以下操作:

for item in sensor_labels:
    item.text = 'Update'

不幸的是,将参考传递sensor_labels给工人似乎更加困难.如果我将它们作为参数传递,则两个进程(kivy和worker)似乎共享同一个对象(id是相同的).但是,如果我改变label.text = 'New Text'Kivy没有任何变化.

为什么两个对象的id都相同,但文本没有改变？我如何与另一个进程共享一个Kivy标签对象？

这是我工作的最小例子

#! /usr/bin/env python
""" Reading sensor data
"""
from kivy.config import Config
Config.set('kivy', 'keyboard_mode', 'multi')
from kivy.app import App
from kivy.lang import Builder
from kivy.properties import StringProperty, ObjectProperty, NumericProperty
from kivy.uix.label import Label
from kivy.uix.screenmanager import ScreenManager, Screen
from kivy.uix.stacklayout import StackLayout
from multiprocessing import Process, Queue, Array
# all other modules
import time
import …

假设像这样的数据帧:

df = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]], columns = ['A', 'B', 'A1', 'B1'])

我想有一个看起来像这样的数据框:

什么行不通:

new_rows = int(df.shape[1]/2) * df.shape[0]
new_cols = 2
df.values.reshape(new_rows, new_cols, order='F')

当然,我可以循环数据并创建一个新的列表列表,但必须有一个更好的方法.有任何想法吗 ？

我有以下功能:

def get_denom(n_comp,qs,x,cp,cs):
'''
len(n_comp) = 1 # number of proteins
len(cp) = n_comp # protein concentration
len(qp) = n_comp # protein capacity
len(x) = 3*n_comp + 1 # fit parameters
len(cs) = 1

'''
    k = x[0:n_comp]
    sigma = x[n_comp:2*n_comp]
    z = x[2*n_comp:3*n_comp]

    a = (sigma + z)*( k*(qs/cs)**(z-1) )*cp
    denom = np.sum(a) + cs
    return denom

我将它与Fortran实现(我的第一个Fortran函数)进行比较:

subroutine get_denom (qs,x,cp,cs,n_comp,denom)

! Calculates the denominator in the SMA model (Brooks and Cramer 1992)
! The function is called at …

如果我通过例如:import numpy as np从matplotlib import pyplot创建颜色为plt

n = 6
color = plt.cm.coolwarm(np.linspace(0.1,0.9,n))
color

颜色是一个numpy数组:

array([[ 0.34832334, 0.46571115, 0.88834616, 1. ], [ 0.56518158, 0.69943844, 0.99663507, 1. ], [ 0.77737753, 0.84092121, 0.9461493 , 1. ], [ 0.93577377, 0.8122367 , 0.74715647, 1. ], [ 0.96049006, 0.61627642, 0.4954666 , 1. ], [ 0.83936494, 0.32185622, 0.26492398, 1. ]])

但是,如果我在我的.mplstyle文件(map(tuple,color[:,0:-1]))中插入RGB值(没有alpha值1)作为元组,我会得到类似于这个的错误:

in file "/home/moritz/.config/matplotlib/stylelib/ggplot.mplstyle" Key axes.color_cycle: [(0.34832334141176474 does not look like a color arg (val, error_details, msg))

任何想法为什么？

根据这个帖子: SO:要列出的列名

将列名转换为列表应该很简单.但如果我这样做:

df.columns.tolist()

我明白了:

[u'q_igg', u'q_hcp', u'c_igg', u'c_hcp']

我知道,我可以摆脱你和'.但我想在没有任何黑客的情况下获得干净的名字作为列表.那可能吗 ？

有人在 Anaconda python 上安装过 Ipopt 吗？我下载的是3.6.1版本。此外，我还下载了自述文件中描述的所需的英特尔 Fortran 库。

configure make通过使用并make install链接到它的所有依赖项，安装应该是直接的。我希望我能自己解决这个问题。

如果我想在 anaconda 中使用 Ipopt，我还需要考虑什么？我特别想构建包含 Ipopt 的 Pygmo。

或者安装 pyopt 或 Casadi 就足够了吗？