小编del*_*tap的帖子

我使用IPython笔记本,并希望能够选择在IPython中创建2.x或3.x python笔记本.

我最初有Anaconda.使用Anaconda时,必须更改全局环境变量以选择所需的python版本,然后才能启动IPython.这不是我想要的,所以我卸载了Anaconda,现在已经使用MacPorts和PiP设置了我自己的安装.看来我还是要用

port select --set python <python version> 

在python 2.x和3.x之间切换.这并不比蟒蛇解决方案好.

有没有办法在启动IPython笔记本后选择要使用的python版本,最好是使用我当前的MacPorts构建？

我有一个包含时间序列数据的numpy数组.我想将该数组分成给定长度的相等分区(如果它的大小不同,可以删除最后一个分区),然后计算每个分区的平均值.

我怀疑有这样的numpy,scipy或pandas功能.

例:

data = [4,2,5,6,7,5,4,3,5,7]

对于bin大小为2:

bin_data = [(4,2),(5,6),(7,5),(4,3),(5,7)]
bin_data_mean = [3,5.5,6,3.5,6]

对于bin大小为3:

bin_data = [(4,2,5),(6,7,5),(4,3,5)]
bin_data_mean = [7.67,6,4]

我刚刚安装了CUDA并且一直关注http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-mac-os-x/index.html

一切正常,直到我尝试将示例代码(如deviceQuery)复制到〜/ Desktop并编译.

我在编译时遇到以下错误:

/Developer/NVIDIA/CUDA-5.5/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc  -m64 -Xcompiler -arch -Xcompiler x86_64   -gencode arch=compute_10,code=sm_10 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=\"sm_35,compute_35\" -o deviceQuery.o -c deviceQuery.cpp
deviceQuery.cpp:23:25: error: helper_cuda.h: No such file or directory
deviceQuery.cpp: In function ‘int main(int, char**)’:
deviceQuery.cpp:111: error: ‘SPRINTF’ was not declared in this scope
deviceQuery.cpp:116: error: ‘_ConvertSMVer2Cores’ was not declared in this scope
deviceQuery.cpp:206: error: ‘checkCudaErrors’ was not declared in this scope
deviceQuery.cpp:230: error: ‘checkCudaErrors’ was not declared in this scope
deviceQuery.cpp:241: error: ‘checkCudaErrors’ was …

我有自epoch(ms)以来及时存储的时间戳,我想使用格式为'yyyy-mm-dd'的日期查询和显示结果.

我必须读取和解析太大而无法加载到内存中的 .pcap 文件。我目前在离线模式下使用嗅探

sniff(offline=file_in, prn=customAction, store=0)

使用 customAction 函数，大致如下所示：

customAction(packet):
    global COUNT
    COUNT = COUNT + 1
    # do some other stuff that takes practically 0 time

目前，这处理数据包的速度太慢。我已经在“驱动程序”程序中使用子进程在不同内核上同时在多个文件上运行此脚本，但我确实需要提高单核性能。

我尝试使用 pypy，但感到失望的是，使用 pypy 的性能比使用 python3 (anaconda) 的性能好不到 10%。

使用 pypy 运行 50k 数据包的平均时间为 52.54 秒

使用 python3 运行 50k 数据包的平均时间为 56.93 秒

有什么办法可以加快速度吗？

编辑：下面是 cProfile 的结果，您可以看到代码在分析时有点慢，但所有时间都花在 scapy 上。

66054791 function calls (61851423 primitive calls) in 85.482 seconds

Ordered by: cumulative time

ncalls            tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
957/1             0.017    0.000    85.483   85.483 …

我有一个带有交互式绘图的Jupyter笔记本。我正在使用将笔记本转换成幻灯片nbconvert。当我这样做时，在幻灯片中不会显示密谋图。我也收到以下龙卷风警告

$ jupyter nbconvert presentation.ipynb --to slides --post serve
[NbConvertApp] Converting notebook presentation.ipynb to slides
[NbConvertApp] Writing 818538 bytes to presentation.slides.html
[NbConvertApp] Redirecting reveal.js requests to https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/reveal.js/3.1.0
Serving your slides at http://127.0.0.1:8000/presentation.slides.html
Use Control-C to stop this server
WARNING:tornado.access:404 GET /custom.css (127.0.0.1) 1.53ms
WARNING:tornado.access:404 GET /custom.css (127.0.0.1) 0.96ms
WARNING:tornado.access:404 GET /plotly.js (127.0.0.1) 0.84ms

昨天，这种侮辱增加了伤害，我认为我并没有做出任何重大改变。我尝试重新启动浏览器和计算机，但均无济于事。

我在数据框中有时间序列数据,如下所示:

Index Time Value_A Value_B
0     1    A       A
1     2    A       A
2     2    B       A
3     3    A       A
4     5    A       A

我想删除Value_A和Value_B列中的副本,以便仅在遇到不同的模式时才删除重复项.此示例数据的结果应为:

Index Time Value_A Value_B
0     1    A       A
2     2    B       A
3     3    A       A

我需要取一个像 0.405 这样的数字并将其四舍五入为 0.40，同时还将 0.412 四舍五入为 0.42。有没有内置函数可以做到这一点？

我有一个pandas数据框,从具有以下结构的.csv文件读入:

Date,       Latitude,   Longitude,        Brand,        Pump, AKI,  Trip Miles,  Total Miles, Gallons,  MPG,    PPG,    Total,  Tires,  MPG-D,
11/03/2013, 40° 1.729', -105° 15.516',    Boulder Gas,  2,    87,   134.3,       134.3,       6.563,    20.46,  3.319,  21.78,  Stock,  ,
11/17/2013, 40° 1.729', -105° 15.516',    Boulder Gas,  2,    87,   161.8,       296.0,       7.467,    21.67,  3.279,  24.48,  Stock,  ,
11/27/2013, 40° 0.872', -105° 12.775',    Buffalo Gas,  6,    87,   180.8,       477.0,       8.096,    22.33,  3.359,  27.19,  Stock,  ,
12/07/2013, 40° 1.729', -105° 15.516',    Boulder Gas,  6,    87,   265.1,       742.0,       12.073, …