小编use*_*562的帖子

如果A是2x2数组,那么permute(A, [3 2 1])在MATLAB 中python中的等价表达式是什么？

谢谢

我有以下类型的数组:

a = array([[1,1,1],
           [1,1,1],
           [1,1,1],
           [2,2,2],
           [2,2,2],
           [2,2,2],
           [3,3,0],
           [3,3,0],
           [3,3,0]])

我想计算每种类型数组的出现次数,例如

[1,1,1]:3, [2,2,2]:3, and [3,3,0]: 3 

我怎么能在python中实现这一点？是否可以不使用for循环并计入字典？它必须快速,并且应该花费不到0.1秒左右.我查看了Counter,numpy bincount等等.但是,这些是针对个别元素而不是数组.

谢谢.

我一直在尝试在密码查询中编写以下任务,但我没有得到正确的结果.其他stackoverflow问题讨论限制或收集,但我认为这不足以完成以下任务.

任务:我有(p:Product)节点,在两个产品节点之间有一个名为"BOUGHT_TOGETHER"的关系.那是

(p:Product)-[b:BOUGHT_TOGETHER]-(q:Product)

并且关系b具有称为"大小"的属性,其包含一些数字.我想返回按大小排序的每个产品关系的前3个结果.例如,查询结果应如下所示.

+------------------------+
| p.id  | q.id | b.size      |
+------------------------+
   1      2      10
   1      3       8
   1      5       7
   2      21      34
   2      17      20
   2      35      15
   3      5       49
   3      333     30
   3       65      5
   .       .       .
   .       .       .
   .       .       .

有人可以告诉我如何编写一个密码查询,以达到预期的效果吗？谢谢!

我有一个数据框如下：

raw_data = {'regiment': ['Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Scouts', 'Scouts', 'Scouts', 'Scouts'],
    'company': ['1st', '1st', '2nd', '2nd', '1st', '1st', '2nd', '2nd','1st', '1st', '2nd', '2nd'],
    'name': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner', 'Cooze', 'Jacon', 'Ryaner', 'Sone', 'Sloan', 'Piger', 'Riani', 'Ali'],
    'preTestScore': [4, 24, 31, 2, 3, 4, 24, 31, 2, 3, 2, 3],
    'postTestScore': [25, 94, 57, 62, 70, 25, 94, 57, 62, 70, 62, 70]}

df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['regiment', 'company', 'name', 'preTestScore', 'postTestScore'])

如果我按两列分组并计算大小，

df.groupby(['regiment','company']).size()

我得到以下信息： …

我有一个多列的数据框.前两列是x和y坐标,其余列是(x,y)对的不同属性值.

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame()
df['x'] = np.random.randint(1,1000,100)
df['y'] = np.random.randint(1,1000,100)
df['val1'] = np.random.randint(1,1000,100)
df['val2'] = np.random.randint(1,1000,100)
df['val3'] = np.random.randint(1,1000,100)

print df.head()

     x    y  val1  val2  val3
0  337  794   449   969   933
1   19  563   592   677   886
2  512  467   664   160    16
3   36  112    91   230   910
4  972  572   336   879   860

在Bokeh中使用customJS,我想通过提供下拉菜单来更改二维热图中的颜色值.

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.models import LinearColorMapper
from bokeh.palettes import …

如果单词中的前两个字母用相同的字母重复,如何替换？

例如,

 string = 'hhappy'

我想得到

happy

我试过了

re.sub(r'(.)\1+', r'\1', string)

但是,这给了

hapy

谢谢!

我在R中看到了解决方案但在python中没有看到.如果问题重复,请指出我之前提出的问题/解决方案.

我有一个数据帧如下.

df = pd.DataFrame({'col1': ['a','b','c','c','d','e','a','h','i','a'],'col2':['3:00','3:00','4:00','4:00','3:00','5:00','5:00','3:00','3:00','2:00']})

df
Out[83]: 
  col1  col2
0    a  3:00
1    b  3:00
2    c  4:00
3    c  4:00
4    d  3:00
5    e  5:00
6    a  5:00
7    h  3:00
8    i  3:00
9    a  2:00    

我想做的是groupby'col1'并为col2中的不同值分配一个唯一的ID,如下所示:

col1  col2  ID
 a    2:00   0
 a    3:00   1
 a    5:00   2
 b    3:00   0
 c    4:00   0
 c    4:00   0
 ... 

我尝试使用pd.Categorical,但不能完全达到我想要的位置.非常感谢任何帮助.谢谢.

最初，我创建了英国邮政编码区域的交互式地图，其中单个区域根据其值（例如该邮政编码区域中的人口）用颜色表示，如下所示。

from bokeh.plotting import figure
from bokeh.palettes import Viridis256 as palette
from bokeh.models import LinearColorMapper
from bokeh.models import ColumnDataSource
import geopandas as gpd

shp = 'file_path_to_the_downloaded_shapefile'
#read shape file into dataframe using geopandas
df = gpd.read_file(shp)

def expandMultiPolygons(row, geometry):
    if row[geometry].type = 'MultiPolygon':
       row[geometry] = [p for p in row[geometry]]
    return row
#Some rows were in MultiPolygons instead of Polygons.
#Expand MultiPolygons to multi rows of Polygons
df = df.apply(expandMultiPolygons, geometry='geometry', axis=1)
df = df.set_index('Area')['geometry'].apply(pd.Series).stack().reset_index()

#Visualize the polygons. To visualize …