小编ken*_*ait的帖子

在pandas中,给定一个DataFrame D:

+-----+--------+--------+--------+   
|     |    1   |    2   |    3   |
+-----+--------+--------+--------+
|  0  | apple  | banana | banana |
|  1  | orange | orange | orange |
|  2  | banana | apple  | orange |
|  3  | NaN    | NaN    | NaN    |
|  4  | apple  | apple  | apple  |
+-----+--------+--------+--------+

当有三列或更多列时,如何返回其所有列中具有相同内容的行,以便它返回:

+-----+--------+--------+--------+   
|     |    1   |    2   |    3   |
+-----+--------+--------+--------+
|  1  | orange | orange | orange |
|  4 …

在 Flask-SQLAlchemy 中，关系方法中的 backref 参数允许您在指定的类下声明一个新属性，如其文档中的示例所示：

class Person(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(50))
    addresses = db.relationship('Address', backref='person', lazy='dynamic')

class Address(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    email = db.Column(db.String(50))
    person_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('person.id'))

但是还有一个backref功能：

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(50))
    addresses = db.relationship('Address',
                                backref=db.backref('person', lazy='joined'), 
                                lazy='dynamic')

在这种情况下，backref传递给backref参数的函数的作用是什么，尤其是多个lazy定义？它与 有什么不同backref='person'？

我最近正在探索Go，goroutines如何工作使我感到困惑。

我尝试使用goroutines将之前编写的代码移植到Go中，但出现fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!错误。

我正在尝试使用goroutines处理列表中的项目，然后将处理后的值收集到新列表中。但是我在“聚会”部分遇到了问题。

码：

sampleChan := make(chan sample)
var wg sync.WaitGroup

// Read from contents list
for i, line := range contents {
    wg.Add(1)
    // Process each item with a goroutine and send output to sampleChan
    go newSample(line, *replicatePtr, *timePtr, sampleChan, &wg)
}
wg.Wait()

// Read from sampleChan and put into a slice
var sampleList []sample
for s := range sampleChan {
    sampleList = append(sampleList, s)
}
close(sampleChan)

从goroutine收集结果的正确方法是什么？

我知道切片不是线程安全的，所以我不能让每个goroutine仅追加到切片中。

我有用于math/rand从泊松和另一个从二项式分布“随机”采样的函数。它经常被其他也返回随机值的函数使用，比如h(g(f()))wheref() g()和h()are random 函数。

每次程序运行时，我都会rand.Seed(n)打电话main()来选择不同的种子，并且运行良好。

我的问题是针对这些 PRNG 函数以及使用内置testing包使用它们的函数的单元测试。我想消除随机性，以便我可以有一个可预测的值进行比较。

在哪里放置恒定值种子以获得确定性输出的最佳位置？在测试文件的 init() 或每个测试函数内部，还是其他地方？

我是 Rust 和 PyO3（来自 Python）的新手，所以这对更有经验的人来说可能是显而易见的。

我在 PyO3 中声明了一个 pyclass 结构。

#[pyclass]
struct Block {
    start: i32,
    stop: i32,
}

然后我Block在一个 rust 函数中使用它接受一个向量Block并输出一个 int 向量（下面的签名）

#[pyfunction]
fn from_blocks(block_list: Vec<Block>) -> Vec<i32>

当我使用编译时nightly-x86_64-apple-darwin，出现以下错误：

#[pyfunction]
^^^^^^^^^^^^^ the trait `pyo3::FromPyObject<'_>` is not implemented for `std::vec::Vec<Block>`

我该如何解决这个问题？

编辑： Caio是对的。我在追溯错误时犯了一个错误。之前我写过

然后我在一个 rust 函数中使用 Block ，它接受一个 int 向量并输出一个 Block 向量（下面的签名）

#[pyfunction]
fn to_blocks(list: Vec<i32>) -> Vec<Block>

但实际的违规功能是：

#[pyfunction]
fn from_blocks(block_list: Vec<Block>) -> Vec<i32>

我已经更新了问题以使其更清楚。

如果curr_frames是一个numpy数组，最后一行是什么意思？

curr_frames = np.array(curr_frames)

idx = map(int,np.linspace(0,len(curr_frames)-1,80))

curr_frames = curr_frames[idx,:,:,:,]

我理解，严格来说，它们是不同的。但在 的一次试验（或实验）中，采样方式是否与给出不同的输出视图numpy.random.multinomial相同？numpy.random.choice

例如：

>> np.random.choice(6, size=6, replace=True, p=[1/6.]*6)
>> array([2, 0, 4, 2, 5, 4])

输出给出了在数组中选取的内容的标识[0,1,2,3,4,5]

和

>> np.random.multinomial(1, [1/6.]*6, size=6)
>> array([[0, 0, 1, 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, 0, 0, 1],
          [0, 0, 0, 1, 0, 0],
          [0, 0, 0, 1, 0, 0],
          [0, 0, 0, 0, 1, 0],
          [1, 0, 0, 0, 0, 0]])

输出给出了每个选项被选择的次数，但由于它仅限于 1 次试验，因此也可以总结为[2,5,3,3,4,1]from options[0,1,2,3,4,5]

给定一个具有某个值的向量的向量T，即。Vec<Vec<T>>.

检查内部向量是否具有相同长度的惯用方法是什么？（没有外部依赖）

也就是说，true如果所有内部向量具有相同的长度，false否则。

例如:

struct ABC;

impl ABC {
    fn some_method(&self) -> &str {
        // return the name of its struct -> "ABC"
    }
}

我正在编写Python扩展,我需要一种方法来返回其repr方法的当前结构名称.在Python中,我可以使用它self.__class__.__name__.Rust中有类似的东西吗？