小编Sam*_*fer的帖子

我正在尝试在图像顶部可视化边界框。

我的代码：

color = (255, 255, 0)
thickness = 4
x_min, y_min, x_max, y_max = bbox
cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color, thickness=thickness)

我得到 TypeError: Argument given by name ('thickness') and position (4) 即使我通过厚度位置上，我得到一个不同的回溯：

cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color, thickness)

加注 TypeError: expected a tuple.

我试图df.set_index以这样的方式调用，即dtype我 set_index 的列是 new index.dtype。不幸的是，在下面的示例中，set_index 更改了dtype.

df = pd.DataFrame({'a': pd.Series(np.array([-1, 0, 1, 2], dtype=np.int8))})
df['ignore'] = df['a']
assert (df.dtypes == np.int8).all() # fine
df2=  df.set_index('a')
assert df2.index.dtype == df['a'].dtype, df2.index.dtype

是否可以避免这种行为？我的pandas版本是0.23.3

相似地，

new_idx = pd.Index(np.array([-1, 0, 1, 2]), dtype=np.dtype('int8'))
assert new_idx.dtype == np.dtype('int64')

尽管 dtype 参数的文档说：“如果提供了实际的 dtype，如果它是安全的，我们会强制使用该 dtype。否则，将会引发错误。”

通常，我在笔记本中途发现自己忘记了导入，而是想将其移动到笔记本的顶部（我试图保留大部分导入）。有没有一种方法可以将键盘快捷方式添加到~/.jupyter/custom/custom.js将单元格移动到笔记本顶部的方式？

目前，我是通过剪切单元格，滚动到笔记本顶部，粘贴并向下滚动到我原来的位置（通常在返回的途中丢失位置）来完成此操作的。

以下是来自fastai论坛的一些代码，它们可以完成不同的任务：转到运行单元：

Jupyter.keyboard_manager.command_shortcuts.add_shortcut('CMD-I', {
    help : 'Go to Running cell',
    help_index : 'zz',
    handler : function (event) {
        setTimeout(function() {
            // Find running cell and click the first one
            if ($('.running').length > 0) {
                //alert("found running cell");
                $('.running')[0].scrollIntoView();
            }}, 250);
        return false;
    }
});

We have a scheduled github action that fails sometimes. How can I receive email notifications if it fails. At the moment, only the creator of the workflow receives email notifications when it fails.

我想格式化A1:E14为美元、F1:K14百分比和A15:Z1000美元。有没有办法在 XlsxWriter 中做到这一点？

我知道如何将完整列格式化为 Dollars/Percentages，但我不知道如何格式化列的一部分——无论我最后做什么都会覆盖 Columns F:K。

数据从大熊猫开始，很高兴在那里解决问题。以下似乎不起作用：

sheet.set_column('A1:E14', None, money_format)

更多代码：

with pd.ExcelWriter(write_path) as writer:
    book = writer.book
    money_fmt = book.add_format({'num_format': '$#,##0'})
    pct_fmt = book.add_format({'num_format': '0.00%'})
    # call func that creates a worksheet  named total with no format
    df.to_excel(writer, sheet_name='Total', startrow=0)
    other_df.to_excel(writer, sheet_name='Total', startrow=15)
    writer.sheets['Total'].set_column('A1:E14',20, money_fmt)
    writer.sheets['Total'].set_column('F1:K14',20, pct_fmt)
    writer.sheets['Total'].set_column('F15:Z1000', 20, money_fmt)

我已经设置了一个计算实例，用于使用具有以下角色的服务帐户在 Google Compute 引擎上运行 cronjobs： Custom Compute Image User + Deletion rights Compute Admin Compute Instance Admin (beta) Kubernetes Engine Developer Logs Writer Logs Viewer Pub/Sub Editor Source Repository Reader Storage Admin 不幸的是，当我 ssh 进入这个 cronjob runner 实例然后运行时：

sudo gcloud compute --project  {REDACTED} instances create e-latest \
    --zone {REDACTED} --machine-type n1-highmem-8 --subnet default \
    --maintenance-policy TERMINATE  \
    --scopes  https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
    --boot-disk-size 200  \
    --boot-disk-type pd-standard --boot-disk-device-name e-latest \
    --image {REDACTED} --image-project {REDACTED} \
    --service-account NAME_OF_SERVICE_ACCOUNT \ 
    --accelerator type=nvidia-tesla-p100,count=1 --min-cpu-platform Automatic …

我试图用以下方法使DeprecationWarning保持沉默.

import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore')
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

但是,它仍然显示:

DeprecationWarning:numpy.core.umath_tests是一个内部NumPy模块,不应导入.它将在未来的NumPy版本中删除.来自numpy.core.umath_tests导入inner1d

为什么会发生这种情况,我该如何解决？

我在python 3.6.6,numpy 1.15.0和scikit-learn 0.19.2上运行它,并且添加category=DeprecationWarning没有帮助.

为什么这个数据集会尝试遍历最后一个元素

from torch.utils.data.dataset import Dataset
class DumbDataset(Dataset):
    def __init__(self, dct):
        self.dct = dct
        self.mapping = dict(enumerate(dct))
    def __getitem__(self, index):
        return self.dct[self.mapping[index]]

    def __len__(self):
        print('called')
        return len(self.dct)

ds = DumbDataset({'a': 'aword', 'b': 'another_words'})

for k in ds: print(k)

这引发了 KeyError: 2，我不明白，因为对象的长度是 2。迭代器用完后不应该得到 StopIteration 吗？

我正在创建一个将大型 numpy 数组存储在pyarrow.plasma. 我想给每个数组一个唯一的、确定性的 plasma.ObjectID，np.array遗憾的是不可散列我当前的（损坏的）方法是：

import numpy as np
from pyarrow import plasma
def int_to_bytes(x: int) -> bytes:
    return x.to_bytes(
        (x.bit_length() + 7) // 8, "big"
    )  # /sf/ask/1471238891/
def get_object_id(arr):
    arr_id = int(arr.sum() / (arr.shape[0]))
    oid: bytes = int_to_bytes(arr_id).zfill(20)  # fill from left with zeroes, must be of length 20
    return plasma.ObjectID(oid)

但这很容易失败，例如：

arr = np.arange(12)
a1 = arr.reshape(3, 4)
a2 = arr.reshape(3,2,2)
assert get_object_id(a1) != get_object_id(a2), 'Hash collision'
# another good test case …

我有一个连接到的谷歌云计算实例

INSTANCE_NAME='sam_vm'
gcloud beta compute ssh --zone "us-central1-a" $INSTANCE_NAME --project sam_project

当我尝试使用 cmd-p 连接然后输入该命令时，我得到：

ssh: Could not resolve hostname gcloud beta compute ssh --zone "us-central1-a" "shleifer-v1-vm" --project $hf_proj: nodename nor servname provided, or not known

我怎样才能连接？