小编Ébe*_*aac的帖子

我的MacBook（OS X 10.11 El Capitan）中安装了Java 9。当我需要Java 8时，我已经使用Homebrew安装了它。

$ brew cask install java8

但是，终端中的Java版本仍为9。

$ java -version
java version "9"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 9+181)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 9+181, mixed mode) 

当前Java的安装位置似乎在 /System/Library/Frameworks/.../Commands

$ ls -la /usr/bin/java
lrwxr-xr-x  1 root  wheel  74 Sep 23  2017 /usr/bin/java -> /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/Current/Commands/java

自制软件似乎已在其中安装了Java 8

/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_162.jdk/Contents/Home/bin/

当然，我可以将上述路径添加到PATH环境变量中~/.profile，但是我想知道是否存在更健壮的方法来为较旧的Java版本设置路径。

我正在编写一个代码，它将滚动窗口应用于将返回多列的函数。

输入：Pandas Series
预期输出：3 列 DataFrame

def fun1(series, ):
    # Some calculations producing numbers a, b and c
    return {"a": a, "b": b, "c": c} 

res.rolling('21 D').apply(fun1)

资源内容：

time
2019-09-26 16:00:00    0.674969
2019-09-26 16:15:00    0.249569
2019-09-26 16:30:00   -0.529949
2019-09-26 16:45:00   -0.247077
2019-09-26 17:00:00    0.390827
                         ...   
2019-10-17 22:45:00    0.232998
2019-10-17 23:00:00    0.590827
2019-10-17 23:15:00    0.768991
2019-10-17 23:30:00    0.142661
2019-10-17 23:45:00   -0.555284
Length: 1830, dtype: float64

错误：

TypeError: must be real number, not dict

我尝试过的：

• 在 apply 中更改 raw=True
• 在 apply 中使用 …

Plotly Express 有一种直观的方式，可以用最少的代码行提供预先格式化的绘图；有点像 Seaborn 如何为 matplotlib 做到这一点。

可以在 Plotly 上添加图迹以在现有线图上获得散点图。但是，我在 Plotly Express 中找不到这样的功能。

是否可以在 Plotly Express 中组合散点图和折线图？

我一直试图理解malloc和字符串,有人可以帮我这个 - 我得到一个错误的指针错误

char password[100];
char *key[2];   
int textlen, keylen, i, j, k, t, s = 0;

printf("password:\n") ;   
scanf("%s",password);

keylen = strlen(password) + 1;

for(i=0; i < keylen; i++)
{                
    key[i] = (char*)malloc(keylen * sizeof(char));
    strcpy(key[i], password);
}

printf("The key is:\n\t %s", key);

TeX.SE中有帖子显示了如何使用该\DeclareMathOperator*命令排版带有限制的argmin和argmax .但是如何在Markdown中做到这一点？

当我在Markdown中记录时,我特别感兴趣的是在Jupyter Notebook中这样做.

这可能吗？

请考虑以下列表short_list和long_list

short_list = list('aaabaaacaaadaaac')
np.random.seed([3,1415])
long_list = pd.DataFrame(
    np.random.choice(list(ascii_letters),
                     (10000, 2))
).sum(1).tolist()

如何按唯一值计算累积计数？

我想使用numpy并在线性时间内完成.我希望这可以将时间与其他方法进行比较.用我的第一个提出的解决方案来说明这可能是最简单的

def pir1(l):
    s = pd.Series(l)
    return s.groupby(s).cumcount().tolist()

print(np.array(short_list))
print(pir1(short_list))

['a' 'a' 'a' 'b' 'a' 'a' 'a' 'c' 'a' 'a' 'a' 'd' 'a' 'a' 'a' 'c']
[0, 1, 2, 0, 3, 4, 5, 0, 6, 7, 8, 0, 9, 10, 11, 1]

我试图使用折磨自己,np.unique因为它返回一个计数数组,一个反向数组和一个索引数组.我确信我可以通过这些来解决问题.我得到的最好的是pir4在二次时间内缩放.另请注意,我不关心计数是从1还是零开始,因为我们可以简单地加1或减1.

以下是我的一些尝试(没有一个回答我的问题)

%%cython
from collections import defaultdict

def get_generator(l):
    counter = defaultdict(lambda: -1)
    for i in …

我想导入sklearn.model_selection.我试图重新安装scikit-learn和anaconda,仍然无法正常工作.这是我得到的错误消息:

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-69-e49df3a70ea4> in <module>()
      4 get_ipython().magic(u'matplotlib inline')
      5 # from sklearn.model_selection import train_test_split
----> 6 import sklearn.model_selection

/Users/Lu/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/model_selection/__init__.py in <module>()
----> 1 from ._split import BaseCrossValidator
      2 from ._split import KFold
      3 from ._split import GroupKFold
      4 from ._split import StratifiedKFold
      5 from ._split import TimeSeriesSplit

/Users/Lu/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py in <module>()
     34 from ..utils.random import choice
     35 from ..base import _pprint
---> 36 from ..gaussian_process.kernels import Kernel as GPKernel
     37 
     38 __all__ = ['BaseCrossValidator', …

请参考这里的最低工作示例.

条形图如下图所示绘制,但我无法找到增加误差线厚度的方法.该elinewidth选项不适用于ax.bar

> rects1 = ax.bar(..., elinewidth=3)

AttributeError: Unknown property elinewidth

以下链接需要使用 ax.errorbar()

• 更改错误栏大小
• 如何在matplotlib中设置错误条上限的线宽？

但是有没有可以直接提供的选项ax.bar()？

我想阅读下面显示的示例csv文件

--------------
 |A|B|C| 
--------------
 |1|2|3| 
--------------
 |4|5|6| 
--------------
 |7|8|9| 
--------------

我试过了

pd.read_csv("sample.csv",sep="|")

但它没有奏效.

我该怎么读这个csv？

在Jupyterlab中，可以通过“设置->高级设置编辑器->笔记本”选项并编辑tabSize属性来更改Jupyter笔记本的每个组成部分的选项卡空间。但是，这会更改每个内核的笔记本的选项卡大小。

我希望Scala内核具有2个制表符空间，其余的具有4个制表符空间（默认）。这样的设置可能吗？