小编Bob*_*Bob的帖子

我是关于提升的新手.我成功编译了boost库(在mac os x下).现在,我尝试构建boost网站上提到的第一个示例(包括boost/as include目录和boost/stage/lib作为库目录,使用netbeans)并得到以下错误

"/usr/bin/make" -f nbproject/Makefile-Debug.mk QMAKE= SUBPROJECTS= .build-conf
"/usr/bin/make"  -f nbproject/Makefile-Debug.mk dist/Debug/GNU-MacOSX/boost_ex1
mkdir -p build/Debug/GNU-MacOSX
rm -f build/Debug/GNU-MacOSX/main.o.d
g++    -c -g -I../../boost_1_44_0 -MMD -MP -MF build/Debug/GNU-MacOSX/main.o.d -o build/Debug/GNU-MacOSX/main.o main.cpp
mkdir -p dist/Debug/GNU-MacOSX
g++     -o dist/Debug/GNU-MacOSX/boost_ex1 build/Debug/GNU-MacOSX/main.o -L../../boost_1_44_0/stage/lib 
Undefined symbols:
  "boost::re_detail::get_mem_block()", referenced from:
      boost::re_detail::perl_matcher<__gnu_cxx::__normal_iterator<char const*, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > >, std::allocator<boost::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<char const*, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > > > >, boost::regex_traits<char, boost::cpp_regex_traits<char> > >::extend_stack()in main.o
  "boost::match_results<__gnu_cxx::__normal_iterator<char const*, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > >, std::allocator<boost::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<char const*, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > > > …

可能的重复：
你如何从 python 中的 stdin 读取

大家好，
我是python的新手。我想知道如何从标准输入中获取数据，例如 c++ 中的 getline 等，以便从终端/控制台我可以使用文本文件作为 python 脚本的输入。

谢谢

我正在使用python读取一个文本文件,格式化为每列中的值可能是数字或字符串.

当这些值是字符串时,我需要为该字符串分配唯一的ID(在同一列下的所有字符串中都是唯一的;如果相同的字符串出现在同一列的其他位置,则必须分配相同的ID).

什么是有效的方法呢？

我有一个数据帧df,如下所示:

   Col1      Col2
0  1         T
1  1         B 
2  3         S
3  2         A
4  1         C
5  2         A
etc...

我想创建两个数据帧:df1是10行的随机样本,这样Col2 =='T'.df2是df减去df1中的行.

我需要在C++中实现PSO算法.有没有我可以用来开始的C++库？

我正在做这样的事情来总结从头到尾的所有值.

big_list = line.split(delim)
sum( [int(float(item)) for item in big_list[start:end]] )

有时元素big_list可能为空,在这种情况下转换失败.我可以用优雅的方式使空字符串工作,而不会在上面改变太多吗？

我正在尝试定义一个量化器,用于sklearn中的Pipeline/GridSearchCV.定义如下

class Quantizer(base.BaseEstimator, base.TransformerMixin):
    def __init__(self):

    def transform(X, y=None):
      some code 

我得到了类似的东西

方法适合缺失

我在班级的定义中遗漏了什么吗？

在这样使用python登录时

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = None
if <some condition>:
   logger = logging.getLogger(__name__)
... some code ...
logger.debug('message')

logger.debug如果没有if声明就不存在,是否可以避免调用？

我想创建一个SQL查询,条件是column1包含三个或更多单词.有什么事可做吗？

我想将额外的数据传递给 scikit-learn 中的转换器：

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.pipeline import Pipeline
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

class myTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, my_np_array):
        self.data = my_np_array
        print self.data

    def transform(self, X):
        return X

    def fit(self, X, y=None):
        return self

data = np.random.rand(20,20)
data2 = np.random.rand(6,6)
y = np.array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 3, 3, 3, 3])

pipe = Pipeline(steps=[('myt', myTransformer(data2)), ('randforest', RandomForestClassifier())]) …