我正在阅读有关闪亮反应式编程的所有内容.我有点困惑.以下所有工作但首选方法是什么？为什么？显然,下面的示例很简单,但是在使用任何方法创建更大的应用程序时,我会遇到麻烦吗？
我一直倾向于倾向于服务器代码#1中的风格.原因是,我能够打破if语句.对我来说,这似乎更具可读性.同样,下面的简单示例并不是非常复杂,但您可以很容易地想象服务器代码2和服务器代码3如何通过大量嵌套的if/if else语句变得非常混乱.
UI代码
library(shiny)
ui <- fluidPage(
selectInput(inputId = 'choice',
label = 'Choice',
choice = c('Hello','Goodbye'),
selected = c('Hello')
),
textOutput('result')
)
服务器代码1
server <- function(input,output,session)({
text <- reactiveValues()
observe({
if (input$choice == 'Hello') {
text$result <- 'Hi there'
}
})
observe({
if (input$choice == 'Goodbye') {
text$result <- 'See you later'
}
})
output$result <- renderText({
text$result
})
})
shinyApp(ui = ui, server = server)
服务器代码2
server <- function(input,output,session)({
getStatus <- reactive({
if (input$choice == 'Hello') {
'Hi …如果我有一个现有的pandas数据帧,有没有办法生成python代码,当在另一个python脚本中执行时,将重现该数据帧.
例如
In[1]: df
Out[1]:
income user
0 40000 Bob
1 50000 Jane
2 42000 Alice
In[2]: someFunToWriteDfCode(df)
Out[2]:
df = pd.DataFrame({'user': ['Bob', 'Jane', 'Alice'],
...: 'income': [40000, 50000, 42000]})
我有一个带有索引的pandas DataFrame,我想自然排序.Natsort似乎不起作用.在构建DataFrame之前对索引进行排序似乎没有帮助,因为我对DataFrame的操作似乎搞乱了进程中的排序.关于如何自然地采用指数的任何想法？
from natsort import natsorted
import pandas as pd
# An unsorted list of strings
a = ['0hr', '128hr', '72hr', '48hr', '96hr']
# Sorted incorrectly
b = sorted(a)
# Naturally Sorted
c = natsorted(a)
# Use a as the index for a DataFrame
df = pd.DataFrame(index=a)
# Sorted Incorrectly
df2 = df.sort()
# Natsort doesn't seem to work
df3 = natsorted(df)
print(a)
print(b)
print(c)
print(df.index)
print(df2.index)
print(df3.index)
我有2个类似的数据框,结构如下:
ind = pd.MultiIndex.from_product([['Day 1','Day 2'],['D1','D2'],['Mean','StDev','StErr']], names = ['interval','device','stats'])
df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]}, index = ind)
print(df)
col1
interval device stats
Day 1 D1 Mean 1
StDev 2
StErr 3
D2 Mean 4
StDev 5
StErr 6
Day 2 D1 Mean 7
StDev 8
StErr 9
D2 Mean 10
StDev 11
StErr 12
ind2 = pd.MultiIndex.from_product([['Day 1','Day 2'],['D1','D2'],['Ratio']], names = ['interval','device','stats'])
df2 = pd.DataFrame({'col1':[100,200,300,400]}, index = ind2)
print(df2)
col1
interval device stats
Day 1 D1 Ratio 100
D2 Ratio 200
Day …我是python的新手,我正在寻找一种方法来排序在数字之前放置单词的列表.
我知道您可以使用sort来执行以下操作:
a = ['c', 'b', 'd', 'a']
a.sort()
print(a)
['a', 'b', 'c', 'd']
b = [4, 2, 1, 3]
b.sort()
print(b)
[1, 2, 3, 4]
c = ['c', 'b', 'd', 'a', 4, 2, 1, 3]
c.sort()
print(c)
[1, 2, 3, 4, 'a', 'b', 'c', 'd']
但是我想要c生产:
['a', 'b', 'c', 'd', 1, 2, 3, 4]
提前致谢
我试图在R的曲线下遮挡一个区域.我不能完全正确,我不知道为什么.曲线由.定义
# Define the Mean and Stdev
mean=1152
sd=84
# Create x and y to be plotted
# x is a sequence of numbers shifted to the mean with the width of sd.
# The sequence x includes enough values to show +/-3.5 standard deviations in the data set.
# y is a normal distribution for x
x <- seq(-3.5,3.5,length=100)*sd + mean
y <- dnorm(x,mean,sd)
情节是
# Plot x vs. y as a line graph
plot(x, y, type="l")
我用来尝试在x> = …
我在 python 脚本中使用一个简单的 argparse 函数：
def get_args():
"""Get CLI arguments and options"""
parser = argparse.ArgumentParser(description='AngioTool File Analyzer',
formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)
parser.add_argument('rootPath',
help="path to files for the experiment",
action=FullPaths, type=is_dir)
parser.add_argument('-c', help='string to specify the control device to which all devices should be ratioed', default='D1')
parser.add_argument('-p', help="list of fields to plot",
default=['Total Vessels Length', 'Total Number of End Points', 'Total Number of Junctions'])
parser.add_argument('-i', help='string to specify first interval', default='min')
parser.add_argument('-t', help='comma serperated list with chart titles to be placed on charts', default="Chart …我只是想弄清楚逻辑并使用 Python 来帮助我做到这一点。最终，我需要使用 ImageJ 宏语言来解决这个问题。
我不知道我是否使用了正确的术语，但我想创建一个“蛇”计数器。
x = 1
number = 12
maxVal = 3
minVal = 1
for i in xrange(number):
%do something
x = incrementSnakeCounter(x, maxVal, minVal)
print("i = ", i)
print("x = ", x)
“蛇”部分使计数器仅上升到maxVal，在下一次迭代中重复该数字，向下计数到minVal，在下一次迭代中重复该值，并重复该过程。
例如，在上面
我希望发生以下情况：
i = 0
x = 1
i = 1
x = 2
i = 2
x = 3
i = 3
x = 3
i = 4
x = 2
i = 5
x = 1 …