我正在使用Microsoft Visual C++编写,我希望我的程序可以使用标准输入或文件读取istream_iterator.谷歌搜索互联网并没有表明我认为它必须是多么简单.例如,我可以很容易地编写这个并从标准输入中读取:
#include <iostream>
#include <string>
#include <iterator>
using namespace std;
int main()
{
istream_iterator<string> my_it(cin);
for (; my_it != istream_iterator<string>(); my_it++)
printf("%s\n", (*my_it).c_str());
}
或者我可以写这个并从文件中读取:
#include <iostream>
#include <string>
#include <iterator>
#include <fstream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
ifstream file(argv[1]);
istream_iterator<string> my_it(file);
for (; my_it != istream_iterator<string>(); my_it++)
printf("%s\n", (*my_it).c_str());
}
但是我如何将这两者结合起来以便简单的(argc == 2)检查让我用文件流或stdin初始化我的输入流迭代器并继续我的快乐方式？
下面的代码给出了g ++ - 4.7.0的编译错误,但是用g ++ - 4.6编译得很好.
#include <iostream>
#include <boost/date_time/local_time/local_time.hpp>
using namespace std;
int main(){
boost::posix_time::ptime time_t_epoch(boost::gregorian::date(1970,1,1));
cout << time_t_epoch << endl;
return 0;
}
以下是重复出现的错误消息(编译器输出大量消息)
/usr/include/boost/date_time/local_time/local_date_time.hpp:433:84: error: use of deleted function boost::shared_ptr<boost::date_time::time_zone_base<boost::posix_time::ptime, char> >::shared_ptr(const boost::shared_ptr<boost::date_time::time_zone_base<boost::posix_time::ptime, char> >&)
我使用的是Ubuntu 12.04和libboost-date-time1.46.1.
有什么建议？
如何查看我的Java程序正在调用哪些系统？有没有一个工具可以在Linux上执行此操作？
我从事广泛使用boost和模板的财务应用程序(Linux/C++/gcc).通过GDB进行调试时生成的堆栈跟踪非常复杂,内部模板连接的boost会在输出中添加大量难看的噪声.有没有人知道如何为C++模板(特别是增加重量级)代码获得更清晰,更漂亮和更具洞察力的堆栈跟踪？
基本上我想将pandas DataFrame旋转90度(顺时针),如果是的话
df:
A B C D
0 5 3 6 7
1 6 3 5 2
它会变成
df:
6 5 A
3 3 B
5 6 C
2 7 D
有没有办法用枢轴或其他方式做到这一点？谢谢!
我有两个目录,每个目录包含一个日期分区的splayed表.每个目录都有自己的sym文件.表格完全相同.
我想将它合并到一个目录中,但是我遇到了问题.最初我尝试在另一个目录中创建一个软链接(由于大量数据).这不起作用,因为表使用了错误的sym文件.
有谁知道如何最好地做到这一点？我是否必须为两个目录重新生成新的sym文件？
谢谢
我有一个包含两列和一十多万个元素的DataFrame.
In [43]: df.head(10)
Out[43]:
localtime ref
4 2014-04-02 12:00:00.273537 139058754703810577
5 2014-04-02 12:00:02.223501 139058754703810576
6 2014-04-02 12:00:03.518817 139058754703810576
7 2014-04-02 12:00:03.572082 139058754703810576
8 2014-04-02 12:00:03.572444 139058754703810576
9 2014-04-02 12:00:03.572571 139058754703810576
10 2014-04-02 12:00:03.573320 139058754703810576
11 2014-04-02 12:00:09.278517 139058754703810576
14 2014-04-02 12:00:20.942802 139058754703810577
15 2014-04-02 12:01:13.410607 139058754703810576
[10 rows x 2 columns]
In [44]: df.dtypes
Out[44]:
localtime datetime64[ns]
ref int64
dtype: object
In [45]: len(df)
Out[45]: 111743
In [46]: g = df.groupby('ref')
如果我从我的组中请求最后一个元素,该函数就会挂起!
In [47]: %timeit g.last()
我在6分钟后杀了它; top在整个时间内显示CPU为100%. …
我正在尝试使用pyspark来计算出现次数.
假设我有这样的数据:
data = sc.parallelize([(1,[u'a',u'b',u'd']),
(2,[u'a',u'c',u'd']),
(3,[u'a']) ])
count = sc.parallelize([(u'a',0),(u'b',0),(u'c',0),(u'd',0)])
是否可以计算出现次数data并更新count？
结果应该是这样的[(u'a',3),(u'b',1),(u'c',1),(u'd',2)].
我知道编译器可能会在结构中添加一些填充字节.但是,当编译器发现我们从未从结构中的变量中读取时,结构的大小会比成员的总大小小吗？
struct Foo_T
{
int a;
intmax_t b;
};
void bar(void)
{
struct Foo_T foo;
foo.a=rand();
someFunction(foo.a);
//i never access foo.b, only foo.a
if(sizeof(foo)< sizeof(int)+sizeof(intmax_t))
{
//is it possible that we can end here?
}
}
我理解如何计算滚动总和,标准或平均值.例:
df['MA10'] = df['Asset1'].rolling(10).mean()
但我不理解计算两个数据帧列之间的滚动相关性的语法:df['Asset1']和df['Asset2']
该文档未提供有关相关性的任何示例.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.rolling.html
任何见解？
谢谢!