小编ano*_*n01的帖子

我有一个 2D numpy 数组，如下所示

array([[5, 0],
       [3, 1],
       [7, 0],
       [2, 1]])

我想按每列（从右到左）进行（子）排序以获得以下结果：

array([[5, 0],
       [7, 0],
       [2, 1],
       [3, 1]])

我怎样才能在 numpy 中做到这一点？

我正在用bazel从源代码构建张量流,如下所述: https://www.tensorflow.org/install/install_sources

在安装文档之后,我使用以下代码成功编译:

bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-mfpmath=both \
--cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0"--config=cuda \
-k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

这里接受的答案和安装文档中的注释"添加--cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0"到gcc 5及更高版本的构建命令"的组合.

但是,会import tensorflow as tf导致错误

illegal instruction (core dumped), exiting python.

我还试过:conda update libgcc无济于事.

如何使用gcc 5.0从源代码构建tensorflow？

一般问题：完全像父类一样初始化子类，但添加单个属性的最简单/“最pythonic”方法是什么？

我的具体问题：我想扩展（Urwid）Edit对象以包括单个附加属性my_attribute；我已经将原始签名复制到__init__和中super().__init__，但是签名中有一些未定义的参数/常量（LEFT，SPACE），我不明白在父类中如何设置它们。以下是我的（中断）类定义和父init方法：

class MyEdit(urwid.Edit):

    def __init__(self, my_attribute, caption="", edit_text="", multiline=False, align=LEFT, wrap=SPACE, allow_tab=False, edit_pos=None, layout=None, mask=None):

        super().__init__(caption="", edit_text="", multiline=False, align=LEFT, wrap=SPACE, allow_tab=False, edit_pos=None, layout=None, mask=None)
        self.my_attribute = []    
        # super().__super.__init__("", align, wrap, layout)

    def my_method(self):
        #some code that modifies my_attribute
        return self.my_attribute




class Edit(Text):
    """
    Text editing widget implements cursor movement, text insertion and
    deletion.  A caption may prefix the editing area.  Uses text class …

我有一个Pandas DataFrame，df它有一个price列和一个year列。我想在根据行对行进行分组后创建一个箱形图year。这是一个例子：

import pandas as pd
temp = pd.DataFrame({"year":[2011, 2011, 2011, 2011, 2012, 2012, 2012, 2012, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013],
                     "price":[190, 270, 330, 225, 138, 92, 76, 190, 110, 140, 160, 180, 170]})

    price   year
0   190 2011
1   270 2011
2   330 2011
3   225 2011
4   138 2012
5   92  2012
6   76  2012
7   190 2012
8   110 2013
9   140 2013
10  160 2013
11  180 2013 …