有人可以告诉我一个代码示例,我将不得不使用它来对Bootstrap中的表的列进行排序吗?
例如,如果我想按价格或按名称排序.
# I have the dictionary my_dict
my_dict = {
'var1' : 5
'var2' : 9
}
r = redis.StrictRedis()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我如何存储my_dict并使用redis检索它.例如,以下代码不起作用.
#Code that doesn't work
r.set('this_dict', my_dict) # to store my_dict in this_dict
r.get('this_dict') # to retrieve my_dict
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我试图在我的代码中实现多处理,所以,我想我会开始学习一些例子.我使用了本文档中的第一个示例.
from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with Pool(5) as p:
print(p.map(f, [1, 2, 3]))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我运行上面的代码时,我得到了一个AttributeError: can't get attribute 'f' on <module '__main__' (built-in)>
.我不知道为什么我会收到这个错误.如果有帮助,我也使用Python 3.5.
我正在使用Scrapy在amazon.com上刮取与产品相关的图像.我该如何解析图像数据?
我通常使用XPath.但是,我无法找到图像的XPath(除了缩略图).例如,这是我解析标题的方式.
title = response.xpath('//h1[@id="title"]/span/text()').extract()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想做一个可以像这个例子一样在手机上打开相机的网站。
在移动设备上,通过单击 AR 图标打开相机应用程序。有谁知道如何做到这一点?更具体地说,需要什么样的库和JavaScript库。
我有以下代码
my_func1()
my_func2()
my_func3()
my_func4()
my_func5()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
是否可以同时计算函数的数据,而不是一个接一个?
我有2个列表,其中包含数据点.
x = ["bunch of data points"]
y = ["bunch of data points"]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我在python中使用matplotlib生成了一个图形
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, linewidth=2, linestyle="-", c="b")
plt.show()
plt.close()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我能减少数据上的噪音吗?卡尔曼滤波器会在这里工作吗?
更新到Windows 10后,我无法在PyCharm上键入终端窗口.这可能是兼容性问题,我不确定.有没有其他人在Windows 10上遇到此问题,还有谁知道如何解决它?
我正在尝试使我的数据适合某个功能。我一直将此示例代码用作指南http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html#example-of-solving-a-fitting-problem。我的代码如下:
from scipy.optimize import least_squares
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def model(x, u):
return -x[0] * np.sqrt((x[1]/u) - 1)
def fun(x, u, y):
return y - model(x, u)
def jac(x, u, y):
J = np.empty((u.size, x.size))
J[:, 0] = np.sqrt((x[1]/u) - 1)
J[:, 1] = x[0] / (2 * u * np.sqrt((x[1]/u) - 1))
return J
u = np.array(T_h2)
y = np.array(lnR2)
x0 = np.array([0.1,0.2])
res = least_squares(fun, x0, jac=jac, bounds=(0, 100), args=(u, y), verbose=1) …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我最近已经介绍了OpenMP和并行编程,并且在使用它时遇到了一些麻烦.
我想在以下代码上实现OpenMP,以使其运行更快.
int m = 101;
double e = 10;
double A[m][m], B[m][m];
for (int x=0; x<m; x++){
for (int y=0; y<m; y++){
A[x][y] = 0;
B[x][y] = 1;
}
}
while (e >= 0.0001){
for (int x=0; x<m; x++){
for (int y=0; y<m; y++){
A[x][y] = 0.25*(B[x][y] - 0.2);
}
}
e = 0;
for (int x=0; x<m; x++){
for (int y=0; y<m; y++){
e = e + abs(A[x][y] - B[x][y]);
}
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想同时运行循环,而不是一个接一个地运行循环,以加快运行时间.我相信以下代码应该可以工作,但我不确定我是否正确使用OpenMP.
int m = 101; …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)