小编Hig*_*ohn的帖子

我刚刚在我的图中实现了一个滑块，效果很好。（我使用了这个例子：http://matplotlib.org/examples/widgets/slider_demo.html）现在我的问题是是否可以使滑块对数。我的值范围在 0 和 1 之间，我想从 0.01 更改为 0.02 等等，但也可以从 0.01 更改为 0.5。这就是为什么我认为对数刻度会很好。另外，如果这无法通过滑块实现，那么您是否还有其他想法来实现这一点？

如果我理解正确的话，我可以通过添加签名来提高 numba 函数的性能。例子：

@njit(int32(int32, int32))
def f(x, y):
    # A somewhat trivial example
    return x + y

现在我有需要两套的功能。正确的签名是什么？

@njit(int32(set(int32), set(int32)))
def f(set_1, set_2):
    # A somewhat trivial example
    return x

我以为签名(int32(set(int32), set(int32)))可能是正确的，但什么也没发生。 print(numba.typeof(set_1))回报reflected set(int32)

我是网络抓狂的新手,现在我试着了解它,以便与朋友自动进行有关德国德甲的投注竞赛.(我们使用的平台是kicktipp.de).我已经设法登录该网站并使用python发布足球结果.不幸的是,到目前为止,那些只是泊松分布的随机数.为了改善这一点,我的想法是从bwin下载赔率.更准确地说,我尝试下载确切结果的几率.这里出现了问题.到目前为止,我无法用BeautifulSoup提取那些.使用谷歌浏览器我试着了解我需要的html代码的哪一部分.但由于某些原因,我无法找到BeautifulSoup的那些部分. 我的代码目前看起来像这样:

from urllib.request import urlopen as uReq
from bs4 import BeautifulSoup as soup

my_url = "https://sports.bwin.com/de/sports/4/wetten/fußball#categoryIds=192&eventId=&leagueIds=43&marketGroupId=&page=0&sportId=4&templateIds=0.8649061927316986"

# opening up connection, grabbing the page
uClient = uReq(my_url)
page_html = uClient.read()
uClient.close()

# html parsing
page_soup = soup(page_html, "html.parser")
containers1 = page_soup.findAll("div", {"class": "marketboard-event-
group__item--sub-group"})
print(len(containers1))
containers2 = page_soup.findAll("table", {"class": "marketboard-event-with-
header__markets-list"})
print(len(containers2))

从我已经看到的容器的长度来看,它们包含的物品比我预期的要多,或者由于不明原因它们是空的......希望你能引导我.提前致谢!

我想随机填充一个任意大小的numpy数组,其中包含0和1.在每个条目上应该有一个概率为p的一个.

    for x in range(l):
        rn = numpy.random.uniform(0, 1)
        if rn <= p:
            arr[x] = 1.0
        else:
            arr[x] = 0.0

你知道更快的方法吗？

我是tensorflow的新手,并且了解我遵循教程的基础知识.复制此代码(https://github.com/random-forests/tutorials/blob/master/ep7.ipynb)并尝试执行它时,我收到一个错误.

W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:993]无效参数:shape_and_slice规范中的形状[1,10]与检查点中存储的形状不匹配:[784,10] Traceback(最近一次调用最后一次):...

似乎负责的命令是以下:

 classifier.predict(test_data[0])

你能告诉我这个问题吗？

我想从修改后的指数分布中抽取随机数：

p(x) = C * a * Exp[-(a*x)^b] 并使用 C=1/Gamma[1 + 1/b] 进行归一化。

我怎样才能在朱莉娅中做到这一点？不幸的是，我对 Julia 的经验很少，也没有创建自定义随机数的经验。我将非常感谢任何帮助。

我有一个多维矩阵,并希望将最后一个元素设置为1.(例如w[1,1,1,1,1]= 1),维度变化,这就是我的问题.po[-1]=1在这里不起作用.