在以前的计算机上,当我尝试在Windows命令提示符下退出python脚本时,您需要做的就是按ctrl+ c.但当我在我的电脑上这样做时,它会告诉我"KeyboardInterrupt"
C:\Windows\System32
>python
Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 07:18:10) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> [I press ctrl+c]
KeyboardInterrupt
>>>
那么如何解决这个问题,以便我可以退出python脚本？
编辑:
ctrl+ z工作,但我需要输入它作为代码.希望能够快速简便地退出脚本,但是哦.
我通过下载分发文件并运行来安装 networkx：
python setup.py install
看来已经成功了，安装后我收到此消息
Installed c:\python\python36-32\lib\site-packages\decorator-4.0.11-py3.6.egg
Finished processing dependencies for networkx==1.11
但是当我运行一个非常简单的测试代码时，我收到错误
import networkx as nx
G=nx.Graph()
print(G.nodes())
print(G.edges())
print(type(G.nodes()))
print(type(G.edges()))
> Traceback (most recent call last): File "netExample.py", line 3, in
> <module>
> G=nx.Graph()
> AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'Graph'
运行print(dr(nx))赋予以下属性：
> ['GraphMLReader', 'GraphMLWriter', '__builtins__', '__cached__',
> '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__',
> '__path__', '__spec__', 'exception', 'generate_adjlist',
> 'generate_edgelist', 'generate_gexf', 'generate_gml',
> 'generate_graph6', 'generate_graphml', 'generate_multiline_adjlist',
> 'generate_pajek', 'generate_sparse6', 'parse_adjlist',
> 'parse_edgelist', 'parse_gml', …我目前正在遵循此处列出的用于查找值的说明,并且它有效.唯一的问题是我的数据帧非常大(5x3500行),我需要执行约2000次搜索.每一个大约需要4秒钟,所以显然这会加起来并且在我的结尾变得有点不可持续.
最简洁的方法来选择任何列包含Pandas数据帧中的字符串的行？
有没有更快的方法来搜索包含字符串值的所有行？
df[df.apply(lambda r: r.str.contains('b', case=False).any(), axis=1)]
以下是我的代码设置方式:
public String[] function(List<String[]> playerList){
i = 5
return playerList[i];
当我尝试运行此代码时,我收到错误:
Array type expected; found: 'java.util.List<java.lang.String[]>'
我知道我通过混合我的数组和列表搞砸了什么,修复这段代码的正确方法是什么,假设我无法将列表输入更改为数组？
我有一个像这样的数据帧:
ID | Node 1 | Node 2 | Node 3
a | 1 | 0 | 1
b | 0 | 1 | 1
c | 1 | 0 | 0
d | 1 | 1 | 1
e | 0 | 1 | 1
我想更改它,以便我可以将其转换为网络图表,其中节点之间的连接是指示两者的ID的次数:
Node A | Node B | Weight |
Node 1 | Node 2 | 1 |
Node 1 | Node 3 | 2 |
Node 2 | Node 3 | 3 |
我想采取一系列观察,并根据指标找出不同列的重叠程度.我有以下数据:
uniquevalue | X | Y | Z |
Obs 1 | 1 | 0 | 1 |
Obs 2 | 1 | 1 | 0 |
Obs 3 | 1 | 0 | 1 |
Obs 4 | 0 | 1 | 0 |
Obs 5 | 0 | 0 | 1 |
Obs 6 | 0 | 1 | 0 |
Obs 7 | 0 | 0 | 1 |
我想创建以下数据重叠矩阵:
Label | X | Y | Z …df <- data.frame(name=c('black','black','black','red','red'),
type=c('chair','chair','sofa','sofa','sofa'),
num=c(4,4,12,4,6))
对于每一行，我想计算“type”与该行的 num 值一起出现的次数，然后创建一个新列。所以对于第一行，“chair”和“num”在数据集中出现了两次，所以它被分配了一个 2。对于第二行，同样的事情。对于第 3 行，沙发出现一次，值为 12。
df
# name type num count
# 1 black chair 4 2
# 2 black chair 4 2
# 3 black sofa 12 1
# 4 red sofa 4 1
# 5 red sofa 6 1
我有一个这样的列表:
x = [True False True False]
和这样的列表:
y = [a b c d]
我想掩盖x在y上得到这个输出:
output = [a c]
我知道如何使用while/for循环来做这件事,但理想情况下使用列表理解来寻找优雅的单行代码.
我有一个专栏:
[0,0,1,2,3,0,1,0,1,2]
每次列重新开始时,都表示新的循环.我想用递增数组表示那些循环迭代.所以第一个值是它自己的循环.第二到第五个值是它们自己循环的一部分,等等.
[1,2,2,2,2,3,3,4,4,4]