小编Sör*_*ren的帖子

看来您必须为每个函数自定义有点不同的绘图。为什么要这样实施呢？这只是偶然，还是不可能实现适用于大多数功能的统一关键字集？

例如 pyplot.scatter() 使用“c”，而 plt.plot() 使用“color”。

每次当我必须用谷歌搜索如何做这些事情时，我都会感到困惑，我想了解其中的原因（如果有的话）。

我使用 W10 商店中的“Ubuntu”应用程序来安装 anaconda 等。这在 W10 系统上提供了方便的 Linux 支持。我安装了 anaconda 并从 Linux 终端使用了 jupyter notebook。但是导入 pylab 会出现错误

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

解决这个问题的一种方法是安装 libGL.so.1 显然它可能在包 lib 中libgl1-mesa-glx。然而，

sudo apt install libgl1-mesa-glx --yes > output

WARNING: apt does not have a stable CLI interface. Use with caution in scripts.

E: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/m/mesa/libglapi-mesa_17.0.7-0ubuntu0.16.04.1_amd64.deb  404  Not Found [IP: 91.189.88.161 80]

E: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/m/mesa/libgl1-mesa-dri_17.0.7-0ubuntu0.16.04.1_amd64.deb  404 …

我想知道是否有类似的方法add_suffix为数据帧的索引添加后缀？我目前的解决方法看起来像这样.

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3]}, index=[1, 2, 3])

df = df.T.add_suffix('_x').T

# or 
df.index = df.index.astype(str)+'_x'

很遗憾,该axis关键字不受支持add_suffix.

我想在 jupyter notebook 中同时在多个 GPU 上训练多个模型。我正在处理一个带有 4GPU 的节点。我想将一个 GPU 分配给一个模型并同时训练 4 个不同的模型。现在，我通过（例如）为一台笔记本选择了 GPU：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

def model(...):
    ....

model.fit(...)

在四个不同的笔记本中。但是，拟合过程的结果和输出分布在四个不同的笔记本中。但是，按顺序在一个笔记本中运行它们需要很多时间。您如何将 GPU 分配给各个功能并并行运行它们？

如何在pandas.scatter_matrix()使用 python 3.5.2 和 pandas 0.18.0 时更改标记大小？

如何找出docker组中的哪些用户并允许启动docker容器？(Docker 1.12.1)

使用linux命令行将PDF转换为(单个)JPEG的快速可靠方法是什么？

我希望图表中不仅仅有一条 3d 线，以便能够比较数据，不幸的是，这种.add_方法并不适用于所有类型的图。

fig = px.line_3d(sample, x='Time', y='y' ,z='intensity')
# fig.add_line_3d(sample2, x='Time', y='y' ,z='intensity')
fig

我可以从图形中提取痕迹，然后以某种方式将它们全部绘制在一起吗？

我的布局中有类似的东西。

import dash
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
import dash_bootstrap_components as dbc


app = dash.Dash()

app.layout = html.Div([

    html.H1('Progress bar'),
    dbc.Progress(id="progress", value=50, striped=True, animated=True)
])

app.run_server(debug=True, port=9995)

我希望在我的仪表板应用程序中显示一个值为 50% 的进度条。但什么也没有出现。知道为什么吗？

根据文档，lru_cachefrom的默认值functools是 128。但没有定义单位。

装饰器用记忆调用来包装函数，最多保存最近调用的 maxsize。当使用相同的参数定期调用昂贵的或 I/O 绑定的函数时，它可以节省时间。

由于字典用于缓存结果，因此函数的位置和关键字参数必须是可散列的。

不同的参数模式可以被认为是具有单独缓存条目的不同调用。例如，f(a=1, b=2) 和 f(b=2, a=1) 的关键字参数顺序不同，可能有两个单独的缓存条目。

如果指定了 user_function，则它必须是可调用的。这允许将 lru_cache 装饰器直接应用于用户函数，将 maxsize 保留为其默认值 128。

我的问题是有没有像位、字节、兆字节这样的单位附加到这个或这是一个与使用的内存没有简单关系的任意数字？