小编spl*_*ter的帖子

我试图scipy在Python3中使用截断的正态分布.我想做一些简单的事情:绘制截断法线的pdf,其中心为0.5,范围从0到1.我有以下代码行

from scipy import truncnorm
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([truncnorm.pdf(p,0,1, loc=0.5) for p in np.arange(0,1.1,0.1)])

然而,这并没有给出我所期望的漂亮的钟形概率分布函数.相反,它在0.5之前等于0,我无法弄清楚为什么.有什么建议吗？

我正在尝试做一些非常简单的事情，计算作为 DataFrame 的列给出的几个变量的 Pearson 相关矩阵。我希望它忽略 nans 并提供 p 值。scipy.stats.pearsonr是不够的，因为它仅适用于两个变量并且无法解释 nan。应该有比这更好的东西......

例如，

    df = pd.DataFrame([[1,2,3],[6,5,4],[1,None,9]])

       0    1  2
    0  1  2.0  3
    1  6  5.0  4
    2  1  NaN  9

df 的列是变量，行是观测值。我想要一个返回 3x3 相关矩阵以及相应 p 值的 3x3 矩阵的命令。我希望它省略 None。也就是说，[1,6,1],[2,5,NaN]之间的相关性应该是[1,6]和[2,5]之间的相关性。

一定有一个很好的 Pythonic 方法来做到这一点，有人可以建议吗？

我想在我的图中有空白背景，但是，由于某种原因，默认值似乎不是。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2]
y=[3,4]
plt.plot(x,y)

这给了我下图：

为什么默认情况下我会得到这个网格灰色背景？如何更改默认设置？也许这与仅为一个数字设置而不更改默认值有什么不同？谢谢

编辑：显然，这是因为我导入了seaborn模块，正如答案所建议的那样。但是为什么会出现这种行为呢？所以如果我想在一个脚本中同时使用seaborn和使用matplotlib，我需要继续设置默认背景吗？

我正在使用该os.walk()方法浏览文件夹。在其中一个文件夹中，有大量文件，其中约有100,000个。这些文件如下所示：p_123_456.zip。但是它们被读为p123456.zip。确实，当我打开Windows资源管理器浏览文件夹时，在最初的几秒钟中文件看起来像p123456.zip，但随后将其外观更改为p_123_456.zip。这是一个奇怪的情况。

现在，我无法使用，time.sleep()因为所有文件夹和文件都已在循环行中读取到python变量中。这是代码片段：

    for root, dirs, files in os.walk(srcFolder):
        os.chdir(root)
        for file in files:
            shutil.copy(file, storeFolder)

在最后一行中，我得到一个文件未找到异常，说该文件p123456.zip不存在。有谁遇到这个神秘的问题？反正绕过这个？这是什么原因？谢谢。

我期待DataFrame使用python3 对熊猫进行特定操作.我要崩溃了一个N×K个 DataFrame成NKx3 DataFrame它由三列组成:入门,列从原来的索引DataFrame.这是一个例子:

          'a' 'b' 'c'
    'e'    1   2   3
    'f'    4   5   6

期望的输出:

         0   1   2
    0    1  'a' 'e'
    1    4  'a' 'f'
    2    2  'b' 'e'
    3    5  'b' 'f'
    4    3  'c' 'e'
    5    6  'c' 'f'

我正在寻找一种pythonic优雅的方法来实现这一点,但是当我处理非常大的数据帧时,最高优先级是效率.

我有一个很长的数据框（数百万行，几列）。为了运行固定效应回归，我想使用该factor函数将分类变量声明为因子，但这非常慢。我正在寻找一种可能的解决方案来加快速度。

我的代码如下：

library(lfe)
my_data=read.csv("path_to//data.csv")
attach(data.frame(my_data))

以下是非常慢的线路：

my_data$col <- factor(my_data$col)

我正在处理pd.Series每个条目都是列表的位置.我想找到该系列的模式,即本系列中最常见的列表.我尝试过使用pandas.Series.value_counts和pandas.Series.mode.但是,这两种方法都会导致以下异常:

TypeError:不可用类型:'list'

这是一个这样一个系列的简单例子:

pd.Series([[1,2,3], [4,5,6], [1,2,3]])

我正在寻找一个将返回的功能[1,2,3].

我git在 Windows 上使用，当我使用commit command in the command prompt, my Notepad++ opens up and asks me to put in a commit message as follows:

# Please enter the commit message for your changes. Lines starting
# with '#' will be ignored, and an empty message aborts the commit.
# On branch master
# Your branch is up-to-date with 'origin/master'.

This is great, but I want to be able to separate the message title from its body. When I …