如何figures在 Markdown 单元格中内联显示 google colab 中文件夹中的图片？
我的本地驱动器上有以下笔记本结构。
figures
- pic1.png
- pic2.png
- ...
Notebook1.ipynb
Notebook2.ipynb
etc.
在谷歌colab中打开笔记本并上传figures文件夹后，我检查了包含图片的文件夹实际上已上传。这是。
然后我在降价单元中尝试了以下操作：
这显然在 google colab 中不起作用。
Jake VanderPlas 是如何做到这一点的？显然他甚至没有将图片上传到“figures”文件夹中，但仍然在 markdown 中使用以下行
在上面的链接中（向下滚动查看 numpy 数组的图片）。
任何帮助表示赞赏！
谢谢！
我正在使用 Jupyter Notebook 来构建幻灯片。直到昨天，CellToolBar 按钮上还有两个按钮可以启动幻灯片放映（其中一个按钮是 RISE.js）。突然间这些按钮就消失了。现在CellToolBar 按钮的右侧根本没有任何按钮。
我尝试conda update jupyter并conda update -c damianavila82 rise使用终端。但我收到消息了# All requested packages already installed。所以问题似乎出在其他地方。
有谁知道我可以做什么来恢复按钮？
谢谢！
我正在使用 pandoc 并用 markdown 编写我的文本。为了创建我自己的风格，我使用自定义乳胶模板。
我想用颜色来设置所有粗体单词的样式。所以当我输入**a word**这个词时不仅应该是粗体，而且还应该是蓝色的。
在我的乳胶模板文件中使用以下内容
\newcommand\boldblue[1]{\textcolor{blue}{\textbf{#1}}}
\renewcommand{\textbf}{\boldblue}
使用转换为 pdf 时出现错误
pandoc myfile -f markdown -t latex --template==mytemplate -o myfile.pdf
其中说
超出 TeX 容量，抱歉（分组级别 = 255）
但是：当我只设置 newcommand 时
\newcommand\boldblue[1]{\textcolor{blue}{\textbf{#1}}}
$\boldblue{some text}$我可以在我的 Markdown 文件中写入并且它可以工作。
问题：如何设置新命令**<word>**？
谢谢！
我正在尝试使用 BeautifulSoup 以编程方式从网站下载（打开）数据。
该网站使用 php 表单，您需要提交输入数据，然后在该表单中明显输出结果链接。
我的方法如下
第1步：通过请求发布表单数据
第 2 步：通过 BeautifulSoup 解析生成的链接
然而，这似乎不起作用/我做错了，因为 post 方法似乎不起作用，并且步骤 2 甚至不可能，因为没有可用的结果。
这是我的代码：
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
def get_text_link(soup):
'Returns list of links to individual legal texts'
ergebnisse = soup.findAll(attrs={"class":"einErgebnis"})
if ergebnisse:
links = [el.find("a",href=True).get("href") for el in ergebnisse]
else:
links = []
return links
url = "https://www.justiz.nrw.de/BS/nrwe2/index.php#solrNrwe"
# Post specific day to get one day of data
params ={'von':'01.01.2018',
'bis': '31.12.2018',
"absenden":"Suchen"}
response = requests.post(url,data=params)
content = response.content
soup = BeautifulSoup(content,"lxml") …是否可以在 pandas 中进行方法链接
示例：这里的数据框可以通过变量名称引用。
df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3], "b":list("abc")})
df = (df
.drop(df.tail(1).index)
#.other_methods
#...
)
df
是否可以在不将数据帧分配给变量名的情况下执行此操作？
df = (pd.DataFrame({"a":[1,2,3], "b":list("abc")})
.drop(??.tail(1).index)
#.other_methods
#...
)
df
谢谢！
我很难理解究竟df.apply()是如何运作的.
我的问题如下:我有一个数据帧df.现在我想在几列中搜索某些字符串.如果在我要为找到字符串的每一行添加的任何列中找到该字符串,则为"标签"(在新列中).
我能够与解决问题map和applymap(见下文).
但是,我希望更好的解决方案是使用, apply因为它将函数应用于整个列.
apply吗？我的错误在哪里？以下是我使用map和的解决方案applymap.
df = pd.DataFrame([list("ABCDZ"),list("EAGHY"), list("IJKLA")], columns = ["h1","h2","h3","h4", "h5"])
mapdef setlabel_func(column):
return df[column].str.contains("A")
mask = sum(map(setlabel_func, ["h1","h5"]))
df.ix[mask==1,"New Column"] = "Label"
applymapmask = df[["h1","h5"]].applymap(lambda el: True if re.match("A",el) else False).T.any()
df.ix[mask == True, "New Column"] = "Label"
因为apply我不知道如何将两列传递给函数/或者根本不理解机制;-)
def setlabel_func(column):
return df[column].str.contains("A")
df.apply(setlabel_func(["h1","h5"]),axis = 1)
上面给了我警觉.
'DataFrame'对象没有属性'str'
有什么建议？请注意,我的实际应用程序中的搜索功能更复杂,需要正则表达式功能,这就是我.str.contain首先使用的原因.
我有一个parquet文件（~1.5 GB），我想用polars. 生成的数据帧有 250k 行和 10 列。一栏里有大块的文本。
我刚刚开始使用极坐标，因为我听到了很多关于它的好消息。其中之一是它比 pandas 快得多。
这是我的问题：
数据帧的预处理相当慢，所以我开始与pandas. 我是否做错了什么，或者这个特定用例的极坐标只是速度较慢？如果是这样：有没有办法加快速度？
这是我的代码polars
import polars as pl
df = (pl.scan_parquet("folder/myfile.parquet")
.filter((pl.col("type")=="Urteil") | (pl.col("type")=="Beschluss"))
.collect()
)
df.head()
整个代码大约需要1 分钟，而仅过滤部分大约需要13 秒。
我的代码在pandas：
import pandas as pd
df = (pd.read_parquet("folder/myfile.parquet")
.query("type == 'Urteil' | type == 'Beschluss'") )
df.head()
整个代码也大约需要1 分钟，而仅查询部分就需要<1 秒。
数据框的 10 列具有以下类型：
如前所述：“ content”列存储大文本（1 到 20 页文本），我需要对其进行预处理，并且我猜存储方式不同。 …
我有一个包含列的 numpy 数组x，想要按多列排序（其中一些可能是 类型np.str_。我知道我可以使用np.lexsort.
有没有办法指定每个排序列是否按升序/降序排列？
示例：我知道我可以按如下方式对多个列进行排序：（编辑以指示字符串列！
import numpy as np
arr = np.array([list("aaabbb"),[1,2,3,1,4,3],[1,2,3,4,6,6]]).T # Define arr
idx = np.lexsort([arr[:,1], arr[:,2]]) # sort by column 2 and then by column 1 (i.e. reversed order)
arr = arr[idx]
我还明白我可以按降序排序，如下所示：
arr = arr[idx[::-1]]
这会导致第一个列（第 2 列）按降序排列，后续列按升序排列。
但是我如何指定我希望首先按降序排序（第 2 列），然后按降序排序（第 1 列），以便得到以下结果。
所需输出：
array([['b', 4, 6],
['b', 3, 6],
['b', 1, 4],
['a', 3, 3],
['a', 2, 2],
['a', 1, 1]]
所以基本上对于我的例子来说，我正在寻找相当于：
df = pd.DataFrame(arr, columns=list("abc")) …我现在正在玩Bokeh一段时间,我真的很惊讶创造美丽是多么容易charts.
然而,有一个我无法解决的视觉事物.
如果我转向背景和边框,我的所有图表仍然具有某种边框/边框.你也可以关掉它吗？
例如,如果我使用下面的代码来关闭我的背景,边框和轴我仍然会在绘图周围形成一个框架.
p.xaxis.visible = False
p.yaxis.visible = False
p.xgrid.visible = False
p.ygrid.visible = False
p.background_fill_color = None
p.border_fill_color = None
这是我的情节例子.
任何想法如何摆脱grey frame？
谢谢你的帮助!
我有两个清单:
allwords(~100,000个元素)stopwords(~2.000元素)我想selectedwords从列表中生成一个新列表,allwords其中包含所有不在的单词stopwords.
我通过以下列表理解实现了这一点
selectedwords = [word.lower() for word in allwords if word.lower() not in stopwords]
问题:有没有更聪明的方法来加速计算(使用python).我对python很新,我很感激任何建议.
谢谢!
我有一个问题,更多的是关于OOP,而不是特定于python.
是否可以在没有特定方法的情况下,在ClassB的实例中存储ClassA的实例,即通过某种继承.
例如:假设我有一个Model class和一个Variable class
class Model():
def __init__(self):
self.vars = []
def _update_vars(self,Variable):
self.vars.append(Variable)
class Variable(Model):
def __init__(self,**kwargs):
self.__dict__.update(kwargs)
现在可以_update_vars在创建变量实例时调用.
所以,如果我做这样的事情:
mdl = Model()
varA = Variable(...)
varB = Variable(...)
那mdl.vars现在将包括varA和varB.
我知道通过将变量作为参数传递给Model的"公共"方法,我可以很容易地做到这一点.所以我不是在寻找
mdl.update_vars(varA)
所以我的两个问题是:
谢谢你的帮助!
我是 Go 新手，刚刚偶然发现了present我通过 导入的 Go 包go get golang.org/x/tools/present。
有什么方法可以自定义演示文稿的外观吗？例如通过调整默认的css文件？
如果是这样，用于样式的文件在哪里？我在 Go 路径中的任何位置都找不到该包...
这可能是一个相当愚蠢的问题:
如果我使用pd.read_excel(somefile)函数,python pandas这个函数是否需要在执行python代码的机器上安装Excel？