如何重置蟒蛇的根环境？必须有一个简单的conda reset命令来执行此操作.
我不想再重新安装anaconda了.我有其他的virtualenvs,我不想覆盖,如果我再次安装anaconda会发生这种情况.
我知道
all(map(compare,new_subjects.values()))==True
会告诉我列表中的每个元素是否为True.但是,如何判断除其中一个元素之外的每个元素是否为True？
a = dict(((1,3),(0,-1),(3,21)))
m = max(a, key=a.get)
有人可以给我一个解释,为什么这会返回对应于最大值的键？它困扰了我很长一段时间.谢谢!
有一天,我正在读R中的以下几行,我不明白什么%>%和summarise(n=n())和summarise(total=n())的意思.我理解这些group_by和ungroup方法.
有人可以帮忙吗？这里也没有任何文件.
library(dplyr)
net.multiplicity <- group_by(net, nodeid, epoch) %>% summarise(n=n()) %>%
ungroup() %>% group_by(n) %>% summarise(total=n())
想象一下,我从命令行运行R脚本,如下所示:
Rscript prog.R x y z
我想检查某一行的代码.
目前,我不能在RStudio中以交互方式调试它,因为我不知道如何传递参数.
由于它是从命令行运行的,我如何通过命令行/在RStudio之外调试脚本？
subject_dic = {}
inputFile = open(filename)
for line in inputFile:
split_line = string.split(line, ',')
subject_dic[split_line[0]] = tuple(split_line[1:3])
print subject_dic
我越来越
{'6.08': ('1', '10\n'), '6.09': ('3', '7\n'), '6.19': ('8', '19'), '6.10': ('8', '18\n'), '6.00': ('10', '1\n'), '6.01': ('5', '4\n'), '6.02': ('5', '6\n'), '6.03': ('2', '9\n'), '6.04': ('1', '2\n'), '6.05': ('1', '18\n'), '6.06': ('5', '19\n'), '6.07': ('2', '10\n'), '6.13': ('9', '16\n'), '6.18': ('10', '4\n'), '6.15': ('10', '6\n'), '6.16': ('6', '9\n'), '6.12': ('6', '3\n'), '6.17': ('9', '3\n'), '6.14': ('10', '8\n'), '6.11': ('6', '8\n')} …所以,假设我有一个2x2x2x2x2numpy数组G.我想创建一个根据参数a和b(在哪里a和b是索引)切片的函数.
例如,我希望函数返回G[0,:,0,:,:]if a=0和b=2.这可能吗？
我不知道为什么我无法链接这个程序.首先,这是我的头文件,gcd.h:
#ifndef GCD_H
#define GCD_H
/**
* Calculate the greatest common divisor of two integers.
* Note: gcd(0,0) will return 0 and print an error message.
* @param a the first integer
* @param b the second integer
* @return the greatest common divisor of a and b
*/
long gcd(long a, long b);
#endif
这是我的gcd.cpp文件:
#include "gcd.h"
#include <iostream>
using namespace std;
long gcd(long a, long b) {
// if a and b are both zero, print an error …我一直试图从我的mac os x终端运行eclipse,我收到的错误是没有找到这样的eclipse命令.我将目录添加到我的PATH变量中,我可以在linux上运行它,只是不在mac osx上.
有谁知道这是为什么？
我一直在尝试并行化我的代码,因为目前我正在使用双循环来记录结果.我一直试图看看如何在R中使用SNOW和doParallel包来做到这一点.
如果您想要一个可复制的示例,请使用
residual_anomalies <- matrix(sample(c('ANOMALY','NO SIGNAL'),300,replace=T),nrow=100)
而不是使用这三行
inputfile <- paste0("simulation_",i,"_",metrics[k],"_US.csv")
data <- residuals(inputfile)
residual_anomalies <- conceptdrift(data,length=10,threshold=.05)
在嵌套的for循环中.整个代码如下.
source("GetMetrics.R")
source("slowdrift_resampling_vectorized.R")
metrics <- unique(metrics)
num_metrics <- length(metrics)
f1_scores_table_raw = data.frame(matrix(ncol=10,nrow=46))
f1_scores_table_pred = data.frame(matrix(ncol=10,nrow=46))
rownames(f1_scores_table_raw) <- metrics
colnames(f1_scores_table_raw) <- paste0("Sim",1:10)
rownames(f1_scores_table_pred) <- metrics
colnames(f1_scores_table_pred) <- paste0("Sim",1:10)
for(k in 1:num_metrics){
for(i in 1:10){
#inputfile <- paste0("simulation_",i,"_",metrics[k],"_US.csv")
#data <- residuals(inputfile)
#residual_anomalies <- conceptdrift(data,length=10,threshold=.05)
#the above is how I get the data frame but I'll create another one for reproducibility.
residual_anomalies <- as.data.frame(matrix(sample(c('ANOMALY','NO SIGNAL'),300,replace=T),nrow=100))
names(residual_anomalies) <- …