多个解包分配的教科书示例如下:
import numpy as NP
M = NP.arange(5)
a, b, c, d, e = M
# so of course, a = 0, b = 1, etc.
M = NP.arange(20).reshape(5, 4) # numpy 5x4 array
a, b, c, d, e = M
# here, a = M[0,:], b = M[1,:], etc. (ie, a single row of M is assigned each to a through e)
(我的问题不numpy具体.事实上,我更喜欢纯Python解决方案.)
对于我现在正在看的那段代码,我看到了这个直接场景的两个复杂问题:
我通常不会知道M的形状; 和
我想解压一定数量的物品(绝对比所有项目更少),我想把其余为单一 容器
回到上面的5x4数组,我非常想做的是分别将前三行M分配给a,b和c(完全如上),其余行(我不知道如何)很多东西,只有一些正整数)到一个容器,all_the_rest = [].
我只是想将Sublime Text 2 Package(SublimeREPL)指向正确的 python安装 - 此刻,它正在拾取错误的一个.
这里的故事对Mac用户来说很熟悉.Mac OS附带了一个python安装,它用于各种需要python的操作系统.像许多其他人一样,我不喜欢使用这个系统python(它位于/ System/Library/...)因为它通常已经过时了,当然更新它并不是一个好主意 - 它是一个工作的python Mac OS使用的安装,并更新导致依赖于该安装的操作系统任务中断的风险.
但这是SublimeREPL软件包所采用的版本:
Python 2.7.1 (r271:86832, Jun 25 2011, 05:09:01)
[GCC 4.2.1 (Based on Apple Inc. build 5658) (LLVM build 2335.15.00)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
我用于开发的版本(安装在/ Library/Frameworks /中并且符号链接到/ usr/local/bin)是:
@ > python
Python 2.7.3 (v2.7.3:70274d53c1dd, Apr 9 2012, 20:52:43)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more …有没有办法获取用户当前个人资料图片的图片ID？
编辑:好的,似乎没有琐碎的方式来获取ID!
但是,从随机测试中可以看出,每个用户都有一个带有属性的专辑type="profile",并且此专辑中的第一个图像始终是个人资料图片,因此可以通过这种方式获取个人资料图片的ID.对Facebook更有经验的人可以证实确实总是这样吗？
我有一个像这个numpy数组的数组
dd= [[foo 0.567 0.611]
[bar 0.469 0.479]
[noo 0.220 0.269]
[tar 0.480 0.508]
[boo 0.324 0.324]]
如何循环通过数组选择foo并获得0.567 0.611作为浮点数作为单例.然后选择bar并获得0.469 0.479作为单身浮标......
我可以通过使用得到第一个元素作为列表
dv= dd[:,1]
'foo'和'bar'元素不是未知变量,它们可以改变.
如果元素处于位置[1],我将如何改变？
[[0.567 foo2 0.611]
[0.469 bar2 0.479]
[0.220 noo2 0.269]
[0.480 tar2 0.508]
[0.324 boo2 0.324]]
我需要在不带ts对象的向量上使用函数.我正在尝试将其转换为普通的旧矢量,但我似乎无法弄明白.我用Google搜索,但大多数人都试图将数据类型转换为ts对象.我想走另一条路.任何帮助,将不胜感激.
我试图找出如何调整感知器算法的参数以使其在看不见的数据上表现相对较好时遇到了一些问题.
我已经实现了一个验证工作的感知算法,我想找出一种方法,通过它我可以调整迭代的数量和感知的学习速度.这是我感兴趣的两个参数.
我知道感知器的学习速率不会影响算法是否收敛和完成.我正试图掌握如何改变n.它太快了,它会在很多地方摆动,而且太低而且需要更长的时间.
至于迭代次数,我不完全确定如何确定理想数.
无论如何,任何帮助将不胜感激.谢谢.
HTML中返回的异常会破坏我的JSON客户端.我想jsonify这个输出.
更多细节:我有一个视图功能,这个api应用程序的端点.
如您所见,此函数在json中返回结果.
@app.route('/route1')
def api_route1():
if user_id in request.args:
k1 = request.args['user_id']
return flask.jsonify(recs=some_function(k1))
else:
return "no valid user_id supplied"
问题,未处理的异常是在HTML中,例如,
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01
Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>TypeError: 'NoneType' object is not iterable // Werkzeug Debugger</title>
<link rel="stylesheet"
href="?__debugger__=yes&cmd=resource&f=style.css"
type="text/css">
这打破了我的json客户端.HTML格式显然是默认的,但我不知道如何选择退出它并指定jsonified异常(理想情况下jsonify返回甚至标题的任何东西).
我怀疑我需要的是优秀的Flask文档中的某个地方,但我找不到它.
希望这个周末你能从我这里得到最后一个NN问题,但是这里有:)
有没有办法处理你"并不总是知道"的输入...所以它不会以某种方式影响权重？
所以......如果我问某人是男性还是女性而且他们不想回答,有没有办法忽视这些意见？也许把它直接放在中心？(假设1,0输入为0.5？)
谢谢
几年前,有人发布了Active State Recipes用于比较目的,三个python/NumPy函数; 每个都接受相同的参数并返回相同的结果,即距离矩阵.
其中两个来自公开来源; 它们都是 - 或者它们在我看来是 - 惯用的numpy代码.创建距离矩阵所需的重复计算由numpy优雅的索引语法驱动.这是其中之一:
from numpy.matlib import repmat, repeat
def calcDistanceMatrixFastEuclidean(points):
numPoints = len(points)
distMat = sqrt(sum((repmat(points, numPoints, 1) -
repeat(points, numPoints, axis=0))**2, axis=1))
return distMat.reshape((numPoints,numPoints))
第三个使用单个循环创建了距离矩阵(显然,由于只有1,000个2D点的距离矩阵,有一百万个条目,因此很多循环).乍一看这个函数看起来像我在学习NumPy时编写的代码,我会编写NumPy代码,首先编写Python代码,然后逐行翻译.
在Active State帖子发布几个月之后,在NumPy邮件列表的一个帖子中发布并讨论了比较三者的性能测试结果.
事实上,循环函数明显优于其他两个函数:
from numpy import mat, zeros, newaxis
def calcDistanceMatrixFastEuclidean2(nDimPoints):
nDimPoints = array(nDimPoints)
n,m = nDimPoints.shape
delta = zeros((n,n),'d')
for d in xrange(m):
data = nDimPoints[:,d]
delta += (data - data[:,newaxis])**2
return sqrt(delta)
线程中的一位参与者(Keir Mierle)提供了为什么这可能是真的:
我怀疑它会更快的原因是它具有更好的局部性,在移动到下一个工作集之前完全完成对相对较小的工作集的计算.一个衬垫必须重复地将潜在的大MxN阵列拉入处理器. …
#compute first differences of 1d array
from numpy import *
x = arange(10)
y = zeros(len(x))
for i in range(1,len(x)):
y[i] = x[i] - x[i-1]
print y
上面的代码有效,但必须至少有一种简单的pythonesque方法,而不必使用for循环.有什么建议？
python ×6
numpy ×3
performance ×2
api ×1
arrays ×1
facebook ×1
flask ×1
html ×1
json ×1
macos ×1
perceptron ×1
r ×1
scipy ×1
sublimetext ×1
sublimetext2 ×1
time-series ×1