我是一名学习 DFA 的学生，正在寻找一个可以查找十进制数是否能被 7 整除的 DFA。
今天我已经解决了数字 2,3,4,5,6,8,9 的整除问题，但我无法解决数字 7 的这个问题。我在网上搜索过，但找不到任何帮助我的答案或者对我来说是可以理解的。
所以现在我来这里寻求帮助。提前致谢。
我有一个以日期作为索引的 pandas 数据框。例如：
B group
index
2018-08-19 True
2018-08-20 True
2018-09-15 False
2018-09-15 False
2019-04-28 True
2019-06-01 False
2019-06-08 True
我只想选择每个可用月份的第一个元素。例如，在这个 DF 中我想选择这些：
B group
index
2018-08-19 True
2018-09-15 False
2019-04-28 True
2019-06-01 False
我不知道该怎么做。所以我来这里问问。提前致谢。
我正在阅读这个关于 Gensim 的答案most_similar：
它执行向量算术：添加正向量，减去负向量，然后从结果位置列出最接近该角度的已知向量。
但当我测试时，情况并非如此。我使用 Gensim 数据集训练了 Word2Vec"text8"并测试了这两个：
model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])
>>> [('queen', 0.7131118178367615), ('prince', 0.6359186768531799),...]
model.wv.most_similar([model["king"] + model["woman"] - model["man"]])
>>> [('king', 0.84305739402771), ('queen', 0.7326322793960571),...]
它们显然不一样。0.713甚至第一个和第二个中的皇后得分0.732也不相同。
所以我再次问这个问题，Gensim 是如何most_similar工作的？为什么上面两者的结果不同呢？
我的计算机上同时有 JSON 文件和 JL 文件，但是当我在记事本中打开它们时，它们的结构看起来是相同的。它们之间有什么区别？我应该在哪里使用每一个？
我是numpy的新手,我想计算numpy数组的所有非对角元素的abs之和.矩阵的非对角元素是矩阵的所有元素,除了在它的主对角线中的元素.
我想计算他们的ABS的总和,所以我可以实现雅可比特征值算法的这次讲座
所以,要计算它,我认为这段代码将起作用:
import numpy as np
off_diagonal_sum = 0
for i in range(n): # n is the dimension of our square matrix
# mat is our matrix
off_diagonal_sum = off_diagonal_sum + np.sum(np.abs(mat[i, (i + 1):n]))
off_diagonal_sum = off_diagonal_sum + np.sum(np.abs(mat[i, 0:(i - 1)]))
但由于我是numpy的新手,我认为应该有一种更简单,更短的计算方法.你有什么主意吗？
提前致谢.
我想将此 Timestamp 对象转换为日期时间 该对象是在数据帧上使用 asfreq 后获得的，这是最后一个索引
Timestamp('2018-12-01 00:00:00', freq='MS')
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
想要的输出
2018-12-01
在使用 Scrapy 1.6抓取页面https://github.com/rg3/youtube-dl/pull/11272时，当我使用选择器进行选择时：
//div[@class = 'file js-comment-container js-resolvable-timeline-thread-container']
如果你在浏览器或其他东西上使用它，不要忘记阻止 JS。
结果将是没有属性“extract_first”的东西。
例如，运行此代码将面临该错误：
for code_and_comment in response.xpath(
"//div[@class = 'file js-comment-container js-resolvable-timeline-thread-container']"):
if code_and_comment is None:
print('it is NONE')
print(code_and_comment.extract_first())
我无法理解，你知道我错在哪里吗？提前致谢。
ROBOTSTXT_OBEY = False我一直认为x /= y等于x = x / y。但是现在我面临的情况是，我在使用时会出错，/=但在使用x = x / y. 所以肯定它们在python中不应该是一样的。
代码是这样的。（是 Tensorflow 中简单的深度学习代码，详细请阅读代码注释）。
import tensorflow as tf
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
# x_train is a (60000, 28, 28) numpy matrix
x_train /= 1 # this will raise error "ValueError: output array is read-only"
x_train = x_train / 1 # but this will work fine
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-44-fceb080f135a> in <module>() 1 ----> 2 …