小编Pat*_*ner的帖子

我有一个字符串，我正在尝试针对一些正则表达式模式进行验证，并且我希望由于模式匹配在 3.10 中可用，我可能能够使用它而不是创建 if-else 块。

考虑一个字符串“validateString”，其可能值为 1021102、1.25.32、string021。

我尝试的代码如下所示。

match validateString:
    case regex1:
        print('Matched regex1')
    case regex2:
        print('Matched regex2')
    case regex3:
        print('Matched regex3')

对于正则表达式 1、2 和 3，我尝试过字符串正则表达式模式以及 re.compile 对象，但它似乎不起作用。

我一直在尝试在互联网上找到这方面的示例，但似乎找不到任何涵盖正则表达式模式匹配与新的 python 模式匹配的示例。

关于如何让它发挥作用有什么想法吗？

谢谢！

我是python的新手,我需要一些帮助.

任务:给出一个清单 - > words = ['aba', 'xyz', 'xgx', 'dssd', 'sdjh']

我需要比较列表中每个字符串的第一个和最后一个元素,如果字符串中的第一个和最后一个元素相同,则递增计数.

给出的列表是:

words = ['aba', 'xyz', 'xgx', 'dssd', 'sdjh']

如果我手动尝试,我可以迭代列表中字符串的每个元素.

words = ['aba', 'xyz', 'xgx', 'dssd', 'sdjh']
w1 = words[0]
print w1
aba

for i in w1:
   print i

a
b
a

if w1[0] == w1[len(w1) - 1]:
   c += 1
   print c

1

但是,当我尝试迭代列表中所有字符串的所有元素时,使用FOR循环.

我收到一个错误.

words = ['aba', 'xyz', 'xgx', 'dssd', 'sdjh']
c = 0
for i in words:
     w1 = words[i]
     if w1[0] == w1[len(w1) - 1]: …

我在Python 3.7中使用Anaconda发行版。在安装的软件包中，我有numpy，pandas等。在PyCharm IDE中，我已将Project Interpreter设置为通过Anaconda安装的python.exe的路径：C：\ Users \ my_user_name \ AppData \ Local \ Continuum \ anaconda3 \ python.exe

但是，当我尝试运行简单的python脚本时：

import numpy as np
print(np.pi)

我收到一个错误：

ImportError：导入多数组numpy扩展模块失败。您极有可能尝试导入失败的numpy构建。如果您使用的是numpy git repo，请尝试git clean -xdf（删除不受版本控制的所有文件）。否则，请重新安装numpy。

原始错误是：DLL加载失败：找不到指定的模块。

请参阅下面的完整错误消息：

追溯（最近一次通话）：文件“ C：\ Users \ my_user_name \ AppData \ Local \ Continuum \ anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core__init __。py”，位于第16行。import multiarray ImportError：DLL加载失败：找不到指定的模块。

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

追溯（最近一次通话）：文件“ C：/Users/my_user_name/Documents/TestMyApps/simpletest.py”，第1行，在导入numpy中作为np文件“ C：\ Users \ my_user_name \ AppData \ Local \ Continuum \ anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy__init __。py“，第142行，位于。从numpy.lib的第13行，导入add_newdocs文件“ C：\ …

我有一个熊猫数据框，其中包含date一些类似下面的值

原始数据：

list = [('2018-10-29', 6.1925), ('2018-10-29', 6.195), ('2018-10-29', 1.95833333333333), 
        ('2018-10-29', 1.785), ('2018-10-29', 3.05), ('2018-10-29', 1.30666666666667), 
        ('2018-10-29', 1.6325), ('2018-10-30', 1.765), ('2018-10-30', 1.265), 
        ('2018-10-30', 2.1125), ('2018-10-30', 2.16714285714286), ('2018-10-30', 1.485), 
        ('2018-10-30', 1.72), ('2018-10-30', 2.754), ('2018-10-30', 1.79666666666667), 
        ('2018-10-30', 1.27833333333333), ('2018-10-30', 3.48), ('2018-10-30', 6.19), 
        ('2018-10-30', 6.235), ('2018-10-30', 6.11857142857143), ('2018-10-30', 6.088), 
        ('2018-10-30', 4.3), ('2018-10-30', 7.80666666666667), 
        ('2018-10-30', 7.78333333333333), ('2018-10-30', 10.9766666666667), 
        ('2018-10-30', 2.19), ('2018-10-30', 1.88)]

加载到pandas后

df = pd.DataFrame(list)


             0          1
0   2018-10-29   6.192500
1   2018-10-29   6.195000
2   2018-10-29   1.958333
3   2018-10-29   1.785000
4   2018-10-29 …

我有一些随机行的图片,如下所示:

我想在它们上面应用一些预处理,以消除不必要的噪声(扭曲写入的线条),以便我可以将它们与OCR(Tesseract)一起使用.
我想到的想法是使用扩张来消除噪音,然后使用侵蚀来修复第二步中缺失的部分.
为此,我使用了这段代码:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('linee.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
cv2.imwrite('delatedtest.png', img)

不幸的是,扩张效果不佳,噪声线仍然存在.

我尝试改变内核形状,但情况变得更糟:写入被部分或完全删除.
我还找到了一个答案,说可以删除这些行

将具有两个或更少相邻黑色像素的所有黑色像素转换为白色.

这对我来说似乎有点复杂,因为我是计算机视觉和opencv的初学者.
任何帮助将不胜感激,谢谢.

我收到了一台 MacBook Pro，需要确保我们的一些 Python 2.7 脚本在该笔记本电脑上运行，并在 Windows 机器上顺利运行。

MacBook 很旧，2008，OS X 10.11.6

我在这台笔记本电脑上使用 pip install 安装某些软件包时遇到问题，我在这里寻求帮助作为最后的手段。首先，Python 2.7.10 已安装并顺利运行。Pip install 也适用，但不适用于所有软件包。首先，我安装了 python-vlc 包：

pip install python-vlc --user

完成无误。然后我运行我们的脚本，它使用 import vlc 导入包

python script.py

造成

回溯（最近通话最后一个）：文件“script.py”，第30行，在进口VLC文件“/Users/admin/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages/vlc/初始化的.py”，行4、在 from vlc.helper import tell File "/Users/admin/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages/vlc/helper.py", line 4, in import applescript File "/Users/admin/ Library/Python/2.7/lib/python/site-packages/applescript/ init .py", line 3, in import only ImportError: No module named only

似乎我只需要安装软件包：

pip install only --user

这导致

仅收集安装收集的包：仅例外：回溯（最近一次调用最后一次）：文件“/Library/Python/2.7/site-packages/pip/_internal/cli/base_command.py”，第 143 行，主状态 = self。运行（选项，参数）文件“/Library/Python/2.7/site-packages/pip/_internal/commands/install.py”，第 366 行，运行中 use_user_site=options.use_user_site，文件“/Library/Python/2.7/站点包/pip/_internal/req/ init.py", line 49, …

在帖子昨天我给，我无意中发现改变__qualname__功能的对意想不到的效果pickle。通过运行更多的测试，我发现在腌制一个函数时，pickle并没有像我想象的那样工作，并且改变__qualname__函数的 对pickle行为方式有实际影响。

下面的片段是我运行的测试，

import pickle
from sys import modules

# a simple function to pickle 
def hahaha(): return 1

print('hahaha',hahaha,'\n')

# change the __qualname__ of function hahaha
hahaha.__qualname__ = 'sdfsdf'
print('set hahaha __qualname__ to sdfsdf',hahaha,'\n')

# make a copy of hahaha
setattr(modules['__main__'],'abcabc',hahaha)
print('create abcabc which is just hahaha',abcabc,'\n')

try:
    pickle.dumps(hahaha)
except Exception as e:
    print('pickle hahaha')
    print(e,'\n')

try:
    pickle.dumps(abcabc)
except Exception as e:
    print('pickle abcabc, a copy of …

我想创建 pydantic 模型来验证用户表单。我的模型值之一应该从名称列表中验证。我成功地使用枚举创建模型如下：

from enum import Enum
class Fruit(str, Enum):
    APPLE = 'apple'
    BANANA = 'banana'
    MELON = 'melon'

from pydantic import BaseModel
class UserForm(BaseModel):
    fruit: Fruit
    name: str

现在我想将枚举切换到我的代码中的值列表：

fruit = ['apple','banana','melon']

我怎样才能做到这一点？

tnx

到目前为止，Google Colab 上的默认 python 是 Py 3.6.7。我想在 Py 3.5.3 上运行。是否可以？如果是这样，如何？

我想突出显示Altair中2条线之间的区域。

我试图查看解决方案是否正在使用，mark_area()但找不到如何指定数据下限。

我的数据（几行）：

index   created     pct_pl_transit  pct_pl_transit_max
0   1970-01-01 00:00:00     49.627697   60.056873
2   1970-01-01 01:00:00     43.800967   55.301460
4   1970-01-01 02:00:00     41.440480   49.757740
6   1970-01-01 03:00:00     37.879753   40.352226
8   1970-01-01 04:00:00     36.691287   19.429075

我的图表：

base=alt.Chart(lien_traf_gest_traf_lapi).encode(x=alt.X('created', axis=alt.Axis(title='Heure', format='%Hh%M')))
line_pct_pl_lapi=base.mark_line(color='blue').encode(y=alt.Y('pct_pl_transit:Q', axis=alt.Axis(title='Nombre de PL SIREDO')))
line_pct_max=base.mark_line().encode(y='pct_pl_transit_max')
line_pct_max+line_pct_pl_lapi