小编HIS*_*ISI的帖子

我通过Anaconda使用Jupyter笔记本.我不小心删了一个牢房,我不能退后一步.

我该如何恢复笔记本电脑？

我是CUDA的新手,我正在试图弄清楚PyCUDA(免费)或NumbaPro CUDA Python(非免费)对我来说会更好(假设图书馆成本不是问题).

两者似乎都要求您使用各自的Python方言.但是,似乎PyCUDA要求你在C代码中编写一个内核函数,这比使用NumbaPro更麻烦,NumbaPro似乎为你做了所有艰苦的工作.

确实如此吗？会有显着的性能差异吗？

就像每次我寻找关于python或R的答案一样,我遇到了Ipython,Ipython内核,Ipython笔记本,jupyter和jupyter内核的这些内涵,我实际上理解了每个人的用法,但我真的很喜欢它们之间的关系.

我试图同时显示 2 行的 2 个输出，我使用 Panda 库，它似乎只显示第二行的输出：

import pandas as pd
data = {"state": ["Ohio", "Ohio", "Ohio", "Nevada", "Nevada"],
     "year": [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
     "pop": [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}

frame = pd.DataFrame(data)

这是我的手机：

frame.state
frame.year

这是输出：

这是我尝试将数据框保存到文本时遇到的错误：

org.apache.spark.sql.AnalysisException: Text data source supports only a single column, and you have 8 columns

这是代码：

df.write.text("/tmp/wt")

我做错了什么？

总是当我想使用使用 MySQL 数据库的程序时，它会强制我安装 MySQL 连接器或mysql-connector-java.jar。

为什么我需要 MySQL 连接器以及它是如何工作的？

我有一个包含数千行的数据框,我正在寻找的是分组并计算一个列然后按输出顺序排序:我做的是somthing看起来像:

import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import sqlContext.implicits._


val objHive = new HiveContext(sc)
val df = objHive.sql("select * from db.tb")
val df_count=df.groupBy("id").count().collect()
df_count.sort($"count".asc).show()

我正在使用奇妙的scipy曲线拟合进行曲线拟合。在绘制数据并添加图例标签以显示计算出的参数时，$^{}$仅当写入字符串时才使用位之间的上标，而从字符串格式调用时则无效。即，$x^{}$.format(3)格式不正确但$x^3$可以。

应该行吗？如果我向图例标签提供输入，是否还需要做其他事情？

示例代码和图表如下。谢谢。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

x_data = np.linspace(0.05,1,101)
y_data = 1/x_data
noise = np.random.normal(0, 1, y_data.shape)
y_data2 = y_data + noise

def func_power(x, a, b):
    return a*x**b 

popt, pcov= curve_fit(func_power, x_data, y_data2)

plt.figure()
plt.scatter(x_data, y_data2, label = 'data')
plt.plot(x_data, popt[0] * x_data ** popt[1], label = ("$y = {}x^{}$").format(round(popt[0],2), round(popt[1],2)))
plt.plot(x_data, x_data**3, label = '$x^3$')
plt.legend()
plt.show()