我想将 Torch 张量转换为 Pandas 数据帧，但通过使用pd.DataFrame我得到了一个填充张量而不是数值的数据帧。
import torch
import pandas as pd
x = torch.rand(4,4)
px = pd.DataFrame(x)
这是我px在变量资源管理器中单击时得到的结果：
0 1 2 3
tensor(0.3880) tensor(0.4598) tensor(0.4239) tensor(0.7376)
tensor(0.4174) tensor(0.9581) tensor(0.0987) tensor(0.6359)
tensor(0.6199) tensor(0.8235) tensor(0.9947) tensor(0.9679)
tensor(0.7164) tensor(0.9270) tensor(0.7853) tensor(0.6921)
我有一个从 Excel.xls文件中提取特定列的 Python 脚本，但输出在提取的信息旁边有一个编号，所以我想知道如何格式化输出以便它们不出现。
我的实际代码是这样的：
for i in sys.argv:
file_name = sys.argv[1]
workbook = pd.read_excel(file_name)
df = pd.DataFrame(workbook, columns=['NOM_LOGR_COMPLETO'])
df = df.drop_duplicates()
df = df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
print(df)
我目前的输出：
1 Street Alpha <br>
2 Street Bravo
但我需要的结果是：
Street Alpha <br>
Street Bravo
没有编号，只有街道名称。
谢谢！
我正在尝试遵循有关使用 Python 提取 Google Analytics 数据的教程。
按照整个教程中的步骤进行操作后，当我调用脚本时，我在标题中收到错误消息：
from apiclient.discovery import build
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredential
回溯（最近一次调用最后一次）：文件“ga.py”，第 4 行，来自 oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials ImportError：无法从“oauth2client.service_account”导入名称“ServiceAccountCredentials”
经过一番谷歌搜索后，我正在阅读这篇文章。
我尝试更改我的包版本：
pip install oauth2client==1.5.2
我尝试根据该帖子的答案添加新包：
pip install pyopenssl
pip install pycrypto
pip install httplib2
pip install oauth2client
pip install ssl
在每种情况下，我在尝试运行后都遇到相同的消息ga.py：
（zen_ga）Macs-MacBook：zen_ga macuser$ python ga.py Traceback（最近一次调用最后）：文件“ga.py”，第4行，来自oauth2client.service_account导入ServiceAccountCredentials ImportError：无法从“oauth2client”导入名称“ServiceAccountCredentials” .service_account'
我如何ServiceAccountCredentials从导入oauth2client.service_account？
假设我将边设置为包含边的列表，如下所示：
E=[(1, 6), (1, 7), (2, 3), (2, 6), (3, 2), (3, 8), (4, 5), (4, 7), (5, 4), (5, 9), (6, 1), (6, 7), (6, 2), (7, 1), (7, 6), (7, 4), (8, 9), (8, 3), (9, 8), (9, 5)]
给定距离矩阵，我想找到节点8和4之间的最短路径（并且还要考虑存在两个等距离的最短路径的情况）：
C=[2.5, 5.59, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 2.5, 5.0, 2.0, 5.59, 5.0, 2.0, 5.0, 2.0, 5.0, 2.0]
其中的每个元素C（例如在第i个位置）对应于相应的边缘的第2个节点E（在第i个位置）之间的距离。
我偶然发现了一些类似的文章，鼓励使用Dijkstra的算法，但是我还没有找到在Python 3.5x中能做到这一点的文章（也许有，但是我找不到它..：/）
因此，除了上面提到的问题外，除了找到节点8和4之间的最小距离外，我还想将其推广到给定边集和距离矩阵的情况下，找到任意两个节点之间的最小距离。