小编Ary*_*thy的帖子

因此，我试图将我的float numpy数组转换为整数。但是当我这样做时：

array.astype(np.uint64)

它改变了这个数组：

[ 550.  514.  451.  494.  490.  500.  ...]

对此：

[549 513 450 493 489 499 ... ]

因此，我想知道你们中的任何人是否对此有一个想法？我必须获得np.uint64我接下来使用的代码的输出。

先感谢您。

我有两个向量，我想构建它们的成对差异的矩阵。目前我这样做：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([3,2,1])
M = a.reshape((-1,1)) - b.reshape((1,-1))

这当然有效，但我想知道这是否真的是预期的做事方式。该行的可读性不佳；人们必须想一想他们在reshape做什么。这可以改进吗？是否有另一种“更清洁”的方式来实现相同的目标？

我试图使用计数器按出现次数对字母进行排序,并将任何具有相同频率的字符按字母顺序排列,但我无法访问它产生的字典的值.

letter_count = collections.Counter("alphabet")
print(letter_count)

生产:

Counter({'a': 2, 'l': 1, 't': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'e': 1, 'b': 1})

如何按频率排序,然后按字母顺序排序,所以只显示一次的所有内容都按字母顺序排列？

我使用带有if语句的Python正则表达式：如果匹配为None，则应转到else子句。但它显示此错误：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

脚本是：

import string
chars = re.escape(string.punctuation)
sub='FW: Re: 29699' 
if re.search("^FW: (\w{10})",sub).group(1) is not None :
    d=re.search("^FW: (\w{10})",sub).group(1)
else:
    a=re.sub(r'['+chars+']', ' ',sub)
    d='_'.join(a.split())

每个帮助都是巨大的帮助！

我有一个numpy2D数组，其形状(4898, )是每行中的元素用分号分隔，但仍存储在单列而不是多列中（期望的结果）。如何在2D数组的每个数组中每次出现分号时创建拆分。我已经编写了以下Python脚本来这样做，但是会引发错误。

stochastic_gradient_descent_winequality.py

import numpy
import pandas

if __name__ == '__main__' :

    with open('winequality-white.csv', 'r') as f_0 :
        with open('winequality-white-updated.csv', 'w') as f_1 :
            f_0.next()
            for line in f_0 :
                f_1.write(line)


    wine_data = pandas.read_csv('winequality-white-updated.csv', sep = ',', header = None)
    wine_data_ = wine_data
    wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_], dtype = numpy.float)

    print (numpy.shape(wine_data))

失误

Traceback (most recent call last):
  File "stochastic_gradient_descent_winequality.py", line 16, in <module>
    wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_], …

我正在尝试将列表写入文件.我的代码写入除最后列表之外的所有列表.我不知道为什么.有人可以看看我的代码,让我知道我做错了什么？

complete_test=[['apple','ball'],['test','test1'],['apple','testing']]
counter = 1
for i in complete_test:
    r=open("testing"+str(counter)+".txt",'w')
    for j in i:
        r.write(j+'\n')
    counter=counter +1

谢谢.

我正在研究一个属于两种类型的小型示例节点集{'human', 'machine'}，我想以字典形式在networkx图的每个节点之外标记节点属性，例如下图中的节点c，e，j中所示的那些。（我使用MS Word在图形上添加了字典类型的属性。）：

基本图是使用以下代码生成的：

import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'], type = 'machine')
G.add_nodes_from(['h', 'i', 'j'], type = 'human')
G.add_edges_from([('a', 'c'), ('a', 'b'), ('a', 'd'), ('a', 'f'), ('b', 'd'), ('b', 'e'), ('b', 'g'), ('c', 'f'), ('c', 'd'), ('d', 'f'), ('d', 'e'), ('d', 'g'), ('e', 'g'), ('f', 'g'), ('f', 'h'), ('g', 'h'), ('h', 'i'), ('i', 'j')])

def plot_graph(G, weight_name=None):
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.figure()
    pos = nx.spring_layout(G)
    edges = …

我想为检测到的每个社区绘制一个带有彩色节点的网络（我已经有了每个社区的节点列表。）

我目前所拥有的是这样的：

plot = nx.draw(G3, nodecolor='r', node_color= 'white', edge_color='k',
         with_labels=True, font_weight='light', node_size= 280, width= 0.9)
plt.savefig('graphe.png')
plt.show()

我如何以每个社区采用特定颜色的方式实现它？

我目前正在尝试使用我自己的脚本而不是 detector.py 从我的图像中使用自定义模型获取边界框坐标。我想获取在图像上绘制边界框所需的坐标。有人可以帮我吗？

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', 'best.pt')
model = model.autoshape()

results = model(img, size=416)

我有一个带有 matplotlib 配置选项的自定义文件，按照此处的matplotlibrc过程进行操作。当我第一次启动 Jupyter QtConsole 时（通过终端，如果重要的话），正在读取文件\xe2\x80\x94plots 使用我设置的选项，例如虚线网格线：

%matplotlib inline\n\nplt.plot([1, 2, 3])\nOut[2]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x9d2fe80>]\n

文件matplotlibrc在这里：

mpl.matplotlib_fname()\nOut[4]: \'C:\\\\Users\\\\my_username\\\\.matplotlib\\\\matplotlibrc\'\n

但是如果我导入seaborn：

import seaborn as sns\n

然后绘图切换到seaborn风格：

plt.plot([1, 2, 3])\nOut[6]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0xceb9cc0>]\n

是否可以在保留原始绘图风格的同时导入seaborn？ 我想使用它的功能，例如seaborn.heatmap，但不使用它的样式。