我有一个关于使用intptr_tvs. 的问题long int.我观察到递增内存地址(例如通过手动指针算术)因数据类型而异.例如,递增char指针会将1添加到内存地址,而递增int指针会为double添加4,8,为long double添加16等等...
起初我做了这样的事情:
char myChar, *pChar;
float myFloat, *pFloat;
pChar = &myChar;
pFloat = &myFloat;
printf( "pChar: %d\n", ( int )pChar );
printf( "pFloat: %d\n", ( int )pFloat );
pChar++;
pFloat++;
printf( "and then after incrementing,:\n\n" );
printf( "pChar: %d\n", (int)pChar );
printf( "pFloat: %d\n", (int)pFloat );
编译和执行得很好,但XCode给了我警告我的类型转换:"从指针转换为不同大小的整数."
经过一些谷歌搜索和binging(后者还是一个词？),我看到有些人推荐使用intptr_t:
#include <stdint.h>
...
printf( "pChar: %ld\n", ( intptr_t )pChar );
printf( "pFloat: %ld\n", ( intptr_t )pFloat );
这确实解决了错误.所以,我想,从现在开始,我应该使用intptr_t类型转换指针...但是经过一些烦躁之后,我发现我可以通过替换int为long …
我相信许多有兴趣学习DL的人都听说过这门课程:
https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
我现在正在学习该课程,并希望分享如何从头开始在Windows上设置学习环境的分步说明.
第一个名为" 设置环境"的答案是关于建立学习环境.你只运行一次.
名为AFTER LOCAL MACHINE REBOOT的第二个答案是关于如何在重新启动计算机后启动环境.
请参阅第三个答案名为HOW IT ALL WORKS以了解所有这些内容是如何工作的(或者您可以盲目地按照第一个答案并稍后查看).
nbextensions在Jupyter Lab中可以使用笔记本扩展名（）吗？
我认为我的扩展程序已启用...我会jupyter nbextension enable提前打电话给他们。但是我在Jupyter Lab的笔记本中看不到它们。
我使用黑色来格式化普通.py文件以及 Jupyter Notebook 文件 ( .ipynb)。对于笔记本电脑，我想要一个更短的line-length.
是否可以用黑色为不同的文件扩展名指定不同的格式化规则？
我试图绘制一张世界地图，其中包含所有具有不同风险级别（低、中和高）的国家。我想为每个风险级别设置不同的颜色，但不确定如何更改配色方案，以便每个风险类别都有我选择的颜色。
df.risk 变量目前低为 1，中等为 2，高为 3，因此它是一个连续变量，但是我想使用离散的，
fig = go.Figure(data=go.Choropleth(
locations = df['code'],
z = df['risk'],
text = df['COUNTRY'],
colorscale = 'Rainbow',
autocolorscale=False,
reversescale=True,
marker_line_color='darkgray',
marker_line_width=0.5,
colorbar_tickprefix = '',
colorbar_title = 'Risk level',
))
fig.update_layout(
title_text='Risk map',
geo=dict(
showframe=False,
showcoastlines=False,
projection_type='equirectangular'
),
annotations = [dict(
x=0.55,
y=0.15,
xref='paper',
yref='paper',
text='Source: <a href="www.google.com">\
Google</a>',
showarrow = False
)]
)
fig.show()
我的示例 df 是：
{'Country': {0: 'Afghanistan',
1: 'Albania',
2: 'Algeria',
3: 'American Samoa',
4: 'Andorra'},
'code': {0: 'AFG', 1: 'ALB', 2: 'DZA', …Generator听起来像是 的替代品RandomState，以及未来在 NumPy 中生成随机数的方式。
什么特征或行为（目前或计划）不会Generator有RandomState不？
两者都可以用BitGenerator对象参数化。他们有一些不同的方法，但绝大多数似乎是相同的。
相关链接：
我有一个 conda env 文件，其中包含一长串依赖项。我正在考虑按字母顺序对它们进行排序以提高可读性。
但后来我想知道：改变顺序会破坏事情吗？
考虑到这个 GitHub 问题，听起来不应该：https ://github.com/conda/conda/issues/4957
更一般地说，如果有关于如何订购 conda env 依赖项的最佳实践，我有兴趣学习。谢谢。
附录（23/3/2022）： 的输出conda env export按字母顺序排序，所以我猜它没问题？
我想安装最新版本numpy(Python的数字库),而版本(v1.6.1)还没有在Ubuntu Oneiric存储库中.当我继续手动安装它时,我读入INSTALL文件,该文件numpy需要使用构建的相同编译器LAPACK(使用的fortran lib numpy)构建.不幸的是,我不知道是哪个编译器.我没有LAPACK自己安装- apt-get当我安装旧版numpy(v1.5.1)时,我没有安装apt.如果我不得不猜测,我会说gfortran,但我宁愿不要搞砸了.
我如何确定哪个编译器构建了我当前的安装LAPACK？有没有简单的方法 - 也许运行一些使用它并检查输出的fortran代码？
谢谢!
我喜欢 duckdb 让我像查询 SQL 表一样查询 DataFrame：
df = pandas.read_parquet("my_data.parquet")
con.query("select * from df limit 10").fetch_df()
我也喜欢 duckdb 拥有像SHOW TABLES;真正的数据库一样的元数据命令。但是，SHOW TABLES;不显示 pandas DataFrames 或其他类似表格的对象。
我的问题是：duckdb 是否提供类似的东西SHOW TABLES;，包括（1）真实的数据库表和（2）类表对象（例如 pandas DataFrames）及其模式？
谢谢！