小编tog*_*tog的帖子

是否有类似于.condarc(anaconda 4.0.0)的配置允许Jupyter配置为在本地计算机上的公司代理后面工作？

收到错误:

HTTPError: HTTP Error 407: Proxy Authentication Required

我正在做一个可以管理FOSS的来源,其中一个是Black Duck Software,也是ohloh.net.我想知道是否有人知道相似的工具？

我有一堆地理数据如下.我想按经度为.2度和纬度为.2度的箱子对数据进行分组.

虽然对于纬度或经度来说这是微不足道的,但对于这两个变量,这样做最合适的是什么？

|User_ID  |Latitude  |Longitude|Datetime           |u    |v    |
|---------|----------|---------|-------------------|-----|-----|
|222583401|41.4020375|2.1478710|2014-07-06 20:49:20|0.3  | 0.2 |
|287280509|41.3671346|2.0793115|2013-01-30 09:25:47|0.2  | 0.7 |
|329757763|41.5453577|2.1175164|2012-09-25 08:40:59|0.5  | 0.8 |
|189757330|41.5844998|2.5621569|2013-10-01 11:55:20|0.4  | 0.4 |
|624921653|41.5931846|2.3030671|2013-07-09 20:12:20|1.2  | 1.4 |
|414673119|41.5550136|2.0965829|2014-02-24 20:15:30|2.3  | 0.6 |
|414673119|41.5550136|2.0975829|2014-02-24 20:16:30|4.3  | 0.7 |
|414673119|41.5550136|2.0985829|2014-02-24 20:17:30|0.6  | 0.9 |

到目前为止,我所做的是创建2个线性空间:

lonbins = np.linspace(df.Longitude.min(), df.Longitude.max(), 10) 
latbins = np.linspace(df.Latitude.min(), df.Latitude.max(), 10)

然后我可以分组使用:

groups = df.groupby(pd.cut(df.Longitude, lonbins))

然后,我可以显然迭代这些组以创建第二级.我的目标是对每个组进行统计分析,并可能在地图上显示它们看起来不太方便.

bucket = {}
for name, group in groups: 
    print name bucket[name] = group.groupby(pd.cut(group.Latitude, latbins)) …

我正在 python 3 中构建 Websocket 服务器应用程序。我正在使用此实现：https ://websockets.readthedocs.io/

基本上我想使用不同的线程在同一进程中启动服务器和客户端。

这是我的代码。服务器似乎已启动，但客户端无法连接。

我究竟做错了什么 ？

纪尧姆

import asyncio
import websockets
import socket
from threading import Thread

async def hello(websocket, path):
    name = await websocket.recv()
    print(f"< {name}")
    greeting = f"Hello {name}!"
    await websocket.send(greeting)
    print(f"> {greeting}")

def start_loop(loop):
    asyncio.set_event_loop(loop)
    loop.run_forever()

# Get host and port from config file
server_host = socket.gethostname()
server_port = 8081  # random.randint(10000, 60000)

print('server_host: ' + server_host)

# start a new event loop
new_loop = asyncio.new_event_loop()
t = Thread(target=start_loop, args=(new_loop,))
t.start() …