小编zab*_*bop的帖子

我创建了一个自定义 docker 映像并将其推送到 docker hub，但是当我在 CI/CD 中运行它时，它给了我这个错误。

exec /usr/bin/sh: exec format error

在哪里 ：

Dockerfile

FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y software-properties-common
RUN apt-get install -y python3-pip
RUN pip3 install robotframework

.gitlab-ci.yml

robot-framework:
  image: rethkevin/rf:v1
  allow_failure: true
  script:
    - ls
    - pip3 --version

输出

Running with gitlab-runner 15.1.0 (76984217)
  on runner zgjy8gPC
Preparing the "docker" executor
Using Docker executor with image rethkevin/rf:v1 ...
Pulling docker image rethkevin/rf:v1 ...
Using docker image sha256:d2db066f04bd0c04f69db1622cd73b2fc2e78a5d95a68445618fe54b87f1d31f for rethkevin/rf:v1 with digest rethkevin/rf@sha256:58a500afcbd75ba477aa3076955967cebf66e2f69d4a5c1cca23d69f6775bf6a …

问题：

如何在 Pandas 数据框中分别考虑每一行（并可能用 NaN 替换它们），从每一行中删除重复的单元格值？

如果我们可以将所有新创建的 NaN 移到每一行的末尾，那就更好了。

例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': ['A', 'A', 'C', 'B'],
                   'b': ['B', 'D', 'B', 'B'],
                   'c': ['C', 'C', 'C', 'A'],
                   'd': ['D', 'D', 'B', 'A']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

这创造了这个df：

我必须合并两个数据帧

DF1

company,standard
tata,A1
cts,A2
dell,A3

DF2

company,return
tata,71
dell,78
cts,27
hcl,23

我必须将两个数据帧作为一个数据帧.我需要输出像

company,standard,return
tata,A1,71
cts,A2,27
dell,A3,78

我正在 Vertex AI 的工作台部分提供的笔记本中工作。我需要更新版本的 Python，但我只能在这些笔记本中访问 Python 3.7。我已成功遵循这些步骤，如果我python3.8 --version在终端中运行，我会得到Python 3.8.2，这很好，但python --version仍然返回Python 3.7.12。如果按照这个答案并重新启动笔记本的内核，我运行

from platform import python_version
print(python_version())

在笔记本上，我得到了3.7.12.

如何在 Vertex AI 中获取支持最新 Python 版本的笔记本？

长话短说:我想将盖亚天体测量数据绘制成Python中的TESS图像.这怎么可能？请参阅下面的详细说明.

我有一个64x64像素的TESS星形图像与Gaia ID 4687500098271761792.TESS天文台指南第8页称1像素约为21弧秒.使用Gaia Archive,我搜索这颗星(在顶部特征下面,点击搜索.)并提交查询以查看1000弧秒内的星星,大致是我们需要的半径.我用于搜索的名称Gaia DR2 4687500098271761792如下所示:

提交查询,我得到一个500星的列表RA和DEC坐标.选择CSV并且Download results,我得到了大约4687500098271761792的星星列表.此结果文件也可以在此处找到.这是我们想要使用的Gaia的输入.

从TESS,我们有4687500098271761792_med.fits,一个图像文件.我们用以下方式绘制它

from astropy.io import fits
from astropy.wcs import WCS
import matplotlib.pyplot as plt
hdul = fits.open("4687500098271761792_med.fits")[0]
wcs = WCS(hdul.header)
fig = plt.figure(figsize=(12,12))
fig.add_subplot(111, projection=wcs)
plt.imshow(hdul.data)

得到一个很好的照片:

和一堆警告,其中大部分都在这里得到了解释(Q中的警告,评论中的解释).

请注意,我们使用WCS投影确实很好.为了检查,让我们只是绘制数据,hdul.data而不关心投影:

plt.imshow(hdul.data)

结果:

几乎和以前一样,但现在轴的标签只是像素数,而不是RA和DEC,这是更好的选择.第一个图中的DEC和RA值分别在-72°和16°左右,这是好的,因为Gaia目录给了我们大约这些坐标的 …

我有（比方说）100 分。我想在它们之间生成一条路径，越短越好。这就是旅行商问题。由于TSP 是 NP 难的，我对没有找到全局解决方案感到满意。我的方法可以快速给出解决方案并且扩展性良好。

生成示例点：

import numpy as np
points = np.random.RandomState(42).rand(100,2)

生成距离矩阵，其中i,j条目包含point[i]和之间的距离point[j]。使用这个答案：

z = np.array([[complex(*c) for c in points]]) # notice the [[ ... ]]
distance_matrix = abs(z.T-z)

我如何继续找到一条至少具有局部最小路径长度的最短路径？

一些相关问题：

此线程：scipy 中的旅行推销员提供了用于查找 TSP 解决方案的代码。但它以迭代方式工作，因此如果要访问的点数量很大，则脚本不会在合理的时间内生成解决方案。

此主题：如何使用 python 中的 or-tools 解决累积旅行商问题？没有代码答案，并且不专注于经典 TSP。

此线程：优化旅行商算法（时间旅行者算法）提供了问题的迭代解决方案（这意味着糟糕的扩展）

基于诗歌文档：

同样，如果您有命令行工具，例如pytest或black您可以使用以下命令运行它们poetry run pytest

使用黑色的建议方法是：

poetry run black myscript.py

但是，如果我只使用，我没有注意到行为有任何差异

black myscript.py

这两种方法有什么区别？

我正在从这样的 python 脚本中运行一个 shell 脚本：

call(['bash', 'run.sh'])

我想run.sh从 python 脚本内部传递几个变量。看起来我只能附加变量，如下所示：

call(['bash', 'run.sh', 'var1', 'var2'])

然后在我的 shell 脚本中使用 $1 和 $2 访问它们。但我无法让它发挥作用。

我需要选择框选项列表的垂直滚动条。我只需要显示列表的前几项。我对列表中的项目数量没有任何控制权。

我在这里检查了所有类似的问题，但没有任何结果。无论如何要这样做？

.wrapper{
width:200px;
padding:20px;
height: 150px;
}

<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css">


<div class="wrapper" ><select name="" id="" class="form-control">
        <option value="">One</option>
        <option value="">Two</option>
        <option value="">Three</option>
        <option value="">Four</option>
        <option value="">Five</option>
        <option value="">Six</option>
        <option value="">Seven</option>
        <option value="">Eight</option>
        <option value="">Nine</option>
        <option value="">Ten</option>
    </select></div>

import pandas as pd

我有一个数据框：

df=pd.DataFrame({'cmplxnumbers':[1+1j,2-2j,3*(1+1j)]})

我需要获取列中数字的虚部。

我这样做：

df.cmplxnumbers.apply(lambda number: number.imag)

结果我得到：

0    1.0
1   -2.0
2    3.0
Name: cmplxnumbers, dtype: float64

正如预期的那样。

有没有更快、更直接的方法，也许不涉及lambda函数？