有什么区别
import numpy as np
np.dot(a,b)
和
import numpy as np
np.inner(a,b)
我试过的所有例子都返回了相同的结果.维基百科有两篇相同的文章？!在它的描述中inner()说,它的行为在更高的维度上是不同的,但我不能产生任何不同的输出.我应该使用哪一个？
我跑qr factorization在numpy它返回一个列表ndarrays,分别是Q和R:
>>> [q,r] = np.linalg.qr(np.array([1,0,0,0,1,1,1,1,1]).reshape(3,3))
R 是一个二维数组,在底部有零线(甚至证明了我的测试集中的所有例子):
>>> print r
[[ 1.41421356 0.70710678 0.70710678]
[ 0. 1.22474487 1.22474487]
[ 0. 0. 0. ]]
.现在,我想分成R两个矩阵R_~:
[[ 1.41421356 0.70710678 0.70710678]
[ 0. 1.22474487 1.22474487]]
并且R_0:
[[ 0. 0. 0. ]]
(提取所有零线).它似乎接近这个解决方案:删除numpy数组中的行.
编辑:
更有趣:np.linalg.qr()返回一个n x n矩阵.不,我本来期望的:
A := n x m
Q := n x m
R := n x …我正在实现一个看起来非常像math.stackexchange.com上的UI:
$... 之间使用MathJax解析公式$.所以我下载了PageDown演示并进行了设置,效果非常好.现在我尝试在每次<textarea>更改时动态加载MathJax .
MathJax得到了这种方法的一个例子,但我无法让它运行.这就是'my'代码的样子:
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="demo.css" />
<script type="text/javascript" src="../../Markdown.Converter.js"></script>
<script type="text/javascript" src="../../Markdown.Sanitizer.js"></script>
<script type="text/javascript" src="../../Markdown.Editor.js"></script>
<script type="text/javascript" src="http://code.jquery.com/jquery-1.4.2.js"></script>
<script type="text/x-mathjax-config">
MathJax.Hub.Config({
tex2jax: {
inlineMath: [["$","$"],["\\(","\\)"]]
}
});
$("#wmd-input").keypress(function(event){
UpdateMath($(this).val());
});
</script>
<script type="text/javascript" src="../../../mathjax-MathJax-07669ac/MathJax.js?config=TeX-AMS_HTML-full">
</script>
</head>
<body>
<script>
(function () {
var QUEUE = MathJax.Hub.queue; // shorthand for the queue
var math = null; // the element jax for the math …我用它D3.js以交互式和动态的方式可视化几个数据集.用户可以通过加载组合其他数据和视图来浏览所有图形并检索数据的各个视图.我希望用户能够通过等方式共享他们在数据中找到的宝藏mail,facebook但在某种程度上,访问共享"快照"的新用户可以继续探索数据.所以我需要
作为一个尽可能简单的例子(将会有各种图形和许多事件),想象一下有一个简单的d3线图和
graph.selectAll("path").on('mouseover', function(d){
$.get("ajaxFunction",{"d" : d} ,function(jsonData) {
//INIT NEW SVG
});
});
这个新的动态加载页面包含几个svgs.但是如果我只是保存每个svg的形状和位置,就很难跟踪所有当前的事件绑定.如果我保存前用户执行的每个操作,我怎样才能有效地重新加载快照？
我正在从批处理脚本运行一系列应用程序,我想确保打开的程序始终处于焦点.
我们需要确保这一点,因为它是一个实验性的设置,我们希望最大限度地减少麻烦,例如必须将焦点更改为全屏窗口.
当早期程序退出并且桌面可见并且用户点击桌面上的某个图标时,这个问题很少发生,并且在此之后,正在处理序列中的下一个程序,新窗口不在焦点.
由于我从视图中隐藏了命令窗口,因此问题变得更加频繁.
任何强制关注序列中下一个程序的方法,无论是批处理命令,OS的一些设置(我们在Win XP上)还是帮助应用程序都会有所帮助.
我使用HTML5 <video>标签在不同的计算机上播放局域网中的视频.在我目前的设置中,我有一个服务器,它提供了html页面和我想要播放的所有视频.有些计算机应该通过加载html页面来播放这些视频.一般情况下已经有效.但有时一段时间播放视频后,控制台说无法加载资源,播放立即停止.我知道,这可能是我的局域网中的某种超时,我有想法在本地播放视频,即将所有视频复制到每台计算机,只需在服务器上提供html.服务器html然后,只是链接到file://.../.
但是当我在服务器上尝试这种方法时,视频每隔几秒就会停止一次并且根本没有缓冲.观看视频是完全不可能的.视频是*.mp4; 我在所有win7计算机上运行chrome,Server是XAMPP.
有没有办法捕获无法加载资源错误,或者以合理的质量播放本地视频？
你们这些都没有这样的问题吗？
我正在建立一个新的django项目,我想使用提供的应用程序django-registration和django-profile.我安装了两个易于安装和管理,以使django注册工作正常.我的下一步是将django-profile应用程序连接到工作分支.django-registration提供了一个服务,该服务重定向到URL,该URL在settings.py-variable LOGIN_REDIRECT_URL中定义.我的猜测是,我可以简单地粘贴django-profile app的url来连接两者.(例如'/ profiles /').我在"registration.User"上设置了settings.py-variable AUTH_PROFILE_MODULE,(尝试使用django-registration模型!).但我得到一个SiteProfileNotAvailable at/profiles /没有异常提供错误.我尝试按照以下步骤操作:https : //bitbucket.org/ubernostrum/django-registration/src/tip/docs/index.rst https://bitbucket.org/ubernostrum/django-profiles/src/tip/docs/ overview.txt 但我不确定,如果我做的一切都正确,即overview.txt中的这一段
默认情况下,为您的站点创建配置文件模型并
AUTH_PROFILE_MODULE适当指定 设置.然后添加profiles到您的INSTALLED_APPS设置,创建相应的模板并设置URL.为方便链接到配置文件,您的配置文件模型应定义一个get_absolute_url()路由到视图的方法profiles.views.profile_detail,并传递用户名.
所以我的问题是:
get_absolute_url()路由到视图的方法profiles.views.profile_detail,传递用户名".在overview.txt中？I need to convert
FROM
a list of strs
TO
a list of
datetime.datetimedatetime.datetime plus a datetime.timedelta.The input list contains strings in ISO_8601 (wikipedia) format. The strings can either be a date or a time interval. The solution for this, that I came up with is the following:
import dateutil.parser
result = []
for str_ in input_list:
if not is_time_interval_str(str_):
result.append(dateutil.parser.parse(str_))
else:
result.append(parse_time_interval(str_))
What I am stuck with is the two functions …
我正在实现一个非常轻量级的Web项目,它只有一个页面,在图表中显示数据.我使用Django作为Web服务器,并使用d3.js作为此图的绘图例程.你可以想象,只有一些简单的时间序列必须由Django服务器响应,所以我想知道我是否可以在ram中保存这个变量.我的第一个测试是积极的,我的views.py中有类似的东西:
X = np.array([123,23,1,32,123,1])
@csrf_exempt
def getGraph(request):
global X
return HttpResponse(json.dumps(X))
注意,X不时被另一个函数更新,但所有用户访问都是只读的.我需要处理吗？
我在Django中找到了一个讨论全局变量的线程,但在这种情况下,难点在于处理多个写访问.
回答关于为什么我不希望在数据库中存储数据的潜在问题:我在我的所有数据X已经存储在一个巨大的远程数据库中,这个Web应用程序只需要显示数据.
我想使用 scikit-learn 管道的第一步来生成玩具数据集，以评估我的分析性能。我想出的一个简单的示例解决方案如下所示：
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.base import TransformerMixin
from sklearn import cluster
class FeatureGenerator(TransformerMixin):
def __init__(self, num_features=None):
self.num_features = num_features
def fit(self, X, y=None, **fit_params):
return self
def transform(self, X, **transform_params):
return np.array(
range(self.num_features*self.num_features)
).reshape(self.num_features,
self.num_features)
def get_params(self, deep=True):
return {"num_features": self.num_features}
def set_params(self, **parameters):
self.num_features = parameters["num_features"]
return self
例如，这个运行中的变压器可以这样调用：
pipeline = Pipeline([
('pick_features', FeatureGenerator(100)),
('kmeans', cluster.KMeans())
])
pipeline = pipeline.fit(None)
classes = pipeline.predict(None)
print classes
当我尝试通过此管道进行网格搜索时，这对我来说就变得很棘手：
parameter_sets …python ×6
django ×2
jquery ×2
numpy ×2
batch-file ×1
d3.js ×1
datetime ×1
focus ×1
grid-search ×1
html5 ×1
html5-video ×1
iso ×1
javascript ×1
lan ×1
mathjax ×1
matrix ×1
pagedown ×1
parsing ×1
save ×1
scikit-learn ×1
snapshot ×1
window ×1
windows ×1
windows-xp ×1