如何限制argparse选项的值？
在下面的代码sau选项应该只接受了一些0或1与bg应只允许一个整数.我该如何实现呢？
import os
import sys, getopt
import argparse
def main ():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Test script')
parser.add_argument('-sau','--set',action='store',dest='set',help='<Required> Set flag',required=True)
parser.add_argument('-bg','--base_g',action='store',dest='base_g',help='<Required> Base g',required=True)
results = parser.parse_args() # collect cmd line args
set = results.set
base_g = results.base_g
if __name__ == '__main__':
main()
我想argparse在Python 2.7 上使用我的脚本参数之一要求介于0.0和1.0之间.是否argparse.add_argument()支持呢？
我有一个R脚本,它接受一个文件作为输入,我想要一个通用的方法来知道输入是一个存在的文件,而不是一个目录.
在Python中,您可以这样做:如何使用Python检查文件是否存在？,但我很难在R中找到类似的东西.
假设file.txt实际存在,我想要的是下面的内容:
input.good = "~/directory/file.txt"
input.bad = "~/directory/"
is.file(input.good) # should return TRUE
is.file(input.bad) #should return FALSE
R有一个叫做file.exists()的东西,但这并不区分文件和目录.
如何使用 指定最小或最大浮点参数argprase？我希望能够在最小和最大浮点值之间提供命令行参数。
我能找到的最接近的是 中的choices选项add_argument()，但它只指定了参数的允许值。
parser.add_argument("L", type=float, choices=range(2))
0.5L的命令行参数失败：
invalid choice: 0.5 (choose from 0, 1)
什么影响将启用响应时间(%D)LogFormat指令对apache性能？
响应时间是以微秒为单位提供请求所用的时间.
可以像这样启用响应时间:
#LogFormat "%h %l %u %t \"%r\" %>s %b" # Default LogFormat
LogFormat "%h %l %u %t \"%r\" %>s %b %D" # LogFormat including response time
我编写了一个用于监视和分析后端脚本性能的工具,即 apache-response-time,它需要响应时间数据.我想警告潜在用户如何启用此指令将影响Apache服务器性能.
我在裸存储库中使用 git 管理我的点文件。有关此方法的详细信息，请参阅Harfang Perch 的文章。
它工作得很好，但我想将 README.md 添加到github 上存储库的根目录。
如何添加一个README.md到GitHub的版本库的根目录，但不具有该文件在我的主目录显示？
如果我将 README.md 推送到 github 然后删除我的主目录中的 README.md 这将导致
deleted: README.md
从消息git --git-dir=$HOME/.dotfiles/ --work-tree=$HOME status我宁愿避免。
据我所知，github 仅在存储库根目录（和子目录，但这与此问题无关）中呈现 README 和 README.md 文件。
我还没有看到其他带有 README.md 文件的 github dotfile 裸存储库，但我只检查了 5 个。
Github wiki 页面不能解决这个问题，除非有一些魔法可以使用隐藏的 .dotfile 将它们显示在存储库的根目录中。也许我正在抓住稻草，但是，有什么方法可以在 github 上的存储库根目录中链接和显示要点？
我目前不使用 gitlab，但如果他们支持 github 不支持的 gitlab 或类似的 git 托管服务，则有可能转移到 gitlab 或类似的 git 托管服务。
我正在使用aregImpute来估算R 数据帧 (bn_df) 上的缺失值。
代码是这样的：
library(Hmisc)
impute_arg <- aregImpute(~ TI_Perc + AS_Perc +
CD_Perc + CA_Perc + FP_Perc,
data = bn_df, n.impute = 5)
它工作正常。
问题出在后面。将值放回原始数据框中。
我可以做到，只是方式不太优雅。我基本上必须为所有列复制/粘贴以下行：
bn_df$CD_Perc[impute_arg$na$CD_Perc] <- impute_arg$imputed$CD_Perc[,1]
bn_df$FP_Perc[impute_arg$na$FP_Perc] <- impute_arg$imputed$FP_Perc[,1]
...
这有效。但是必须有一种更有效的方法来完成此操作，而无需对所有列进行复制/粘贴。
有任何想法吗？
我正在尝试通过R stdio中的keras张量流建立分类模型,但我收到的错误如下.请问有没有人知道？这是我第一次使用keras或深度学习.谢谢
> set.seed(10)
> ind <- sample(2, nrow(stdk), replace=TRUE, prob=c(0.80, 0.2))
> stdk.train <- stdk[ind==1, ]
> stdk.test <- stdk[ind==2, ]
> change.train <- stdk[ind==1, 5]
> change.test <- stdk[ind==2, 5]
> stdk.trainLabels <- to_categorical(change.train)
> stdk.testLabels <- to_categorical(change.test)
>
> modelk <- keras_model_sequential()
> modelk %>%
+ layer_dense(units = 23, activation = 'relu', input_shape = c(40)) %>%
+ layer_dense(units = 9, activation = 'softmax')
> summary(modelk)
Model
Layer (type) Output Shape Param #
================================================================================================================
dense_1 (Dense) (None, 23) …