小编jtl*_*lz2的帖子

这相当简单，但我无法理解。假设对于以下数据框，我只想保留 y 列中具有重复值的行：

>>> df
   x  y
    x   y
0   1   1
1   2   2
2   3   2
3   4   3
4   5   3
5   6   3
6   7   5
7   8   2

所需的输出如下所示：

>>> df
    x   y
1   2   2
2   3   2
3   4   3
4   5   3
5   6   3
7   8   2

我试过这个：

df[~df.duplicated('y')]

但我明白了：

    x   y
0   1   1
1   2   2
3   4   3
6   7   5

按照这里的简约安装说明,然后在macOS High Sierra 10.13.1上执行:

bin/zeppelin-daemon.sh start

守护进程启动正常,但将任何浏览器指向http://localhost:8080产量

HTTP ERROR: 503
    Problem accessing /. Reason:

    Service Unavailable
Powered by Jetty://

如果我以root身份运行,或者以root身份运行浏览器,或者通过homebrew(brew install apache-zeppelin)安装,则会发生同样的事情.

权限问题？

什么是解决方案？

谢谢!

我正在尝试将共享C库与某些python代码连接起来.与库的接口是这样的

typedef struct{
    int v1;
    double* v2} input;

还有另外两种类型,例如:配置和输出类型.

我在python中使用ctypes Structure如下设置这些结构:

class input(Structure):
    _fields_ = [("v1",c_int),("v2",POINTER(c_double)]

C代码有一些函数接收指向该结构的指针,argtypes定义如下:

fun.argtypes = [constraints,input,POINTER(input)]

constraints是另一个具有一些int配置字段的结构.

首先,我更新输入结构中的v2字段

input.v2 = generated_array.ctypes.data_as(POINTER(c_double))

然后我称之为:

fun(constraints,input,byref(output))

函数原型请求struct和*to struct(假设输出结构类型与输入结构类型相同).

然后我想访问存储在输出的v2字段中的乐趣结果.但是我得到了意想不到的结果.这样做有更好/更正确的方法吗？

我在这里搜索了很多并阅读了文档,但我找不到有什么问题.我没有任何错误消息,但是我从共享库中收到的警告似乎表明这些接口存在错误.

我猜我发现了这个问题:

当我调用该方法时,会调用一个numpy数组.然后我创建了4个向量:

    out_real = ascontiguousarray(zeros(din.size,dtype=c_double))
    out_imag = ascontiguousarray(zeros(din.size,dtype=c_double))
    in_real  = ascontiguousarray(din.real,dtype = c_double)
    in_imag  = ascontiguousarray(din.imag,dtype = c_double) 

其中din是输入向量.我用这种方式测试了方法:

    print in_real.ctypes.data_as(POINTER(c_double))    
    print in_imag.ctypes.data_as(POINTER(c_double))
    print out_real.ctypes.data_as(POINTER(c_double))
    print out_imag.ctypes.data_as(POINTER(c_double))

结果是:

    <model.LP_c_double object at 0x1d81f80>
    <model.LP_c_double object at 0x1d81f80>
    <model.LP_c_double object at 0x1d81f80>
    <model.LP_c_double object at 0x1d81f80> …

我可以通过PIL,Python OpenCV等从磁盘读取jpg图像,通过一些内置函数(例如OpenCV)将其转换为numpy数组arr= cv2.imread(filename).

但是如何直接从内存中解码二进制格式的jpg？

使用案例:我想将一个jpg图像以二进制格式放入数据库,然后将其从db读入内存并将其解码为numpy数组.

这可能吗？

我以某种方式改变了我的 PyCharm 环境的外观，现在因为我的屏幕不是很亮，所以在晴天时我什么也看不到。

现在看起来像这样：

所以，我认为改变 Darcula 的主题会有所帮助：

但结果更糟：

我知道从黑色改变输出颜色是不可能的，但我认为所有其他颜色都是可行的。你能告诉我恢复默认外观的步骤吗？普通的白色笔记本最好。谢谢。

我想做与这个问题相反的事情：

如何使用 Kubernetes Python 客户端创建秘密？

IE：

如何通过 kubernetes-python API 从 kubernetes 集群读取现有机密？

用例是：我想从 jupyter 笔记本（也在我的集群中运行）向 mongodb（在我的集群中运行）进行身份验证，出于明显的原因，不将 mongodb 身份验证密码保存在 jupyter 笔记本中。

谢谢！

根据这个问题，我了解到，class_weight在keras训练期间应用加权损失，并且sample_weight如果我对所有训练样本没有相同的信心，则会按样本进行一些操作。

所以我的问题是，

1. 验证期间的损失是由 加权class_weight，还是仅在训练期间加权？
2. 我的数据集有 2 个类别，实际上我的类别分布并没有严重不平衡。该比例约为。1.7 : 1.是否有必要使用class_weight来平衡损失甚至使用过采样？可以将稍微不平衡的数据保留为通常的数据集处理吗？
3. 我可以简单地考虑sample_weight为每个训练样本赋予的权重吗？而且我的训练样本可以得到同等的置信度，所以我可能不需要使用它。

我在 kubernetes 上的 jupyterhub 中运行 jupyterlab。

我正在尝试使用例如显示小部件

from ipywidgets import interact

@interact(x=(0, 100, 10))
def p(x=50):
    pass

实验室笔记本打印的不是预期的交互式小部件：

interactive(children=(IntSlider(value=50, description='x', step=10), Output()), _dom_classes=('widget-interact...

检查 javascript 控制台时：

default.js:129 Error: Object 'jupyter.widget' not found in registry
    at default.js:1474
    at new Promise (<anonymous>)
    at Object.loadObject (default.js:1453)
    at DefaultKernel.<anonymous> (default.js:919)
    at Generator.next (<anonymous>)
    at default.js:9
    at new Promise (<anonymous>)
    at push.YC29.__awaiter (default.js:5)
    at DefaultKernel._handleCommOpen (default.js:911)
    at DefaultKernel.<anonymous> (default.js:1018)

我尝试了许多不同的组合：

!pip install ipywidgets
!pip install widgetsnbextension --upgrade
!pip install widgetslabextension --upgrade
!conda install -n base …

我有一个足够大的数据集，我想对 AWS OpenSearch 中的 JSON 对象进行批量索引。

我看不到如何使用以下任何一个来实现此目的：boto3、awswrangler、opensearch-py、elasticsearch、elasticsearch-py。

有没有办法在不直接使用 python 请求（PUT/POST）的情况下做到这一点？

请注意，这不适用于：ElasticSearch、AWS ElasticSearch。

非常感谢！

我正在构建一个利用谷歌云平台的 OCR 服务的应用程序。我仍在处理它，只是想知道此服务是否也检测条形码并对其进行解码？

谢谢。