我有一个矩阵(称之为X),初始化说zero(3).
我想更改代码,以便X是一个大小的单元格数组(比如说)(3,1)并初始化每个元素zero(3).
我可以用循环来做但有更好的方法吗？
X = cell(3,1);
for ii=1:numel(X)
X{ii} = zeros(3);
end
可能重复:
学习嵌入式C/C++开发的最佳评估套件是什么？
我是电子和软件学生,我想进入嵌入式设备世界.在这一点上,这只是个人兴趣,而不是职业选择.
我在C/C++(主要是C++)方面有一定的经验.我是一位经验丰富的linux用户.我有一个arduino但我不喜欢它因为顶层的java层.有一些方法可以在设备上上传C代码,我已经这样做了.
但是,此时我有点困惑.我见过dev.带有调试器和编程器设备的套件.我不知道这些用于什么=>我需要有关这些的信息.还有很多开发者.那里似乎提供各种功能的工具包.有些软件(PIC上的MPLab),如编译器和IDE,使生活更轻松.
我搜索了书籍和信息,但大多数都专注于一些我找不到的处理器(或者花费500美元).其他人花费大部分时间教C(我已经知道C).
我也觉得从ARM处理器开始是最好的.我不确定这是最好的处理器,但它们似乎有很多功能,现在非常流行.它们还具有很高的吞吐量(我知道它们也消耗更多功率).对此有何建议？
我看过这个:http://uk.rs-online.com/web/c/semiconductors/development-kits/microcontroller-processor/
书籍推荐也是受欢迎的.正如我所说,我已经看过一些关注PIC(主要是)http://www.amazon.co.uk/s/ref=nb_sb_noss_1?url=search-alias%3Daps&field-keywords=embedded+systems&x= 0&y = 0的
我找到了一本关于ARM的好书,但我不确定它是否适用于嵌入式开发新手.我认为它可能适用于ARM新手,但具有嵌入式经验.
谢谢,希望它不是双倍的
嗨我有一个带有2级多索引和一列的DataFrame/Series.我想采用二级索引并将其用作列.例如(从多索引文档中获取的代码):
import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
s = pd.DataFrame(np.random.randn(8), index=index, columns=["col"])
看起来像:
first second
bar one -0.982656
two -0.078237
baz one -0.345640
two -0.160661
foo one -0.605568
two -0.140384
qux one 1.434702
two -1.065408
dtype: float64
我想要的是拥有索引[bar, baz, foo, qux]和列的DataFrame [one, two].
我计算了 DatFrame 的平均值，得到了一个如下所示的 Series 对象：
means.sort_index()
0000 0.000204
0100 -0.000083
0200 -0.000260
0300 -0.000667
0400 -0.000025
0500 0.000127
0600 0.000227
0700 -0.000197
0800 -0.000497
0900 -0.000321
1000 -0.000520
1100 0.000562
1200 -0.000107
1300 0.000202
1400 -0.000445
1500 0.000665
1600 0.000288
1700 -0.000183
1800 0.000157
1900 0.000145
2000 -0.000206
2100 0.000388
2200 0.000363
2300 0.000297
dtype: float64
我想将其作为一行添加到 DataFrame 中，但为此，我需要对其进行转换，以便每个索引都是一列。也就是说，我得到一个单行 DataFrame，其中索引作为列。我已经完成了一个枢轴，得到了一个 24x24 矩阵，然后我可以df.ffill().bfill()获取第一行，但这有点脏。means.T也不行。
如何将以上内容转换为以索引为列的 1 行 DataFrame？
我知道getopts和argp.我只是查看了boost,他们有program_options一个用于解析命令行参数的库.
我不确定使用哪一个.我知道getopts是POSIX,而argp不是但是,这并不重要,我.重要的是易用性.你能推荐(优点/缺点吗？)一个.我也对其他图书馆开放.
我有一个生成一些数据的循环,在某些情况下我想保存数据.因此我有:
save(int2str(i), x);
这不起作用,并提供以下消息:
??? Error using ==> save
Argument must contain a string.
我究竟做错了什么？
我想要实现以下目标:
class A:
username = None
username = get_username()
def get_username(self):
if username is None:
try:
uname = os.environ["USER"]
except:
printf("Couldn't find a user name")
return uname
return username
不知道如何实现这一目标.我确定我错过了一些"自我".前缀,但这是我第一次使用python和静态成员.
从某种意义上说,我想要一个具有一些成员和函数的类来计算这些成员的值,但我不想重新计算.我也希望这些是静态函数和数据成员.
问题是该行"username = get_username()"尚未定义该函数.如果我在功能之后输入用户名,那么它就不是
我不确定如何定义create schema foo迁移？我的模型如下所示（我正在使用Flask-Migrate）：
class MyTable(db.Model):
__tablename__ = "my_table"
__table_args__ = {"schema": "foo"}
id = ColumnPrimKey()
name = Column(Text, unique=True, nullable=False)
执行时，mange db upgrade我失败了，因为模式“ foo”不存在。如何使用SQLAlchemy和Alembic为架构添加迁移？
从类似的标题我看到这些可能在C#中不可用.因为它们是如此基本和有用,它们必须在那里,但可能被称为其他东西.
如果它们可用,它们是否支持排序/搜索/插入/删除/唯一等 - 通常的算法？
我至少从 2015 年就注意到了这种行为，并且从那以后就没有改变。当使用 freezegun （或 pytest-freezegun）冻结测试中的时间时，datetime.datetime.now()返回冻结值 whilepd.Timestamp('now')和pd.to_datetime('now')do not。有没有解决的办法？
例如：https: //pypi.org/project/pytest-freezegun/