我想使用Mayavi以与本页第三个图形完全相同的方式绘制三维等高线图(氢电子云模型):
http://www.sethanil.com/python-for-reseach/5
我有一组数据点,我使用自己的模型创建,我想使用它.数据点存储在一个多维的numpy数组中,如下所示:
XYZV = [[1, 2, 3, 4],
[6, 7, 8, 9],
...
[4, 5, 6, 7]]
数据点不是在XYZ空间中均匀分布,也不是以任何特定顺序存储.我认为这个例子使用了一个meshgrid来生成数据点 - 我已经看了这个但完全不理解它.任何帮助将非常感激？
H http://www.sethanil.com/_/rsrc/1267943775903/python-for-reseach/5/Article5-fig3.png
我有一张桌子:
key product_code cost
1 UK 20
1 US 10
1 EU 5
2 UK 3
2 EU 6
我想找到每组"钥匙"的所有产品的总和,并附加到每一行.例如,对于key = 1,找到所有产品的成本总和(20 + 10 + 5 = 35),然后将结果附加到对应于key = 1的所有行.最终结果:
key product_code cost total_costs
1 UK 20 35
1 US 10 35
1 EU 5 35
2 UK 3 9
2 EU 6 9
我更愿意在不使用子连接的情况下这样做,因为这样效率很低.我最好的想法是将该over函数与sum函数结合使用,但我无法使其工作.我最好的尝试:
SELECT key, product_code, sum(costs) over(PARTITION BY key)
FROM test
GROUP BY key, product_code;
我看了一下这些文档但有那么神秘,我不知道如何解决这个问题.我使用Hive v0.12.0,HDP v2.0.6,HortonWorks Hadoop发行版.
我有以下最小的工作示例：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
import numpy as np
sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)
# Create dummy pySpark DataFrame with 1e5 rows and 16 partitions
df = sqlContext.range(0, int(1e5), numPartitions=16)
def toy_example(rdd):
# Read in pySpark DataFrame partition
data = list(rdd)
# Generate random data using Numpy
rand_data = np.random.random(int(1e7))
# Apply the `int` function to each element of `rand_data`
for i in range(len(rand_data)):
e = rand_data[i]
int(e)
# Return a single `0` value
return …我试图做一个mongoexport到CSV但只选择带有查询的某些记录.这是我的命令(windows 7 cmd):
mongoexport --host foo.com --port 27017 --username bar -p --db foo --csv --fields col1,col2,col3 --collection bar --out dump_q.csv --query '{"recent":"yes"}'
但是输入密码后,我收到一个错误:
assertion: 16619 code FailedToParse: FailedToParse: Expecting '{': offset:0
该命令在没有查询参数的情况下工作正常,但我无法弄清楚查询有什么问题:
--query '{"recent":"yes"}'
任何帮助非常感谢
确保使用双引号括起查询和单引号以包含字符串,例如
--query"{'recent':'yes'}"
还要确保查询中没有空格,否则命令提示符会将其解析为另一个参数.所以没有:
--query"{'recent':'yes'}"(注意中间的空格)
包含嵌套字段的查询不起作用,例如:
--query"{'folder.recent':'yes'}"
在Perl脚本中,我构建了一个大的哈希值(大约10 GB),大约需要40分钟,大约有1亿个密钥.接下来我想循环遍历哈希的键,如下所示:
foreach my $key (keys %hash) {
然而,这条线需要1小时20分钟来评估!一旦进入for循环,代码就会快速运行整个哈希.
为什么进入forloop需要这么长时间？我怎样才能加快这个过程？
我正在尝试更改Pyramid hello world示例,以便对Pyramid服务器的任何请求都服务于同一页面.即所有路线指向同一视图.这是iv到目前为止所得到的:
from wsgiref.simple_server import make_server
from pyramid.config import Configurator
from pyramid.response import Response
def hello_world(request):
return Response('Hello %(name)s!' % request.matchdict)
if __name__ == '__main__':
config = Configurator()
config.add_route('hello', '/*')
config.add_view(hello_world, route_name='hello')
app = config.make_wsgi_app()
server = make_server('0.0.0.0', 8080, app)
server.serve_forever()
所有iv完成是改变行(来自hello world示例):
config.add_route('hello', '/hello/{name}')
至:
config.add_route('hello', '/*')
所以我希望这条路线成为"全能".我尝试了各种变化,无法让它工作.有没有人有任何想法？
谢谢你的补充
在 Pandas 中，我想在日期/日期时间（两列）中添加天数。
例子：
dates = pd.Series(pd.date_range("20180101 00:00", "20180104 00:00"))
0 2018-01-01
1 2018-01-02
2 2018-01-03
3 2018-01-04
dtype: datetime64[ns]
days = pd.Series(np.arange(4)).astype('float')
0 0.0
1 1.0
2 2.0
3 3.0
dtype: float64
我尝试过的（以及我得到的相关错误）：
dates + days
类型错误：无法对没有类型为 datetime64[ns] 或 timedelta 的系列/ndarray 的 rhs 的系列进行操作
dates + days.astype('int')
类型错误：日期时间/时间增量操作的类型不兼容 [__add__]
dates + pd.DateOffset(days=days)
类型错误：DatetimeIndex 无法执行操作 +
dates + np.timedelta64(days.values)
ValueError：无法将对象转换为 NumPy timedelta
dates + pd.offsets.Day(days)
类型错误：无法将系列转换为
dates + pd.datetools.timedelta(days=days)
类型错误：不支持 timedelta 天组件的类型：系列
如何使用按引用传递的参数显式实例化模板函数？
我有一个简单的模板化函数，它接受任何类型并将其转换为字符串：
template <typename T>
string to_string (const T &e) {
std::stringstream ss;
string str;
ss << e;
ss >> str;
return str;
}
请注意，argument 参数e是通过引用传递的。
我现在想显式实例化不同数据类型的函数，例如：
template string to_string<string> (string);
template string to_string<double> (double);
但是，编译器抱怨（由于显式实例化）：
错误：“to_string”的显式实例化不引用函数模板、变量模板、成员函数、成员类或静态数据成员
模板字符串 to_string (string);
如果我将模板化函数的参数从const T &eto更改为const T e- 即删除引用 - 它可以编译并正常工作。
如何使用按引用传递的参数显式实例化模板函数？
工具链：