小编vko*_*ori的帖子

有没有办法跨会话保存pdb(python调试器)命令历史记录？另外,我可以指定历史长度吗？

这类似于如何使gdb保存命令历史记录的问题？但是对于pdb而不是gdb.

-非常感谢

我正在使用pandas和matplotlib来生成包含大量条形图的条形图.

我知道如何循环选择所选颜色的列表(如何给出pandas/matplotlib条形图自定义颜色).问题是要选择什么颜色,以便我的图形可以很好地打印在纸上(这是一篇研究论文).我最感兴趣的是柱子和选择的颜色之间的足够对比,看起来很舒服.我想要多种颜色而不是灰度或单色调颜色.

是否有任何预定的方案可供人们使用？

我有一个像这样的熊猫数据框:

In [61]: df = DataFrame(np.random.rand(3,4), index=['art','mcf','mesa'],
                        columns=['pol1','pol2','pol3','pol4'])

In [62]: df
Out[62]: 
          pol1      pol2      pol3      pol4
art   0.661592  0.479202  0.700451  0.345085
mcf   0.235517  0.665981  0.778774  0.610344
mesa  0.838396  0.035648  0.424047  0.866920

并且我希望生成一个行,其中包含基准测试中策略的平均值,然后绘制它.

目前,我这样做的方式是:

df = df.T
df['average'] = df.apply(average, axis=1)
df = df.T
df.plot(kind='bar')

有没有一种优雅的方法可以避免双重换位？

我试过了:

df.append(DataFrame(df.apply(average)).T)
df.plot(kind='bar')

这将附加正确的值,但不会正确更新索引并且图形混乱.

澄清.具有双转置的代码的结果是: 这就是我要的.显示基准和政策的平均值,而不仅仅是平均值.如果我能做得更好,我只是好奇.

请注意,图例通常会搞砸.要修复:

ax = df.plot(kind='bar')
ax.legend(patches, list(df.columns), loc='best')

我有一个文件tmp.txt(实际上是bash命令的输出),其条目如下:

    ...
ammp            0                1.03683
ammp            10               2.69954
ammp            1                1.05712
ammp            11               2.70339
ammp            12               2.70339
ammp            2                1.88586
ammp            3                2.50103
ammp            4                2.64734
ammp            5                2.67462
ammp            6                2.68097
ammp            7                2.68631
ammp            8                 2.6904
ammp            9                2.69517
applu           0               0.678798
applu           10              0.922213
applu           1               0.901234
applu           11              0.923596
applu           12              0.923596
applu           2               0.901657
applu           3               0.903176
applu           4               0.908912
applu           5               0.913879
applu           6               0.914885
applu           7               0.915516
applu           8               0.917368
applu           9               0.920753 …