小编10 *_*Rep的帖子

我有以下情况：

vec1  <- c("A", "B", "D", "C", "E", "A", "C")
vec2 <- c("A", "B", "C", "D", "F")

第一个问题：哪一个是重复的？- 对于 vec1 回答“A”和“C”，对于 vec2 回答 0

第二个问题：确定哪个是 vec1 但不在 vec2 中，无论顺序如何（答案“E”）

或反之亦然（回答“F”）

which(vec1 !=vec2)
which(vec2 !=vec1)

[1] 3 4 5 7
Warning message:
In vec1 != vec2 :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

这不是我所期望的......

我有一个分组的 data_frame，其中“标签”列采用值“0”和“1”。在每组中，我需要找到第一个出现的“1”并将所有剩余的出现更改为“0”。有没有办法在 dplyr 中实现它？

例如，让我们采用“iris”数据并添加额外的“tag”列：

data(iris)
set.seed(1)
iris$tag <- sample( c(0, 1), 150, replace = TRUE, prob = c(0.8, 0.2))
giris <- iris %>% group_by(Species)

在“giris”中，在“setosa”组中，我只需要保留第一次出现的“1”（即在第4行）并将其余的设置为“0”。这看起来有点像敷面膜什么的……

有办法做到吗？我一直在尝试“哪个”和“重复”，但没有成功。我一直在考虑只过滤“1”，保留它们，然后与剩余的集合连接，但这似乎很尴尬，特别是对于 12GB 的数据集。

所以我已经从 conda-forge 安装了一些软件包（顺便说一句，我对此完全陌生），当我尝试运行一些脚本时，我收到了错误Expected 192 from C header, got 216 from PyObject。我已经尝试安装不同的 NumPy 版本，pip install 'numpy==some.version'但我不断收到相同的错误。我的猜测是，由于错误提示的内容，它与 SciPy 有关，但我真的迷失了，我宁愿问也不愿破坏某些东西。谢谢你！

 RuntimeWarning                            Traceback (most recent call last)
~somescript.py in <module>
     12 
     13 import ephem
---> 14 import healpy as hp
     15 import matplotlib.pyplot as plt
     16 import numpy as np

~/python3.7/site-packages/healpy/__init__.py in <module>
     61 )
     62 
---> 63 from .sphtfunc import (
     64     anafast,
     65     map2alm,

~/python3.7/site-packages/healpy/sphtfunc.py in <module>
     25 import warnings
     26 import astropy.io.fits as pf
---> 27 from …

有没有办法找到当前在内存中的对象，包括它们的名称、它们所在的位置和模块名称等？

我在任务管理器中 main() 方法之前的进程 Python.exe 的内存占用为 15MB。

main 方法完成第一次迭代后，进程 Python.exe 内存大小为 250MB。

我想了解哪些对象仍在内存中，以便我可以删除它们

while True:
 # print current object details
 main() 
 # print current object details

我尝试在 Ubuntu 20.04 上安装 Xilinx Petalinux 时遇到此错误

dpkg-query: package 'python' is not installed and no information is available 使用 dpkg --info (= dpkg-deb --info) 检查存档文件错误：您的工具不符合版本要求：-检测到 python版本低于预期 2.7.3

我重新安装了python几次，都没有用。

由于依赖于执行脚本的系统，我正在将一些脚本从 ES6 转换为 ES5。我遇到了这个特定命令的问题：

transition.selectAll('path.hidden-arc')
   .attrTween('d', d => () => middleArcLine(d));

我不确定他们试图用 '=> () =>' 语法完成什么，也不确定如何将其转换为 ES5 标准函数。任何帮助是极大的赞赏。

我想知道为什么我们将某些收藏家归类为“下游”？那么是否有上游收集器？请注意，这不是关于用法，而是试图理解术语“下游”背后的逻辑。对我来说，当您通常处理流 API 使用时，构建器链中的所有流看起来都只是下游。

List<String> list = List.of("AAA","B","CCCCC","DDD", "FFFFFF", "AAA");
List<Integer> res =
            list.stream()
                    .collect(
                            Collectors.mapping(s -> s.length(), // string -> int
                                Collectors.toList())); // downstreaming

在上面的代码中，Collectors.toList()被视为下游。

我正在尝试将图像放入带有ImageTk和的窗口中PhotoImage。下面是代码：

import tkinter as tk
import random as r
from PIL import ImageTk, Image


window = tk.Tk()

HEIGHT = window.winfo_screenwidth()
WIDTH = window.winfo_screenheight()
RESOL = str(str(HEIGHT) + "x" + str(WIDTH+7) + "+" + str(-7) + "+" + str(0))
window.geometry(RESOL)

x = int(HEIGHT)/2
y = int(WIDTH)/2
updatex = HEIGHT + (0.6 * HEIGHT)

main = tk.Frame(window, height = WIDTH, width = HEIGHT)
main.configure(bg = "white", highlightthickness = 0)
main.place(x = x, y = y, anchor = "center") …

我正在通过 CDN 在 React 中使用带有Windy 的Leaflet，效果很好：

在 index.js 中：

<script src="https://unpkg.com/leaflet@1.4.0/dist/leaflet.js"></script>
<script src="https://api.windy.com/assets/map-forecast/libBoot.js"></script>

反应组件：

export const renderMap = (): void => {
    const options = {
        key: 'xyz',
        lat: 41.3,
        lon: 2.1,
        zoom: 10,
    };
    // eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-explicit-any
    (window as any).windyInit(options, (windyAPI: any) => {
        const { map } = windyAPI;
        // eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-explicit-any
        (window as any).L.popup()
            .setLatLng([41.3, 2.1])
            .setContent(':)')
            .openOn(map);
    });
};

但是我希望能够使用传单 npm 包，而不是 CDN。当我导入包时，它被定义但 Windy 抛出错误：

libBoot.js:3 Leaflet 库丢失

在 index.js 中：

<script src="https://api.windy.com/assets/map-forecast/libBoot.js"></script> …

我正在尝试在 Google Colab 上运行以下内容： !pip install torch_sparse

起初，它似乎工作正常：

Collecting torch_sparse
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/9a/86/699eb78ea7ce259da7f9953858ec2a064e4e5f5e6bf7de53aa6c8bb8b9a8/torch_sparse-0.6.9.tar.gz
Requirement already satisfied: scipy in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from torch_sparse) (1.4.1)
Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from scipy->torch_sparse) (1.19.5)
Building wheels for collected packages: torch-sparse

但从这里开始，它会一直运行，不会输出任何错误消息，并且轮子永远不会被构建。

我的 Colab 环境是托管的并使用 GPU 加速器。我也可以预先安装火炬并初始化 cuda，但它不会改变任何东西。