我有一个相当大的程序,我random在不同的文件中使用模块中的函数.我希望能够在一个地方设置一次随机种子,使程序始终返回相同的结果.甚至可以实现python吗？
如果我在列表中有一组项目.我想根据另一个权重列表从该列表中进行选择.
例如我的收藏是['one', 'two', 'three']和权重[0.2, 0.3, 0.5],我希望这个方法在所有抽奖的大约一半中给我'三'.
最简单的方法是什么？
我需要获得任意大小的numpy.ndarray的第一个和最后一个维度.
如果我有shape(A) = (3,4,4,4,4,4,4,3)
我的第一个想法会做result = shape(A)[0,-1]但但这似乎不适用于元组,为什么不呢？
有没有比这更简洁的方式
s=shape(A)
result=(s[0], s[-1])
谢谢你的帮助
我正在尝试在python中使用argparse库来读取可选和必需的参数.到目前为止我这样做:
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Cleanup Script for Folder')
parser.add_argument('PATH_TO_WORKDIR_ROOT', type=str, dest='PATH_TO_WORKDIR_ROOT', action='store', help='(absolute or) relative path to directory \n to work on, e.g. "..\MyFolder\\"')
parser.add_argument('--PATH_TO_BACKUP_ROOT', type=str, dest='PATH_TO_BACKUP_ROOT', action='store', help='(absolute or) relative path to Backup-Directory \n default is ".\BACKUP\"')
args = parser.parse_args()
现在我正在测试我的代码,它给了我一个我不理解的值错误:
$ python argparsetest.py --help
Traceback (most recent call last):
File "argparsetest.py", line 5, in <module>
parser.add_argument('PATH_TO_WORKDIR_ROOT', type=str, dest='PATH_TO_WORKDIR_ ROOT', action='store', help='(absolute or)
relative path to directory \n to wo rk on, e.g. "..\MyFolder\\"')
File "C:\Program
Files\Enthought\Canopy\App\appdata\canopy-1.3.0.1715.win-x86_
64\lib\argparse.py", …我正在尝试将matplotlib.colormap对象与pandas.plot函数结合使用:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
df = pd.DataFrame({'days':[172, 200, 400, 600]})
cmap = cm.get_cmap('RdYlGn')
df['days'].plot(kind='barh', colormap=cmap)
plt.show()
我知道我应该以某种方式告诉colormap它正在被输入的值的范围,但我无法弄清楚如何使用pandas .plot()函数,因为这个plot()不接受vmin例如/ vmax参数.
我正在使用 numpy.svd 来计算条件不良矩阵的奇异值分解。对于某些特殊情况，svd 不会收敛并引发 Linalg.Error。我做了一些研究，发现 numpy 使用 LAPACK 中的 DGEESDD 例程。标准实现的硬编码迭代限制为 35 次或更多迭代。如果我尝试在 Matlab 中分解相同的矩阵，一切都会正常，我认为有两个原因： 1. Matlab 使用 DGESVD 而不是 DGEESDD，后者通常看起来更稳健。2. Matlab 在例程中使用 75 次迭代限制。（他们在源代码中更改了它并重新编译了它。）
现在的问题是：是否有一种简单的方法可以将 numpy 中使用的后端从 DGEESDD 更改为 DGESVD，而无需修改 numpy 源？
预先感谢米莎
我有一个带有索引的数据框，有时包含具有相同索引值的行。现在我想对该数据帧进行切片并根据行索引设置值。
考虑以下示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'index':[1,2,2,3], 'values':[10,20,30,40]})
df.set_index(['index'], inplace=True)
df1 = df.copy()
df2 = df.copy()
#copy warning
df1.iloc[0:2]['values'] = 99
print(df1)
df2.loc[df.index[0:2], 'values'] = 99
print(df2)
df1 是预期结果，但给了我一个SettingWithCopyWarning。df2 似乎是文档建议的访问方式，但给了我错误的结果（因为重复索引）
是否有一种“正确”的方法可以在存在重复索引值的情况下正确设置这些值？
由于我之前描述的原因，我需要在 Python 中使用 LAPACK dgesvd 和 zgesvd 方法，而不是用 numpy 包装的方法。
有人指出，我可以使用 f2py 来创建我自己的 python 包。问题是，lapack 中的 dgesdd 调用了一堆其他方法，如 dbdsqr、dgelqf 以及一些 BLAS 例程，我不知道我应该如何处理。
谁能指出，在不必重新编译整个 lapack 库的情况下，创建 dgesvd python 模块的正确方法是什么？
非常感谢米莎
嗨，我是用f2py包裹LAPACK例行dgesvd，通过编译dgesvd.f文件和链接它反对llapack，如解释在这里
根据文档字符串，dgesvd 模块具有签名：
dgesvd - Function signature:
dgesvd(jobu,jobvt,m,n,a,s,u,vt,work,lwork,info,[lda,ldu,ldvt])
Required arguments:
jobu : input string(len=1)
jobvt : input string(len=1)
m : input int
n : input int
a : input rank-2 array('d') with bounds (lda,*)
s : input rank-1 array('d') with bounds (*)
u : input rank-2 array('d') with bounds (ldu,*)
vt : input rank-2 array('d') with bounds (ldvt,*)
work : input rank-1 array('d') with bounds (*)
lwork : input int
info : input int
Optional arguments:
lda := shape(a,0) …我正在尝试使用SelectKBest示例的稍作修改的版本，但仍在继续获取ValueError（“ Unknown label type：％s”％repr（ys））
这是我的代码：
# Importing dependencies
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.datasets import load_iris
#The Example from:
#http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html#univariate-feature-selection
iris = load_iris()
X, Y = iris.data, iris.target
print(X.shape, type(X), type(X[0,0]))
print(Y.shape, type(Y), type(Y[0]))
X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, Y)
#My toyproblem:
X = np.random.uniform(0,1, size=(5000, 10))
Y = np.random.uniform(0,1, size=(5000,))
#Type cast which might solve my problem by thi suggestion:
# /sf/ask/3174258531/
X=X.astype('float')
Y=Y.astype('float')
print(X.shape, type(X), type(X[0,0]))
print(Y.shape, type(Y), type(Y[0]))
X_new = …