小编zhh*_*210的帖子

我在处理 pandas 0.14.0 中 DataFrame 的 to_csv() 函数时遇到了一个令人作呕的问题。我有一个长 numpy 数组列表作为 DataFrame df 中的一列：

>>> df['col'][0]    
array([   0,    1,    2, ..., 9993, 9994, 9995])
>>> len(df['col'][0])
46889
>>> type(df['col'][0][0])
<class 'numpy.int64'>

如果我通过以下方式保存 df

df.to_csv('df.csv')

在 LibreOffice 中打开 df.csv，对应的列显示如下：

[ 0,    1,    2, ..., 9993, 9994, 9995]

而不是列出所有 46889 号码。我想知道是否有一种方法可以强制 to_csv 列出所有数字而不是显示省略号？

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 4 columns):
pair          2 non-null object
ARXscore      2 non-null float64
bselect       2 non-null bool
col           2 non-null object …

我正在使用Ubuntu 13.04(统一).在nw模式下使用emacs时,某些emacs键绑定无法正常工作.例如,如果我使用Alt+ v,而不是向后移动当前页面,则会弹出"查看"菜单.即使在我取消"显示菜单栏"选项后,Alt + v仍然无效.有谁知道如何解决密钥绑定冲突？

这里有一个关于 MPI 的问题。我需要两个处理器不断修改一个变量，并且我希望两个处理器都能够访问具有最新值的变量。

from mpi4py import MPI
from time import sleep

comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.rank
assert comm.size == 2

msg = 0
sec = 10
if comm.rank == 0:
    for i in range(sec):
        print msg
        sleep(1)
        msg = comm.bcast(msg,root = 1)
else:
    for i in range(sec*2):
        msg += 1
        sleep(0.5)
        comm.bcast(msg,root = 1)

所以我期望程序打印出类似的内容： 0 2 4 ...

但程序结果打印： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

我很好奇 mpi4py 中是否有一种机制可以使变量msg由两个处理器共享？也就是说，每当处理器 1 修改msg时，新值立即可供处理器 0 …