小编Gab*_*iel的帖子

这是一个相当简单的问题,但我找不到答案.

我在群集中运行了大量作业(> 20),我想将它们全部删除并重新开始.

根据这个网站,我应该能够做到:

qdel -u netid

摆脱他们所有,但在我的情况下返回:

qdel: invalid option -- 'u'
usage: qdel [{ -a | -c | -p | -t | -W delay | -m message}] [<JOBID>[<JOBID>]|'all'|'ALL']...
   -a -c, -m, -p, -t, and -W are mutually exclusive

这显然表明该命令不起作用.

只是为了检查,我做了:

qstat -u <username>

我确实得到了所有工作的清单,但是:

qdel -u <username>

也失败了.

我有一些来自日志文件的数据,并希望按分钟分组:

 def gen(date, count=10):
     while count > 0:
         yield date, "event{}".format(randint(1,9)), "source{}".format(randint(1,3))
         count -= 1
         date += DateOffset(seconds=randint(40))

 df = DataFrame.from_records(list(gen(datetime(2012,1,1,12, 30))), index='Time', columns=['Time', 'Event', 'Source'])

DF:

 Event  Source
 2012-01-01 12:30:00     event3  source1
 2012-01-01 12:30:12     event2  source2
 2012-01-01 12:30:12     event2  source2
 2012-01-01 12:30:29     event6  source1
 2012-01-01 12:30:38     event1  source1
 2012-01-01 12:31:05     event4  source2
 2012-01-01 12:31:38     event4  source1
 2012-01-01 12:31:44     event5  source1
 2012-01-01 12:31:48     event5  source2
 2012-01-01 12:32:23     event6  source1

我试过这些选项:

1. df.resample('Min') 是太高的水平,想要聚合.
2. df.groupby(date_range(datetime(2012,1,1,12, 30), freq='Min', periods=4)) 失败,例外.

3. df.groupby(TimeGrouper(freq='Min'))工作正常并返回一个DataFrameGroupBy …

我从我的分店拉出来:

git checkout mybranchSample
git fetch
git pull origin master

然后,Git给了我以下消息:

请输入提交消息以解释为何需要此合并,
特别是如果它将更新的上游合并到主题分支中

输入提交消息后,它会合并master到我的文件中.即使我没有处理过某些文件master,它也会在我输入时以绿色显示文件列表git status.

这个问题不是我的同事发生的,而是我.这背后的原因是什么？

我安装了最新版的Anaconda.现在我想在其中安装OpenCV.当我输入:

conda install -c https://conda.binstar.org/anaconda opencv

我收到此消息错误:" conda未被识别为内部命令... "(抱歉,我尝试翻译法语,因为我的操作系统是法语)

问题是conda带有Anaconda,所以我想知道为什么要推出Anaconda并输入上面的命令不起作用？

我想在散点图中设置变量标记大小.这是我的代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from os import getcwd
from os.path import join, realpath, dirname

mypath = realpath(join(getcwd(), dirname(__file__)))
myfile = 'b34.dat'

data = np.loadtxt(join(mypath,myfile),
     usecols=(1,2,3),
     unpack=True)

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(data[0], data[1], 'bo', markersize=data[2], label='the data')
plt.show()

我导入的文件有三列.列1和2被存储在data[0]和data[1])是(x,y)值,我想的每个点具有相对于柱3(即一个尺寸:data[2])

顺便说一句,我正在使用Canopy IDE.

我有一个1维数据数组:

a = np.array([1,2,3,4,4,4,5,5,5,5,4,4,4,6,7,8])

我希望获得68%置信区间(即:1西格玛).

在第一个评论这个回答指出,这可以实现使用scipy.stats.norm.interval从scipy.stats.norm功能,通过:

from scipy import stats
import numpy as np
mean, sigma = np.mean(a), np.std(a)

conf_int = stats.norm.interval(0.68, loc=mean, 
    scale=sigma)

但是这篇文章中的评论指出,获得置信区间的实际正确方法是:

conf_int = stats.norm.interval(0.68, loc=mean, 
    scale=sigma / np.sqrt(len(a)))

也就是说,sigma除以样本大小的平方根:np.sqrt(len(a)).

问题是:哪个版本是正确的？

我想绘制一个简单的一维直方图,其中条形应遵循给定色图的颜色编码.

这是一个MWE:

import numpy as n
import matplotlib.pyplot as plt

# Random gaussian data.
Ntotal = 1000
data = 0.05 * n.random.randn(Ntotal) + 0.5

# This is  the colormap I'd like to use.
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')

# Plot histogram.
n, bins, patches = plt.hist(data, 25, normed=1, color='green')

plt.show()

输出这个:

green我希望这些列不是用于整个直方图的颜色,而是遵循由定义的颜色映射cm和颜色值给出的颜色编码bins.根据所选择的色彩图,这意味着接近于零(不在高度但在位置上)的箱应该看起来更蓝并且更接近一个更红RdYlBu_r.

由于plt.histo没有cmap参数,我不知道如何告诉它使用中定义的色彩映射cm.

我正在制作一些散点图,我想将图例中点的大小设置为固定的相等值.

现在我有这个:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def rand_data():
    return np.random.uniform(low=0., high=1., size=(100,))

# Generate data.
x1, y1 = [rand_data() for i in range(2)]
x2, y2 = [rand_data() for i in range(2)]


plt.figure()
plt.scatter(x1, y1, marker='o', label='first', s=20., c='b')
plt.scatter(x2, y2, marker='o', label='second', s=35., c='r')
# Plot legend.
plt.legend(loc="lower left", markerscale=2., scatterpoints=1, fontsize=10)
plt.show()

产生这个:

图例中点的大小是缩放的但不相同.如何在不影响图中大小的情况下将图例中点的大小固定为相等的值scatter？

我正在尝试运行一个非常简单的代码,在集群中输出.png文件.这是代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randn(60)
y = np.random.randn(60)

plt.scatter(x, y, s=20)

out_png = 'path/to/store/out_file.png'
plt.savefig(out_png, dpi=150)

如果我使用python simple_code.py安装了matplotlib 1.2.1的系统中的命令运行此代码,我会收到警告:

Unable to load library icui18n "Cannot load library icui18n:

.png图像仍然生成,所以我没有问题.但是如果我在安装了matplotlib 1.3.0的集群中使用相同的命令和代码,则会失败并显示错误:

Traceback (most recent call last):
  File "simple_code.py", line 33, in <module>
    plt.scatter(x, y, s=20)
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/pyplot.py", line 3078, in scatter
    ax = gca()
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/pyplot.py", line 803, in gca
    ax =  gcf().gca(**kwargs)
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/pyplot.py", line 450, in gcf
    return figure()
  File …

我正在使用Sublime Text 3083.

当我加载一个有几千行的文件并尝试编辑它时,它甚至无法响应添加/删除一个字符需要几秒钟.

我安装了> 20个软件包,我需要一种方法来同时禁用所有这些软件包,以检查此问题是否与软件包相关或不是.

我一直在搜索,我知道你可以逐个禁用软件包,但是当安装了很多软件包时这并不好.根据崇高论坛中的这篇文章,没有办法做到这一点但是帖子相当陈旧(也不是官方声明)

那么,有没有办法做到这一点？也许有一个包或--no-packages旗帜或其他一些技巧？

顺便说一句:为了完整起见,在应用解决方案之后,我发现有两个包负责延迟:GitGutter和WordHighlight.