Програмування python

2

Чому набори Python не зберігають порядок вставки?

Нещодавно я здивовано виявив, що, хоча дикти гарантують збереження порядку вставки в Python 3.7+, набори не такі: >>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> d {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} >>> d['d'] = 4 >>> d {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} >>> s …

12 python set cpython

3

Як знайти мінімальну кількість рухів для переміщення предмета в позицію в стеку?

Враховуючи набір стеків NXP, N - кількість стеків, а P - ємність стеків, як я можу обчислити мінімальну кількість свопів, необхідних для переміщення з якогось вузла в місці A до деякого довільного місця B? Я розробляю гру, і кінцевою метою є сортування всіх стеків, щоб вони були однакового кольору. # …

12 python algorithm sorting stack dynamic-programming

5

Знайдіть відстань до найближчого нуля в масиві NumPy

Скажімо, у мене є масив NumPy: x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) У кожному індексі я хочу знайти відстань до найближчого нульового значення. Якщо позиція є нулем, то поверніть нуль як відстань. Потім нас цікавлять лише відстані до найближчого нуля, який знаходиться праворуч від …

12 python numpy

1

Помилка під час встановлення apache-airflow [закрито]

Зачинено. Це питання не відтворюється або було викликане помилками друку . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для переповнення стека. Закрито 3 місяці тому . Я отримую вище помилки, коли я пробую airflow -version та airflow initdb File "/home/ravi/sandbox/bin/airflow", line 26, in …

12 python airflow

3

Використання YOLO або інших методів розпізнавання зображень для ідентифікації всього буквено-цифрового тексту, присутнього на зображеннях

У мене є діаграма декількох зображень, усі з яких містять мітки як буквено-цифрові символи, а не лише текстову мітку. Я хочу, щоб моя модель YOLO ідентифікувала всі числа та буквено-цифрові символи, присутні в ній. Як я можу навчити свою модель YOLO робити те саме. Набір даних можна знайти тут. https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi …

12 python opencv machine-learning deep-learning yolo

2

Установка google-cloud-sdk не вдалася до помилки синтаксису python

на "Linux supermicro 4.15.0-72-generic # 81-Ubuntu SMP вт. 26 листопада, 12:20:02 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux" Я бачу, що це відбувається під час "sudo apt-get install google-cloud- sdk " > Reading package lists... Done Building dependency tree Reading > state information... Done Suggested packages: > google-cloud-sdk-app-engine-java google-cloud-sdk-app-engine-python …

12 python gcloud apt gsutil

3

Виявлення найменших власних векторів великої розрідженої матриці, на 100 разів повільніше в SciPy, ніж в Октаві

Я намагаюся обчислити декілька (5-500) власних векторів, що відповідають найменшим власним значенням великих симетричних квадратних розріджених матриць (до 30000x30000), причому менше 0,1% значень є ненульовими. В даний час я використовую scipy.sparse.linalg.eigsh у режимі зсуву-інвертування (сигма = 0,0), що я з'ясував, використовуючи різні пости в темі, є кращим рішенням. Однак для …

12 python scipy octave sparse-matrix eigenvector

4

Які відмінності між методом classsethod і методом метакласу?

У Python я можу створити метод класу за допомогою @classmethodдекоратора: >>> class C: ... @classmethod ... def f(cls): ... print(f'f called with cls={cls}') ... >>> C.f() f called with cls=<class '__main__.C'> Крім того, я можу використовувати звичайний метод (екземпляр) для метакласу: >>> class M(type): ... def f(cls): ... print(f'f called …

12 python methods metaclass class-method

5

ПОМИЛКА: tensorboard 2.0.2 має вимоги setuptools> = 41.0.0, але у вас буде setuptools 40.6.2, який несумісний

дав цю помилку при встановленні. Це викликає проблеми? ПОМИЛКА: tensorboard 2.0.2 має вимоги setuptools> = 41.0.0, але у вас буде setuptools 40.6.2, який несумісний.

12 python tensorflow flask

7

Справедливий розподіл елементів списку

З огляду на перелік рейтингів гравців, я зобов’язаний максимально справедливо розподілити гравців (тобто рейтинги) на дві групи. Мета - мінімізувати різницю між сукупним рейтингом команд. Немає обмежень щодо того, як я можу розділити гравців на команди (одна команда може мати двох гравців, а друга команда може мати 10 гравців). Наприклад: …

12 python algorithm list

1

Багатовимірне прогнозування часових рядів із набором даних на 3 місяці

У мене створено 3 місяці даних (кожен рядок, що відповідає кожному дню), і я хочу виконати багатоваріантний аналіз часових рядів для тих же: наявні стовпці - Date Capacity_booked Total_Bookings Total_Searches %Variation Кожна дата має 1 запис у наборі даних і має 3 місяці даних, і я хочу пристосувати багатовимірну модель …

12 python machine-learning time-series prediction

2

Створюють відфільтровані двійкові декартові продукти

Постановка проблеми Я шукаю ефективний спосіб генерування повної бінарної декартової продукції (таблиці з усіма комбінаціями True і False з певною кількістю стовпців), відфільтрованих за певними ексклюзивними умовами. Наприклад, для трьох стовпців / біт n=3ми отримали б повну таблицю df_combs = pd.DataFrame(itertools.product(*([[True, False]] * n))) 0 1 2 0 True True …

12 python pandas dataframe

2

Джанго: запуск Manag.py завжди перериває

У мене є програма Django, яку я намагаюся створити локально. Створивши віртуальне середовище та встановивши всі необхідні залежності, запуск manage.pyпросто перериває без будь-якого іншого корисного повідомлення про помилку. (venv) $ python manage.py [1] 39973 abort python manage.py Будь-які підкоманди, що постачаються, також просто переривають, і я намагався знайти спосіб налагодження …

12 python django

4

Швидка альтернатива numpy.median.reduceat

Що стосується цієї відповіді , чи існує швидкий спосіб обчислити медіани через масив, який містить групи з неоднаковою кількістю елементів? Наприклад: data = [1.00, 1.05, 1.30, 1.20, 1.06, 1.54, 1.33, 1.87, 1.67, ... ] index = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, ... ] І тоді я …

12 python performance numpy median numpy-ufunc

7

Не вдалося знайти адаптер даних, який може обробляти введення: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> містить значення типів {“<class 'int'>”})

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) проблема лінії була така Помилка відображення: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.ndarray'>, (<class 'list'> containing values of types {"<class 'int'>"})

12 python list numpy pycharm

Запитання з тегом «python»