Tag: python

Python 3.3中的散列函数在会话之间返回不同的结果

我已经在Python 3.3中实现了一个BloomFilter，每次会话都得到不同的结果。 深入研究这个奇怪的行为使我得到了内部的hash（）函数 – 它为每个会话返回同一个string的不同散列值。 例： >>> hash("235") -310569535015251310 —–打开一个新的python控制台—– >>> hash("235") -1900164331622581997 为什么发生这种情况？ 为什么这是有用的？

如何总结字典元素

在Python中，我有一个dicts列表： dict1 = [{'a':2, 'b':3},{'a':3, 'b':4}] 我想要一个包含所有字典总和的最后一个字典。 即结果将是： {'a':5, 'b':7} 注意：列表中的每个字典都包含相同数量的键值对。

Python编译器错误，x不需要参数（给出1）

我正在写一小段python作为家庭作业，而我却没有把它运行起来！ 我没有太多的Python经验，但是我知道很多Java。 我试图实现一个粒子群优化algorithm，这里是我有： class Particle: def __init__(self,domain,ID): self.ID = ID self.gbest = None self.velocity = [] self.current = [] self.pbest = [] for x in range(len(domain)): self.current.append(random.randint(domain[x][0],domain[x][1])) self.velocity.append(random.randint(domain[x][0],domain[x][1])) self.pbestx = self.current def updateVelocity(): for x in range(0,len(self.velocity)): self.velocity[x] = 2*random.random()*(self.pbestx[x]-self.current[x]) + 2 * random.random()*(self.gbest[x]-self.current[x]) def updatePosition(): for x in range(0,len(self.current)): self.current[x] = self.current[x] + self.velocity[x] […]

我们如何使用SQL-esque“LIKE”标准来join两个Spark SQL数据框？

我们正在使用与Spark 1.3.1接口的PySpark库。 我们有两个数据框： documents_df := {document_id, document_text}和keywords_df := {keyword} 。 我们希望join两个数据框，并使用keyword_df.keyword出现在document_df.document_textstring中的条件返回带有{document_id, keyword}对的结果数据框。 例如，在PostgreSQL中，我们可以使用以下forms的ON子句来实现： document_df.document_text ilike '%' || keyword_df.keyword || '%' 然而，在PySpark中，我无法获得任何forms的连接语法。 有没有人做过这样的事情？ 亲切的问候， 将

numpy.array .__ iadd__和重复的索引

我有一个数组： A = np.array([0, 0, 0]) 和重复索引列表： idx = [0, 0, 1, 1, 2, 2] 另一个数组我想用上面的索引添加到A： B = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1]) 操作： A[idx] += B 给出结果： array([1, 1, 1]) 1,1,1 array([1, 1, 1]) ，所以显然B中的值没有被总结。 获得结果array([2, 2, 2])的最佳方式是什么array([2, 2, 2]) ？ 我必须迭代索引吗？

为什么subprocess.Popen不工作时，参数序列？

我有一个subprocess.Popen时args参数给出序列的问题。 例如： import subprocess maildir = "/home/support/Maildir" 这工作（它打印/ home / support / Maildir目录的正确大小）： size = subprocess.Popen(["du -s -b " + maildir], shell=True, stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0].split()[0] print size 但是，这不起作用（尝试）： size = subprocess.Popen(["du", "-s -b", maildir], shell=True, stdout=subprocess.PIPE).communicate()[0].split()[0] print size 怎么了？

为什么一个类的主体在定义时间被执行？

与函数相反，类的主体在定义时执行： class A(object): print 'hello' date： hello 为什么是这样？ 它与@classmethod / @staticmethod方法和类属性有关吗？

Python – 从函数输出？

我有一个非常基本的问题。 假设我调用一个函数，例如， def foo(): x = 'hello world' 我如何获得函数返回x的方式，我可以使用它作为另一个函数的input或使用程序的正文内的variables？ 当我使用返回并在另一个函数内调用该variables时，我得到一个NameError。

我怎样才能在Python中将string转换为int？

我得到我的小示例应用程序的输出如下： Welcome to the Calculator! Please choose what you'd like to do: 0: Addition 1: Subtraction 2: Multiplication 3: Division 4: Quit Application 0 Enter your first number: 1 Enter your second number: 1 Your result is: 11 这是因为addition（）方法将input（）作为string而不是数字。 我怎样才能将它们用作数字？ 这是我的整个脚本： def addition(a, b): return a + b def subtraction(a, b): return a – b […]

如何将Vector分割成列 – 使用PySpark

上下文：我有一个DataFrame 2列：单词和vector。 其中“向量”的列types是VectorUDT 。 一个例子： word | vector assert | [435,323,324,212…] 我想得到这个： word | v1 | v2 | v3 | v4 | v5 | v6 …… assert | 435 | 5435| 698| 356|…. 题： 如何使用pyspark为每个维度在多个列中使用向量分隔列？ 提前致谢