Tag: python

为什么在Numpy的0D数组不考虑标量？

当然0D数组是标量，但Numpy似乎并不这么认为…我错过了什么，或者我只是误解了这个概念？ >>> foo = numpy.array(1.11111111111, numpy.float64) >>> numpy.ndim(foo) 0 >>> numpy.isscalar(foo) False >>> foo.item() 1.11111111111

如何用pylab远程保存graphics？

我试图用命令pylab.savefig在远程计算机上生成一个graphics。 但是我得到这样的错误： Unable to access the X Display, is $DISPLAY set properly? 我怎样才能妥善保存这个数字？

Python中的函数重载：Missing

正如这样说： http://web.archive.org/web/20090624083829/http://mail.python.org/pipermail/python-list/2003-May/206149.html Python中没有函数重载。 就我觉得这是一个很大的障碍，因为它也是面向对象语言。 最初我发现无法区分参数types是困难的，但是Python的dynamic性使它变得容易（例如，列表，元组，string非常相似）。 然而，通过参数的数量，然后做这个工作就像一个矫枉过正的事情。

用Python读取/parsingExcel（xls）文件

用Python（而不是CSV文件）读取Excel（XLS）文件的最佳方法是什么？ 有没有一个内置的软件包在Python中默认支持这个任务？

将结构化数组转换为常规的NumPy数组

我想，答案会非常明显，但目前看不出来。 我怎样才能将logging数组转换回常规的ndarray？ 假设我有以下简单的结构化数组： x = np.array([(1.0, 4.0,), (2.0, -1.0)], dtype=[('f0', '<f8'), ('f1', '<f8')]) 那么我想将其转换为： array([[ 1., 4.], [ 2., -1.]]) 我尝试asarray和astype ，但没有奏效。 更新（解决：float32（f4），而不是float64（f8）） 好的，我尝试了解决scheme的罗伯特（ x.view(np.float64).reshape(x.shape + (-1,)) ），并与一个简单的数组，它完美的作品。 但是，我想把它转换成一个奇怪的结果： data = np.array([ (0.014793682843446732, 0.006681123282760382, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0008984912419691682, 0.0, 0.013475529849529266, 0.0, 0.0), (0.014793682843446732, 0.006681123282760382, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0008984912419691682, 0.0, 0.013475529849529266, 0.0, 0.0), (0.014776384457945824, 0.006656022742390633, 0.0, […]

UnicodeEncodeError：'charmap'编解码器不能编码字符

我试图刮一个网站，但它给了我一个错误。 我使用下面的代码： import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup get = urllib.request.urlopen("https://www.website.com/") html = get.read() soup = BeautifulSoup(html) print(soup) 我收到以下错误： File "C:\Python34\lib\encodings\cp1252.py", line 19, in encode return codecs.charmap_encode(input,self.errors,encoding_table)[0] UnicodeEncodeError: 'charmap' codec can't encode characters in position 70924-70950: character maps to <undefined> 我能做些什么来解决这个问题？

如何在Google AppEngine上实现“自动增量”

我必须以“强调单调增长”的方式来标记某些东西。 无论是发票号码，运输标签号码等。 一个数字不能被使用两次 当所有较小的数字都被使用（无孔）时，每个数字都应该被使用。 花哨的说法：我需要计算1,2,3,4 …我可用的数字空间通常是100.000个数字，我需要大概1000个一天。 我知道这是分布式系统中的一个难题，而且我们通常使用GUID更好。 但在这种情况下，出于法律的原因，我需要“传统的编号”。 这可以在Google AppEngine（最好是Python）上实现吗？

Python：将列表切成n个几乎等长的分区

我正在寻找一种快速，干净，pythonic的方式来将列表分割成几乎相等的分区。 partition([1,2,3,4,5],5)->[[1],[2],[3],[4],[5]] partition([1,2,3,4,5],2)->[[1,2],[3,4,5]] (or [[1,2,3],[4,5]]) partition([1,2,3,4,5],3)->[[1,2],[3,4],[5]] (there are other ways to slice this one too) 有几个答案在这里迭代列表切片运行非常接近我想要的，除了他们的重点是列表的大小 ，我关心列表的数量 （其中一些还填充无）。 显然，这些都是微不足道的，但我正在寻找一个最佳实践。 同样，人们在这里指出了很好的解决scheme。 如何将一个列表分成大小均匀的块？ 对于一个非常类似的问题，但我更感兴趣的分区数量比特定的大小，只要在1以内。再次，这是微不足道的可转换，但我正在寻找一个最佳实践。

内存错误和列表限制？

为了科学目的，我需要生成大的（非常）matrix（马尔可夫链）。 我执行微积分，我把20301元素列表（=我matrix的一行）。 我需要在内存中的所有这些数据继续下一步马尔可夫步骤，但如果需要，我可以将它们存储在其他地方（例如文件），即使它会减慢我的马尔可夫链走查。 我的电脑（科学实验室）：双氙气6核/ 12线程，12GB内存，操作系统：win64 Traceback (most recent call last): File "my_file.py", line 247, in <module> ListTemp.append(calculus) MemoryError 微积分结果示例：9.233747520008198e-102（是，超过1/9000） 存储第19766个元素时引发错误： ListTemp[19766] 1.4509421012263216e-103 如果我走得更远 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#21>", line 1, in <module> ListTemp[19767] IndexError: list index out of range 所以这个列表在19767循环中有一个内存错误。 问题： 列表中是否有内存限制？ 这是一个“按列表限制”还是“每个脚本的全局限制”？ 如何绕过这些限制？ 任何可能的想法？ 它会帮助使用numpy，python64吗？ 与他们的内存限制是什么？ 其他语言呢？

Python的 – 如何validation在Python中的url？ （格式不正确）

我有用户的url ，我不得不回复提取的HTML。 我如何检查URL是否格式错误？ 例如 ： url='google' // Malformed url='google.com' // Malformed url='http://google.com' // Valid url='http://google' // Malformed 我们怎样才能做到这一点？