问题： 给定一个字符串数据数组dataSet = np.array(['kevin', 'greg', 'george', 'kevin'], dtype='U21'), 我想要一个返回索引数据集的函数indexed_dataSet = np.array([0, 1, 2, 0], dtype='int')和查找表lookupTable = np.array(['kevin', 'greg', 'george'], dtype='U21')这样的(lookupTable[indexed_dataSet] == dataSet).all()是真的.注意,indexed_dataSet和lookupTable都可以被置换,使得上面保持并且没有问题(即,lookupTable...
我正在尝试使用以下序列化程序进行嵌套写入 – class UserProfileSerializer(serializers.ModelSerializer):class Meta:model = UserProfilefields = ('company', 'is_admin', 'last_modified', 'uuid')class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):profile = UserProfileSerializer()class Meta:model = Userfields = ('url', 'username', 'email', 'profile')def create(self, validated_data):profile_data = validated_...
我有一个我正在使用imshow()查看的数组. (imsave()确实如此,但过程应该相同). 我知道数组中的值将介于0-9之间,并且想知道是否可以使用cmap将每个输出设置为特定的“颜色”.也许通过将这些映射到dict？解决方法:只需使用ListedColormap即可. 作为一个快速(但丑陋)的例子：import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormapcmap = ListedColormap(['red', 'green', 'blue', 'black'], 'indexed')fig, a...
我有一个数字列表如下：lst = [1.9378076554115014, 1.2084586588892861, 1.2133096565896173, 1.2427632053442292, 1.1809971732733273, 0.91960143581348919, 1.1106310149587162, 1.1106310149587162, 1.1527004351293346, 0.87318084435885079, 1.1666132876686799, 1.1666132876686799]我想将这些数字转换为颜色以供显示.我想要灰度,但当我使用这些数字时,它给了我一个错误：ValueError: to_rgba: Invalid rgba arg "1.352522...
我有以下代码用于在Python中映射嵌套列表以生成具有相同结构的列表.>>> nested_list = [['Hello', 'World'], ['Goodbye', 'World']] >>> [map(str.upper, x) for x in nested_list] [['HELLO', 'WORLD'], ['GOODBYE', 'WORLD']]这可以单独使用列表理解(不使用map函数)吗？解决方法:对于嵌套列表,您可以使用嵌套列表推导：nested_list = [[s.upper() for s in xs] for xs in nested_list]我个人认为地图在这种情况下要更清洁,尽管我...
这是remap()最简单的测试用例：import cv2 import numpy as np inimg = np.arange(2*2).reshape(2,2).astype(np.float32) inmap = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]).astype(np.float32) outmap = np.array([[10,10],[10,20],[20,10],[20,20]]).astype(np.float32) outimg = cv2.remap(inimg,inmap,outmap,cv2.INTER_LINEAR) print "inimg:",inimg print "inmap:",inmap print "outmap:",outmap print "outimg:", outimg这是输出...
我想在Python中实现HashMap.我想问一个用户输入.根据他的输入,我正在从HashMap中检索一些信息.如果用户输入HashMap的键,我想检索相应的值. 如何在Python中实现此功能？HashMap<String,String> streetno=new HashMap<String,String>();streetno.put("1", "Sachin Tendulkar");streetno.put("2", "Dravid");streetno.put("3","Sehwag");streetno.put("4","Laxman");streetno.put("5","Kohli")解决方法:Python dictionary是一种支持键...
我想要叠加几个hexbin图,但是使用内置颜色图只能看到最后一个.我不想重新构建色彩映射.如何在不事先知道色彩图的内部结构的情况下为色彩图添加线性alpha？解决方法:我不太确定这是否符合“不知道色彩图的内部结构”,但也许这样的东西可以用来为现有的色彩图添加线性alpha？import numpy as np import matplotlib.pylab as pl from matplotlib.colors import ListedColormap# Random data data1 = np.random.random((4,4))# Choose ...
我在python pandas DataFrame中有一个列具有布尔值True / False值,但是为了进一步计算,我需要1/0表示.有快速的熊猫/ numpy方式吗？ 编辑：下面的答案在numpy的情况下似乎不成立,给定一个包含整数和True / False值的数组,在这样的数组上返回dtype = object.为了在numpy中继续进行进一步计算,我必须明确设置np_values = np.array(df.values,dtype = np.float64).解决方法:Python中的True为1,同样False为0 *：>>> True == 1 True >>> ...
参见英文答案 > Pandas Merging 101 2个我有一个数据帧id store address 1 100 xyz 2 200 qwe 3 300 asd 4 400 zxc 5 500 bnm我有另一个数据帧df2serialNo store_code warehouse1 300 Land2 500 Sea3 100 Land4 200 Sea5 400 Land我希望我的...
参见英文答案 > Remap values in pandas column with a dict 8个我正在尝试做一些在熊猫中应该非常简单的事情,但似乎不过.我正在尝试将列添加到现有的pandas数据帧,该数据帧是基于另一个(现有)列的映射值.这是一个小测试用例：import pandas as pd equiv = {7001:1, 8001:2, 9001:3} df = pd.DataFrame( {"A": [7001, 8001, 9001]} ) df["B"] = equiv(df["A"]) print(df)我希望以下结果：A B...
我有一个函数,在区间[0.0,1.0]中返回float结果.我想使用从红色为0.0到绿色为1.0(可能通过黄色为0.5)的颜色可视化结果.我怎么能这样做？谢谢！解决方法:我认为最简单的方法是在HSL/HSB(色调饱和度亮度)下工作,其中色调值为最大值的0-33％将映射到红色 – 橙色 – 黄色 – 绿色范围.工作的优点是HSL(相对于RGB)是得到的颜色范围将更好看(例如RGB中的亮黄色包含一撮蓝色). 因此,基本上您将基于常量S和L值以及与之对应的H创建值your_va...
我想将一些值(列表列表)映射到python字典中的某些键(列表).我读了Map two lists into a dictionary in Python 并认为我可以这样做：headers = ['name', 'surname', 'city'] values = [['charles', 'rooth', 'kentucky'], ['william', 'jones', 'texas'], ['john', 'frith', 'los angeles'] ] data = []for entries in values:data.append(dict(itertools.izip(headers, entries)))但我只是想知道有更好的方法吗？ 谢谢 PS：我在pyt...
我有一个对象列表,我想更改所有对象的属性值(相同的值 – NewValue). 在函数(lambda)没有返回任何值的情况下,map()是否比普通for循环更有效？map ( lambda x: x.attribute = NewValue, li)VSfor i in li:i.attribute = NewValue解决方法:你不能在lambda中分配,但lambda只是一个函数的简写,所以你可以：def set_it(x):x.attribute = new_value map(set_it, li)与明显相比：for x in li:x.attribute = new_valuemap和for循环(无论是...
这是一个Flask应用程序,可以从命令行或通过Apache / WSGI运行：import flask app = flask.Flask(__name__)LENGTH = 1000000 # one million@app.route('/', methods=['HEAD']) def head():return 'x' * LENGTH # response body isn't actually sent@app.route('/', methods=['GET']) def get():import randomreturn ''.join(str(random.randint(0,9)) for x in range(LENGTH))if __name__ == '__main__':app...