首先是背景：我使用Python和PyGame.我已经尝试编写自己的输入/控制器模块,该模块允许用户以自己喜欢的任何方式重新映射控件.这必然要求编写我的代码以处理不同类型的输入(例如,键盘键,控制器按钮和控制器轴/帽子/等). 例如,如果将按钮“ Right”映射到箭头键,则用于处理GetPush(“ Right”)或GetRelease(“ Right”)的代码与将其映射到沿操纵杆推动的控制棒有些不同.一定的轴.为了解决这个问题,我创建了一个辅助函数__GetButtonTyp...
给定一个Python列表,其元素为整数或整数列表(只是我们不知道嵌套的深度),我们如何找到列表中每个整数的总和？ 找到列表的总和非常简单,该列表的嵌套只深入一层,但是,如果嵌套深入到两个,三个或更多个层次,该怎么办？ 我知道最好的方法是递归,但这是一个挑战,我必须做到不递归. 请帮忙！！解决方法: L = [...] while any(isinstance(i, list) for i in L):L = [j for i in L for j in (i if isinstance(i, list) else [i])]result =...
我一直在尝试找出答案,最简单的解释方法是使用示例：a = [[1, 2, 4], [2, 5], [0, 3, 7, 8], [12, 3, 6], [18, 14]]这是我的清单.我需要以一个列表结尾,该列表包含中的所有列表的列表,这些列表包含添加在一起的重叠元素.result = [[1, 2, 4, 5], [0, 3, 6, 7, 8, 12], [14, 18]]我将如何处理？ 亲切的问候,达奎克解决方法: a = [[1, 2, 4], [2, 5], [0, 3, 7, 8], [12, 3, 6], [18, 14]]result = [] for s in a:s = set(s)for t in...
我要实现的目标： 我想要一个具有各自任务的用户列表,并按任务开始日期过滤.# Pseudo json User 1- mission 1- mission 2 User 2- mission 1- mission 2- mission 3我的数据结构： 楷模：class Mission(models.Model):start = models.DateTimeField()user = models.ForeignKey(settings.AUTH_USER_MODEL, related_name="missions")序列化器：# Mission class MissionSerializer(serializers.ModelSerializer):class Meta:model = ...
该问题是先前一个问题的扩展：rebuild python array based on common elements -但又有所不同,足以提出一个新问题： 我已经为此苦了一段时间.我的数据是来自sql查询的字典数组.数组中的每个元素都代表一个货件,并且基于键具有共同的值.data = [{"CustName":"customer1", "PartNum":"part1", "delKey":"0001", "qty":"10", "memo":"blah1"},{"CustName":"customer1", "PartNum":"part1", "delKey":"0002", "qty":"10", "memo":"blah...
嵌套的for循环(在本例中为double for循环)如何在创建2D列表时起作用. 例如,我希望有一个22矩阵,每个元素都以0初始化. 我懂了：x = [[0 for i in range(row)] for j in range(col)]其中row被定义为矩阵中的行数,col被定义为矩阵中的列数.在这种情况下,row = 2,col = 2. 当我们打印x时：print(x)我们将得到：[[0, 0], [0, 0]]这就是我们想要的. 这背后的逻辑是什么？ [[i for range(row)中的0表示],对于指定行号范围内的每个元素,我们...
我在理解什么是一级列表,二级列表和三级列表时有些麻烦.我只想看一下它,就知道它是一个,但是我对括号感到困惑. 什么定义了列表中的级别？ 这被视为三级列表吗？?[ [[5,6],7], 9]还是这是一个三级列表？?[ [7,2], [[2,3],4], [[[5,6],7],9] ]解决方法:嵌套列表的概念并不是很复杂,它只是意味着您可以在列表中包含一个列表.在该列表中,您可能还有另一个列表,依此类推. 术语一级,二级或n级列表未得到广泛使用,使用术语嵌套级更为常见....
这是我到目前为止所获得的一切…我不知道自己做错了什么 首先我的助手功能def max_min(l):if isinstance (l[0], list):result = max_min(l[0])elif len(l) == 2:if l[0] < l[1]:result = l[0], l[1]else:result = l[1], l[0]else:Min, Max = max_min(l[1:])if l[0] <= Min:result = l[0], Maxelif l[0] >= Max:result = Min, l[0]else:result = Min, Maxreturn result当尝试这样做时l = [6, 3, 7, 5, 5, 2, [3, 2], 1] print max_m...
我正在尝试将嵌套的json数组转换为熊猫数据框. 列表格式的数据如下所示：[{u'analysis': {u'active': u'Y',u'dpv_cmra': u'N',u'dpv_footnotes': u'AAN1',u'dpv_match_code': u'D',u'dpv_vacant': u'N',u'footnotes': u'H#'},u'candidate_index': 0,u'components': {u'city_name': u'City',u'delivery_point': u'Variable',u'delivery_point_check_digit': u'8',u'plus4_code': u'Variable',u'primary_number': u'Variable',u'stat...
我有一个名为data的pandas df. 我想做类似的事情：for i in range(data["col1"].count()):if data["col1"][i] > 25:count1 += 1if data["col2"][i] > 35:count2 += 1并且可能会有更多的列,以便我可以跟踪何时同时满足多个条件.这可行,但是很慢,还有什么更好的方法？解决方法:这是一个更好的方法：cond1 = data.col1 > 25 cond2 = data.col2 > 35count1 = cond1.sum() count2 = (cond1 & cond2).sum()
我有一本嵌套的字典.>>> foo = {'m': {'a': 10}, 'n': {'a': 20}} >>> 我想根据“ a”的值过滤特定的值. 我可以为此目的使用列表推导.>>> [foo[n] for n in foo if foo[n]['a'] == 10] [{'a': 10}] >>> 如预期的那样,仅使用list可以给我foo中的元素(而不是元素的值)：>>> list(filter(lambda x: foo[x] if foo[x]['a']==10 else None,foo)) ['m'] >>> 使用地图会返回不??需要的“无”值：>>> list(map(lambda x: foo[x] if foo[x][...
对如下嵌套列表中的元素进行求和code：def nested_sum(ls):sum=0for item in ls:if isinstance(item,list):sum+=nested_sum(item)else:sum+=itemreturn sumif __name__ == '__main__':l1=list(range(100))print(nested_sum(l1))l2=[[1,2],3,[4,5,6]]print(nested_sum(l2))l3=[[1,2],[3],[4,5,6]]print(nested_sum(l3))l4=[1,2,[3],[4,5,6]]print(nested_sum(l4))l5=[[1,2],[3],[4,5,6]]print(nested_sum(l5))l6=[[1,2],[3],[4,5,6]...
我有一个熊猫数据框.列之一具有嵌套列表.我想从嵌套列表中创建新列 例：L = [[1,2,4],[5,6,7,8],[9,3,5]]我希望将嵌套列表中的所有元素都作为列.如果列表包含元素,则值应为1,否则为0.1 2 4 5 6 7 8 9 3 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1解决方法:您可以尝试以下方法：df = pd.DataFrame({"A": L})df # A #0 [1, 2, 4] #1 [5, 6, 7, 8] #2 [9, 3, 5]# for each cell, use `pd.Series(1, x)` to c...
我正在使用python,并且希望将嵌套交叉验证与scikit学习一起使用.我发现一个非常好的example：NUM_TRIALS = 30 non_nested_scores = np.zeros(NUM_TRIALS) nested_scores = np.zeros(NUM_TRIALS) # Choose cross-validation techniques for the inner and outer loops, # independently of the dataset. # E.g "LabelKFold", "LeaveOneOut", "LeaveOneLabelOut", etc. inner_cv = KFold(n_splits=4, shuffle=True, random_state=i) ...
我有一个这样的数据集： 样本数据框：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdf = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))我只知道如何生成个人情节：for k, m in zip('ABCD', 'mbry'):plt.figure(k)for i in range(5):plt.subplot(5,1,i+1) plt.bar(range(20), df[k][20*i: 20*(i+1)], color = m)plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)plt.show()如何在...