Perguntas com a marcação «python»

Python é uma linguagem de programação multiuso, de tipo dinâmico e multiuso. Ele foi projetado para ser rápido em aprender, entender e usar e impor uma sintaxe limpa e uniforme. Observe que o Python 2 está oficialmente sem suporte a partir de 01-01-2020. Ainda, para perguntas específicas sobre a versão do Python, adicione a tag [python-2.7] ou [python-3.x]. Ao usar uma variante ou biblioteca Python (por exemplo, Jython, PyPy, Pandas, Numpy), inclua-a nas tags.

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Retorno ou rendimento de uma função que chama um gerador?
Eu tenho um gerador generatore também um método de conveniência para ele - generate_all. def generator(some_list): for i in some_list: yield do_something(i) def generate_all(): some_list = get_the_list() return generator(some_list) # <-- Is this supposed to be return or yield? Deveria generate_all returnou yield? Eu quero que os usuários dos dois …
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Otimizador TensorFlow Keras personalizado
Suponha que eu queira escrever uma classe de otimizador personalizada que esteja em conformidade com a tf.kerasAPI (usando a versão TensorFlow> = 2.0). Estou confuso sobre a maneira documentada de fazer isso versus o que é feito nas implementações. A documentação para tf.keras.optimizers.Optimizer estados , ### Write a customized optimizer. …
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Número máximo de substrings exclusivos de uma partição
Modifiquei o título para que fique mais compreensível. Aqui está uma versão detalhada da pergunta: Temos uma string s e queremos dividi-la em substrings . Cada substring é diferente um do outro. Qual é o número máximo de substrings únicos que podemos ter de um corte. Em outras palavras, qual …
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Indexação estranha usando numpy
Eu tenho uma variável, x, que é da forma (2,2,50,100). Eu também tenho uma matriz, y, que é igual a np.array ([0,10,20]). Uma coisa estranha acontece quando eu indexo x [0,:,:, y]. x = np.full((2,2,50,100),np.nan) y = np.array([0,10,20]) print(x.shape) (2,2,50,100) print(x[:,:,:,y].shape) (2,2,50,3) print(x[0,:,:,:].shape) (2,50,100) print(x[0,:,:,y].shape) (3,2,50) Por que o último …
27 python  numpy 
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Existe uma maneira de converter colunas CSV em relacionamentos hierárquicos?
Eu tenho um CSV de 7 milhões de registros de biodiversidade, onde os níveis de taxonomia são como colunas. Por exemplo: RecordID,kingdom,phylum,class,order,family,genus,species 1,Animalia,Chordata,Mammalia,Primates,Hominidae,Homo,Homo sapiens 2,Animalia,Chordata,Mammalia,Carnivora,Canidae,Canis,Canis 3,Plantae,nan,Magnoliopsida,Brassicales,Brassicaceae,Arabidopsis,Arabidopsis thaliana 4,Plantae,nan,Magnoliopsida,Fabales,Fabaceae,Phaseoulus,Phaseolus vulgaris Quero criar uma visualização no D3, mas o formato dos dados deve ser uma rede, onde cada valor diferente da coluna …
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Existe uma maneira de subclassificar dict e collections.abc.MutableMapping juntos?
Vamos, por exemplo, supor que eu quero subclassear dicte ter todas as chaves em maiúsculas: class capdict(dict): def __init__(self,*args,**kwds): super().__init__(*args,**kwds) mod = [(k.capitalize(),v) for k,v in super().items()] super().clear() super().update(mod) def __getitem__(self,key): return super().__getitem__(key.capitalize()) def __setitem__(self,key,value): super().__setitem__(key.capitalize(),value) def __delitem__(self,key): super().__detitem__(key.capitalize()) Isso funciona até certo ponto, >>> ex = capdict(map(reversed,enumerate("abc"))) >>> ex …
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A construção de Read-the-docs falha com "não é possível importar o nome 'PackageFinder' de 'pip._internal.index'"
A compilação de documentos do Sphinx em read-the-docs falha com o seguinte erro (log completo abaixo): ImportError: cannot import name 'PackageFinder' from 'pip._internal.index' (/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/cascade-python/envs/latest/lib/python3.7/site-packages/pip/_internal/index/__init__.py) Fiz algo errado ou isso é um bug no read-the-docs? Uma compilação local dos documentos do Sphinx funciona bem. Log de erro completo em leia-os-documentos: Read …
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Bug estranho em Pandas e Numpy em relação a multithreading
A maioria das funções do Numpy habilitará multithreading por padrão. por exemplo, eu trabalho em uma estação de trabalho intel cpu de 8 núcleos, se eu executar um script import numpy as np x=np.random.random(1000000) for i in range(100000): np.sqrt(x) o linux topmostrará 800% de uso da CPU durante a execução, …
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Distribuição dos dígitos finais dos números aleatórios em Python
Existem duas maneiras óbvias de gerar um dígito aleatório de 0 a 9 no Python. Pode-se gerar um número de ponto flutuante aleatório entre 0 e 1, multiplicar por 10 e arredondar para baixo. Alternativamente, pode-se usar o random.randintmétodo import random def random_digit_1(): return int(10 * random.random()) def random_digit_2(): return …
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