我有一本这样的字典
dd={888202515573088257: tweepy.error.TweepError([{'code': 144,
'message': 'No status found with that ID.'}]),
873697596434513921: tweepy.error.TweepError([{'code': 144,
'message': 'No status
我尝试用下面的java代码读取特定redis散列键中的所有键和值,
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisDBExport {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Jedis jedis = new Jedis("hostname", portno);
jedis.auth("password");
Sy
当使用Tkinter编写一个简单的程序将字典中的值和键输出到python的listbox时,我得到以下错误:
for key, value in mydict.itervalues():
ValueError: too many values to unpack
请参阅我的代码如下:
#!/usr/bin/python
import Tkinter as tk
mydict = {"0x00063":"6F 7D 9E 0E FF FF FF FF",
"0x00061":"FF FF FF FF FF
我现在用的是带链子的房客。我做了这样的事:
let result = _(myCollection)
.filter(...)
.map(...)
.value()
return _.reduce(result, (a, b) => a && b, result.length != 0)
但我对此并不满意。为了获得这样的结果,我想在一条指令中做所有的事情:
return _(myCollection)
.filter(...)
.map(...)
.reduce((a, b) => a && b, my
在竞争编程中,我解决了一个给定的问题--给定一个由非负整数组成的数组nums和一个目标和S,我们必须找出从给定数字之和中获得目标和的方法的数量(其中每个nums[i]都可以被看作是nums[i]或-nums[i]。
虽然我遇到了一些主要依赖于使用数组的直接访问表的解决方案(假设数字之和不能超过1000个),但我尝试使用HashMap来减少所需的空间。我的代码如下-
public int findTargetSumWays(int[] nums, int S) {
Map<Integer, Integer> dp = new HashMap();
该项目的约束要求我使用HashMap作为我的数据源。我被要求做以下的方法
getAccountsWithMinimum -返回至少具有指定余额的List of Accounts。
问题是HashMaps没有索引。所以我不能用For循环来完成它。
我尝试根据我在堆栈溢出和GeeksForGeeks上发现的类似问题改编代码。这种方法不仅没有起作用,而且对我没有多大好处,因为我不明白为什么它能工作(它不起作用)。
我尝试使用我在GeeksForGeeks上找到的代码中的这个。它什么也不印。
public void getAccountsWithMinumum() {
Iter
既然set和map都是有序容器,那么在0(1)时间内就能找到std::map一样的min和max吗?
// for std::set
// std::set<int> s;
auto min = *s.begin();
auto max = *s.rbegin();
如何从std::map中获得O(1)中的最大值和最小值?这里的其他问题似乎建议迭代映射,但我们不能使用std::map的有序属性来更快地获得结果吗?
我试图在字典中查找最大值,我的方法是遍历和检查最大值,并从字典中列出最大值/键对和任何与其等效的值,我有以下内容... def foo(class_sum, input_object): # Predicts the class x is a member of given probability dictionary
probabilities = calc_class_probs(class_sum, input_object) # Returns a dictionary with probability elements
best_label, best_perc
我希望将具有空值的dataframe转换为我的测试集,这样我就可以训练没有空值的数据,并使用回归模型预测空值。
for i in df1:
if (df1['dependents'].iloc[i].notnull())==False:
test[i]=df1[i]
到目前为止,我尝试了这段代码,但这显示了一个错误。
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-975c8029ee0e> in <
我在理解如何在python中对字典使用reduce时遇到了一些问题。例如,我有下面这本字典。
{1: 3, 2: 1, 3: 2}
我试着计算出以下公式:
s = 0
for i in h:
s += h[i] * (h[i] - 1)
这按预期工作(我得到:8),但我试图将其转换为reduce范式的尝试失败了:reduce(lambda x, y: x + y * (y - 1), h),但我得到了错误的答案。
我想这是因为我使用的是键,而不是值。如何将我的代码转换为正确的reduce?