当比较两个不同大小的numpy数组时,我希望要么是基于广播的布尔数组,要么是一个错误。有时我只是变得错误,好像它把它们当作对象来比较一样。
在下面,我希望如果-失败,==也会失败
In [18]: a = np.zeros((2,7,5))
In [19]: b = np.zeros((2,7))
In [20]: a == b
Out[20]: False
In [21]: a - b
---------------------------------------------------------------------------
ValueError
考虑下面两个数组的列表:
from numpy import array
a = array([0, 1])
b = array([1, 0])
l = [a,b]
然后正确地找到a的索引,给出
l.index(a)
>>> 0
虽然这不适用于b
l.index(b)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.
Use a.any() or a.all()
在我看来,调用列表的.index函数对numpy数组列表不起作用。
有谁知道怎么解释吗?到目前为止
我想比较2个csv文件,并将结果存储在新的csv文件中。
我有两个csv (old.csv和new.csv)具有相同的标头。
我如何比较每一个的值并基于这些值进行计算?
with open('new.csv') as new_csv, open('old.csv') as old_csv:
reader_old = csv.DictReader(old_csv)
reader_new = csv.DictReader(new_csv)
for row_o in reader_old:
for row_n in reader
import csv
with open('v.csv', 'w') as csvfile:
cwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
for w, c in p.items():
cwriter.writerow(w + c)
在这里,p是一个字典,w和c都是字符串。
当我试图写入文件时,它会报告错误:
ValueError: I/O operation on close
我有两个线程组。
Thread group1:
http request
csv data set configure -> stops when reached end of file
Thread group2:
while loop
http request
csv data set configure -> reiterate when reached end of file
这两个线程组都以并发方式运行,我希望在线程group2完成执行时停止线程group1。
我正在尝试迭代.csv文件中的行,并在满足某些条件时执行一些计算。
下面是我的代码示例:
我确保使用"parse_dates“标识日期列
df = pd.read_csv('.csv file', parse_dates = ['Columns containing dates']
for index, row in df.iterrows():
Flag = (df['Date 1'] - df['Date 2']).dt.days
while Flag > 0 and df['Balan
我试图在两个分布之间找到jensen shannon距离度量。但是,我得到了一个ValueError,因为这两个列表(概率分布)的大小不一样。我怎样才能克服这一切?
以下是当前代码:
from scipy.spatial import distance
distance.jensenshannon([0.1, 0.1, 0.3, 0.2, 0.30], [0.30, 0.50, 0.20])
>> ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,)(3,)
我想比较两个数据。
密码如下:
supp_chg = supp_chg == supp_bal
我有一个错误:
File "/Users/delalma/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pandas/core/ops/__init__.py", line 1567, in f
"Can only compare identically-labeled " "DataFrame objects"
ValueError: Can only compare identically-lab
我正在尝试加载两组CSV文件,并对这两组文件进行一些计算,例如每组文件的差异,平均绝对误差set1 - set2 exc。
我尝试加载两个集合,如下所示:
import glob
for a, b in (glob.glob("*a.csv"), glob.glob("*b.csv")):
然后我得到了错误:
ValueError: too many values to unpack
我查看了Numpy源代码,发现了下面的代码,它确保用户不会同时将'C'和'F'传递给requirements参数。
if requirements >= {'C', 'F'}:
raise ValueError('Cannot specify both "C" and "F" order')
我对如何使用>=来进行这样的检查感到好奇。我在SO上找到了的答案,在python中找到了。从这些我学到的词汇顺序,它首先比较两个前两个元素,如果它们相等,看下一个元素,如果它
在Azure blob存储中,我有一个容器,其中有4个文件夹中的4个文件。
当所有这4个文件都被覆盖时,我想触发一个Azure管道,只有(4个同名的文件添加了新的数据)。
这个管道需要所有这4个文件,所以我只想在这4个文件被4个新文件替换时触发。
我该怎么做呢?我知道我有一个存储事件来触发ADF中的管道,但不知道如何处理多个文件
-下面是更新的
我找到了这个解释,但真的不知道如何做第二步和第三步:
1) Setup a Storage event triggered pipeline on first destination i.e. container/folder1/file1.c