我已经定义了用MongoEngine映射的MongoDB类。当我试图使用MongoEngine访问数据时,在特定的代码中,它在第一次尝试时失败,但在第二次尝试中成功地用相同的代码返回数据。在python终端中执行代码
from Project.Mongo import User
user = User.objects(username = 'xyz@xyz.com').first()
from Project.Mongo import Asset
Asset.objects(org = user.org)
第一次尝试中生成以下错误的代码的最后一行。
追溯(最近一次调用):文件
如果给定一个具有形状(5,3)的矩阵(5,3)和带有形状(5,)的索引数组b,则可以很容易地得到相应的向量c。
c = a[np.arange(5), b]
但是,我不能用tensorflow做同样的事,
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(5, 3))
b = tf.placeholder(tf.int32, [5,])
# this line throws error
c = a[tf.range(5), b]
追溯(最近一次调用):文件"",第1行,文件"~/anaconda2/lib/python2.7/site-pac
我正在尝试使用numpy包将一些MATLAB代码转换为Python,但不确定eig(A)和diag(A)返回的确切内容,其中A是我的问题标题的矩阵。 例如,我在matlab中有以下代码: [U,autoval] = eig(S);
[d,i] = sort(-diag(autoval));
% where S is a 2 x 2 matrix, [1.1762 1.2076; 1.2076 1.5364] 在numpy中,我可以通过执行以下操作来复制第一行: autoval, U = np.linalg.eig(S) 我得把订单过滤掉。如果我错了,请纠正我,在MATLAB中,第一行eig
具体而言,我使用Python2.7。我从Quandl读取和打印两个数据帧:'FMAC/HPI_AK‘和'FMAC/HPI_CA’,没有问题。我使用merged = pd.merge(df1, df2, on = 'Date', how = 'outer')来合并这两个数据帧。但是,当我试图合并这两个数据帧时,我会得到一个跟踪,表示keyerror: 'Date' where 'Date‘是两个数据帧中第一个/索引列中的属性。
import quandl
import pandas as pd
api_key = open
我试着制作一个小程序来生成这样的文本:
M E T A
E E
T T
A A
我的代码:
line = 0
word = raw_input("")
for i in word:
print i,
print
for i in range(len(word)):
line += 1
print word[line] + " " * (line*2-1) + word[line]
它似乎在技术上起作用,但结果是
回溯(最近一次调用):IndexError: string索引超出范围的文件"python"
我的模特:
from django.db import models
from django.contrib.postgres.fields import JSONField
class MyModel(models.Model):
data = JSONField(blank=True, null=True)
我创建了一些对象,并使用一些JSON填充了"data“字段。
然后,我尝试为“数据”字段创建索引。
class MyModel(models.Model):
data = JSONField(blank=True, null=True, db_index=Tr
我已经将问题缩小到以下代码:
import pandas as pd
d = {'b' : 1, 'a' : 0, 'c' : 2}
c = {'one':[1,2,3], 'two':[4,5,6]}
p = pd.Series(d)
pc = pd.DataFrame(c)
print(p[-1]) # This line works
print(pc['two'][-1]) # This line does not work.
追溯(最近一次调用):文件"jdoodle.py"
我们可以在不使用的情况下同时索引大熊猫的行和列吗?文件上说
使用DataFrame,在[]中切片行。
但是,当我想以相同的方式包含行和列时,它是不工作的。
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
data[0:2] #only rows
data.iloc[0:2,0:3] # works.
data[0:2,0:3] # not working in python, but it works similarly in R
我已经写了一段时间的模拟代码,总是有一个主循环看起来像这样,在本例中使用的是Python:
while t<totalTimesteps:
t += 1
processOneTimestep()
outputData()
行outputData()将结果写到一个文件中,每个时间步一个用于分析。这种编写可能需要相当长的时间,而且我们通常不需要每个时间步中正在做的任何事情的状态,所以通常看起来是这样的:
while t<totalTimesteps:
t += 1
processOneTimestep()
if t
来自R,我试着让我的头为熊猫数据切片整数。令我困惑的是,使用相同的整数/切片表达式对行和列进行不同的切片行为。
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
'b': range(7,13),
'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2] # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?
a b
0 0 7
1 1 8
2 2 9
我
我有这个代码来加密和解密字符串:
mo = int(input("Select mode\n1. Encrypt\n2. Decrypt\n"))
def getHash(key):
total = int(0)
key = key
for i in range(0,len(str(key))):
print("No: "+str(i))
num = ord(key[i])
total += int(num)
return total
if mo == 1:
m = inp