我非常熟悉使用ReservoirSampling在一次数据传递中从一组未确定的长度中进行采样。在我看来，这种方法的一个局限性是它仍然需要在返回任何结果之前遍历整个数据集。从概念上讲，这是有道理的，因为必须让整个序列中的项目有机会替换以前遇到的项目，以实现统一的样本。有没有办法在整个序列被评估之前产生一些随机结果？我正在考虑一种非常适合python的itertools库的惰性方法。也许这可以在给定的容错范围内完成？对于这个想法，我将不胜感激!为了稍微澄清一下这个问题，这张图总结了我对不同采样技术在内存中与流式传输之间权衡的理解。我想要的是属于流采样类别的东西，我们事先不知道人口的长度。显
我一直在摆弄Python的生成器和可迭代类，只是为了好玩。基本上我想测试一些我从来都不太确定的东西:Python中的类有一些显着的开销，最好依赖实现yield的方法而不是实现迭代器协议(protocol)的类，如果可以的话。我在Google上找不到关于这个主题的令人满意的解释，所以我决定使用这两个简单的脚本自行测试它们:func_iter.py和class_iter.py这是func_iter.py:#!/usr/bin/envpythonimporttimex=0defcreate_generator(num):mylist=range(num)foriinmylist:yieldi
我正在尝试在Python中为不一定二叉树实现一个迭代器类。用树的根节点构造迭代器后，可以重复调用其next()函数以深度优先的顺序遍历树(例如thisorder)，最后返回None当没有剩余节点时。这是树的基本Node类:classNode(object):def__init__(self,title,children=None):self.title=titleself.children=childrenor[]self.visited=Falsedef__str__(self):returnself.title正如您在上面看到的，我在第一种方法中向节点引入了一个visited属性，
我有这样一个阻塞的非异步代码:deff():definner():whileTrue:yieldread()returninner()使用此代码，调用者可以选择何时停止函数生成数据。如何将其更改为异步？此解决方案不起作用:asyncdeff():asyncdefinner():whileTrue:yieldawaitcoroutine_read()returninner()...因为yield不能在asyncdef函数中使用。如果我从inner()签名中删除async，我就不能再使用await。 最佳答案 更新:从Python3.6
假设我有一个有限的可迭代X和X上的等价关系~。我们可以定义一个函数my_relation(x1,x2)如果x1~x2则返回True否则返回False.我想编写一个将X划分为等价类的函数。也就是说，my_function(X,my_relation)应该返回~的等价类列表。有没有在python中执行此操作的标准方法？更好的是，是否有专门用于处理等价关系的模块？ 最佳答案 以下函数接受一个可迭代的a和一个等价函数equiv，并执行您的要求:defpartition(a,equiv):partitions=[]#Foundpartitio
有几种方法可以跳出几个嵌套循环它们是:1)使用中断-继续forxinxrange(10):foryinxrange(10):printx*yifx*y>50:breakelse:continue#onlyexecutedifbreakwasnotusedbreak2)使用回车deffoo():forxinrange(10):foryinrange(10):printx*yifx*y>50:returnfoo()3)使用特殊异常classBreakIt(Exception):passtry:forxinrange(10):foryinrange(10):printx*yifx*y>50:
我试图通过在numpy中使用矢量化形式来提高一些代码的效率。让我举个例子，让您明白我的意思。给定以下代码:a=np.zeros([4,4])a[0]=[1.,2.,3.,4.]foriinrange(len(a)-1):a[i+1]=2*a[i]printa输出[[1.2.3.4.][2.4.6.8.][4.8.12.16.][8.16.24.32.]]当我现在尝试像这样矢量化代码时:a=np.zeros([4,4])a[0]=[1.,2.,3.,4.]a[1:]=2*a[0:-1]printa我只是得到了第一次迭代的正确结果:[[1.2.3.4.][2.4.6.8.][0.0.0.0
我似乎找不到.loc行为背后的原因。我知道它是基于标签的，所以如果我遍历Index对象，下面的最小示例应该可以工作。但事实并非如此。我当然用谷歌搜索了，但我需要已经掌握索引的人的额外解释。importdatetimeimportpandasaspddict_weekday={1:'MON',2:'TUE',3:'WED',4:'THU',5:'FRI',6:'SAT',7:'SUN'}df=pd.DataFrame(pd.date_range(datetime.date(2014,1,1),datetime.date(2014,1,15),freq='D'),columns=['Dat
我正在学习itertools模块，我正在尝试制作一个迭代器以返回作为输入提供的可迭代对象中的每个元素。AgrumentsResultsp,q,…p0,q0,…plast,qlast还有一个骑手，如果说列表的长度不同，那么next(it)应该在较短的列表用完时返回较长列表中的元素。尝试解决importitertoolsl1=[1,2,3,4,5,6]l2=['a','b','c','d']l=[]forx,yinitertools.zip_longest(l1,l2):l.extend([x,y])it=iter(xforxinlifxisnotNone)哪种方式解决了我的问题print
HowcanIusepd.read_csv()toiterativelychunkthroughafileandretainthedtypeandothermeta-informationasifIreadintheentiredatasetatonce?我需要读入一个太大而无法放入内存的数据集。我想使用pd.read_csv导入文件，然后立即将block附加到HDFStore中。但是，数据类型推断对后续block一无所知。如果存储在表中的第一个block仅包含int而后续block包含float，则会引发异常。因此，我需要首先使用read_csv遍历数据帧并保留最高推断类型。此外，对
