我想在python脚本中有不同的行为，这取决于文件的类型。我不能使用文件扩展名，因为它可能不存在或具有误导性。我可以调用file实用程序并解析输出，但我宁愿使用python内置的可移植性。那么python中有什么东西可以使用启发式方法从文件内容中推断出文件的类型吗？ 最佳答案 python-magicpymagic可能还有其他人。“魔法”是要搜索的魔法关键字。;-) 关于python-是否有unix"file"实用程序的python等效项？，我们在StackOverflow上找到一个类似

我想在python脚本中有不同的行为，这取决于文件的类型。我不能使用文件扩展名，因为它可能不存在或具有误导性。我可以调用file实用程序并解析输出，但我宁愿使用python内置的可移植性。那么python中有什么东西可以使用启发式方法从文件内容中推断出文件的类型吗？ 最佳答案 python-magicpymagic可能还有其他人。“魔法”是要搜索的魔法关键字。;-) 关于python-是否有unix"file"实用程序的python等效项？，我们在StackOverflow上找到一个类似

我正在使用以下命令从命令行使用curl发布到Hudson服务器——curl-XPOST-d'4142430A02000'\http://user:pass@myhost/hudson/job/_jobName_/postBuildResult如hudson文档中所示..我可以使用python模拟同样的事情吗..我不想使用pyCurl或通过os.system()发送此行..使用原始python有什么出路吗？？ 最佳答案 importurllib2req=urllib2.Request(url,data)response=urllib2

我正在使用以下命令从命令行使用curl发布到Hudson服务器——curl-XPOST-d'4142430A02000'\http://user:pass@myhost/hudson/job/_jobName_/postBuildResult如hudson文档中所示..我可以使用python模拟同样的事情吗..我不想使用pyCurl或通过os.system()发送此行..使用原始python有什么出路吗？？ 最佳答案 importurllib2req=urllib2.Request(url,data)response=urllib2

我正在寻找MATLAB的accumarray的快速解决方案在NumPy的。accumarray累积属于同一索引的数组元素。一个例子:a=np.arange(1,11)#array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])accmap=np.array([0,1,0,0,0,1,1,2,2,1])结果应该是array([13,25,17])到目前为止我做了什么:我试过recipehere中的accum函数工作正常但速度很慢。accmap=np.repeat(np.arange(1000),20)a=np.random.randn(accmap.size)%timeitaccum(a

我正在寻找MATLAB的accumarray的快速解决方案在NumPy的。accumarray累积属于同一索引的数组元素。一个例子:a=np.arange(1,11)#array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])accmap=np.array([0,1,0,0,0,1,1,2,2,1])结果应该是array([13,25,17])到目前为止我做了什么:我试过recipehere中的accum函数工作正常但速度很慢。accmap=np.repeat(np.arange(1000),20)a=np.random.randn(accmap.size)%timeitaccum(a

R中的smooth.spline函数允许在粗糙度(由二阶导数的积分平方定义)和拟合点(由残差平方和定义)之间进行权衡。这种权衡是通过spar或df参数完成的。在一个极端，你得到最小二乘线，在另一个极端，你得到一条非常曲折的曲线，它与所有数据点相交(或者平均值，如果你有重复的x值和不同的y值)我看过scipy.interpolate.UnivariateSpline和Python中的其他样条变体，但是，它们似乎只能通过增加结数和为允许的SS残差设置阈值(称为s)来权衡。相比之下，R中的smooth.spline允许在所有x值处都有节点，而不必有一条波浪形的曲线触及所有点——惩罚来自二阶导

R中的smooth.spline函数允许在粗糙度(由二阶导数的积分平方定义)和拟合点(由残差平方和定义)之间进行权衡。这种权衡是通过spar或df参数完成的。在一个极端，你得到最小二乘线，在另一个极端，你得到一条非常曲折的曲线，它与所有数据点相交(或者平均值，如果你有重复的x值和不同的y值)我看过scipy.interpolate.UnivariateSpline和Python中的其他样条变体，但是，它们似乎只能通过增加结数和为允许的SS残差设置阈值(称为s)来权衡。相比之下，R中的smooth.spline允许在所有x值处都有节点，而不必有一条波浪形的曲线触及所有点——惩罚来自二阶导

如果我有一个对象与Python集合中的一个元素比较相等，但不是同一个对象，是否有合理的方法来获取对该集合中对象的引用？用例将使用集合来识别和共享重复数据。示例(Python2.7):>>>a="Thisisastring">>>b="Thisisastring">>>aisbFalse>>>a==bTrue>>>s=set((a,))>>>binsTrue如何使用b和s获取对a的引用？我可以想到一种方法，但我不确定它是否与实现无关，你得到的是a还是b。编辑:当s有多个元素时，这不起作用；交集很自然地实现了类似[xforxinsmaller_setifxinlarger_set]>>>f

如果我有一个对象与Python集合中的一个元素比较相等，但不是同一个对象，是否有合理的方法来获取对该集合中对象的引用？用例将使用集合来识别和共享重复数据。示例(Python2.7):>>>a="Thisisastring">>>b="Thisisastring">>>aisbFalse>>>a==bTrue>>>s=set((a,))>>>binsTrue如何使用b和s获取对a的引用？我可以想到一种方法，但我不确定它是否与实现无关，你得到的是a还是b。编辑:当s有多个元素时，这不起作用；交集很自然地实现了类似[xforxinsmaller_setifxinlarger_set]>>>f