我有一个2Dnumpy数组(即矩阵)A，其中包含以列向量形式与垃圾交错的有用数据以及“选择”数组B，对于重要的列包含“1”，对于不重要的列包含0。有没有一种方法可以只从A中选择那些与B中的列相对应的列？即我有一个矩阵A=array([[0,1,2,3,4],andavectorB=array([0,1,0,1,0])[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14],[15,16,17,18,19],[20,21,22,23,24]])我要array([[1,3],[6,8],[11,13],[16,18],[21,23]])有没有一种优雅的方式来做到这一点？现在我只有一个遍历B
如何将一系列1和0转换为由URL安全ascii字符组成的最短形式？例如。s='00100101000101111010101'compress(s)结果如下:Ysi8aaU显然:解压缩(压缩(s))==s(我问这个问题纯粹是出于好奇) 最佳答案 这是我想出的解决方案(+太多评论):#Asetof64characters,whichallowsamaximumchunklengthof6..because#int('111111',2)==63(pluszero)charset='abcdefghijklmnopqrstuvwxyzA
长话短说，我想用任意命名的参数调用格式，这将执行查找。'{Thing1}and{other_thing}'.format(**my_mapping)我试过像这样实现my_mapping:classMapping(object):def__getitem__(self,key):return'Proxied:%s'%keymy_mapping=Mapping()调用my_mapping['anything']时按预期工作。但是当如上所示传递给format()时，我得到:TypeError:format()argumentafter**mustbeamapping,notMapping我尝
我正在尝试通过以下方式创建字体/字形:拍摄位图图像使用自动跟踪创建SVG(在Linux上)使用python-fontforge(glyph.importOutlines(svgfile))将轮廓导入为字形这工作正常除了生成的字形是倒置的(见图片)。知道如何避免这种情况，如何反转SVG或字形，或类似的事情吗？源位图:自动追踪SVG:生成的字体: 最佳答案 通过使用potrace简单地解决了这个问题而不是自动跟踪。作为引用，这些是步骤:将位图转换为svg(linux命令行):potrace-ssourceimg.bmp使用svg作为字形
所以，这是一个看似简单的问题，但我显然非常非常无聊。我有一个小脚本可以从网页下载所有.bz2文件，但由于某种原因，该文件的解压缩让我非常头疼。我是一个Python新手，所以答案可能很明显，请帮助我。在这段脚本中，我已经有了文件，我只是想将它读出到一个变量中，然后解压它？那正确吗？我已经尝试了各种方法来做到这一点，我通常会在这段代码的最后一行收到“ValueError:找不到流的结尾”错误。我试图打开zip文件并以无数种不同的方式将其写入字符串。这是最新的。openZip=open(zipFile,"r")s=''whileTrue:newLine=openZip.readline()i
我正在创建压缩文件/文件夹的Python软件...我将如何创建一段代码，要求用户输入文件夹位置，然后对其进行压缩。我目前有单个文件的代码，但没有一个充满文件的文件夹。请详细说明如何执行此操作。 最佳答案 将文件夹压缩为tar文件的代码是:importtarfiletar=tarfile.open("TarName.tar.gz","w:gz")tar.add("folder/location",arcname="TarName")tar.close()它对我有用。希望这对你也有用。 关于
运行Django1.8.9。我刚刚压缩了3个应用程序的迁移并进行了部署。当./manage.pymigrate运行时，我得到了这个:django.db.migrations.graph.NodeNotFoundError:Migrationapp2.0001_squashed_0019dependenciesreferencenonexistentparentnode(u'app1',u'0001_squashed_0028')app1.0001_squashed_0028存在于磁盘上，迁移也被替换了。Django迁移系统应该具有向前迁移所需的所有信息。我能够通过以下方式解决此问题:将
这是我的代码:n=100000#Thisiswhatmakesittricky-lotsoffilesgoingintothishdf5filewithh5py.File('image1.h5','w')asf:dset_X=f.create_dataset('X',(1,960,224,224),maxshape=(None,960,224,224),chunks=True,compression='gzip')dset_y=f.create_dataset('y',(1,112,224*224),maxshape=(None,112,224*224),chunks=True,com
我知道通过将compression='gzip'参数传递给pd.to_csv()我可以将DataFrame保存到压缩的CSV文件中。my_df.to_csv('my_file_name.csv',compression='gzip')我也知道，如果我想附加一个DataFrame到现有CSV文件的末尾，我可以使用mode='a'，就像这样my_df.to_csv('my_file_name.csv',mode='a',index=False)但是，如果我想将DataFrame附加到压缩的CSV文件的末尾怎么办？这可能吗？我试着这样做my_df.to_csv('my_file_name.c
我们将介绍Python中的gzip解压。我们还将介绍如何使用gzip解压来解压压缩的内容。Python中的Gzip解压在Python中为压缩和解压目的建立了许多库，但我们将介绍Gzip库。它是一个流行的数据压缩工具。我们可以使用gzip，通过对数据进行特殊格式的编码来减少文件的大小，这种格式不能被人类读取，也很难被压缩。我们可以使用gzip.decompress()，将一个字符串的压缩字节解压成一个原始字符串。在gzip，有两种数据压缩方法。我们将详细讨论这两种方法。第一种方法被称为反向压缩。它是哈夫曼编码的一种特殊类型，可以用来减少数据的大小。另一种方法是gzip解压，我们将在这个例子中使用
