简介我正在尝试从Cassandra1.2.6集群中收集一些统计数据以实现网络服务以将这些统计数据提供给网络应用程序。我正在使用cql库从Python访问集群，但我也可以通过ssh或pssh连接到节点。问题我的问题是如何获取整个集群中的总表大小(即每个表的实际磁盘使用情况)，如果可能的话，还包括每个表的总行数(这可以是一个估计值)。问题到目前为止，我发现的唯一选择似乎是在每个节点上运行nodetoolcfstats并解析响应，有更好的方法吗？提前致谢! 最佳答案 我认为最好的方法是直接通过JMX访问统计信息(这就是nodetool的实
在Python中近似凸包纵横比的最佳方法是什么？我已经尝试通过用椭圆拟合凸包的顶点并采用半轴和长轴的比率来做到这一点。结果并不令人满意，所以我现在正在研究直接从凸包中推导出纵横比。任何想法或解决方案将不胜感激。干杯 最佳答案 通常，您会找到点云协方差矩阵的特征向量。纵横比是最大特征值与最小特征值之比。作为一堆随机点的示例(您只需将相同的东西应用于您的凸包，只使用顶点):importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#Randomdatanum=100xy=np.random.random((2
我是scikit-learn的新手，但它满足了我的期望。现在，令人抓狂的是，唯一剩下的问题是我找不到如何打印(或者更好的是，写入一个小文本文件)它估计的所有系数，它选择的所有特征。有什么方法可以做到这一点？与SGDClassifier相同，但我认为它对于所有可以适合的基础对象都是相同的，无论是否有交叉验证。完整脚本如下。importscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmultiprocessingasmpfromsklearnimportgrid_searchfromsklearnimportcross_validationfro
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭4年前。Improvethisquestion我在使用OpenPose从视频中提取姿势数据时遇到很多抖动。这看起来不自然，我的结果看起来不自然和人性化。我从OpenPose模型中获得的数据是我必须处理的，我无法提高模型的质量。处理整个视频剪辑并将15个解剖学关键点存储在数据库中。我想使用一些信号处理来平滑这些数据。如何消除这种抖动？
我需要使用Pythonzipfile模块或unix命令行实用程序按需创建ZIP存档。要压缩的资源通常>1GB，不一定适合压缩。我如何有效地估计它的创建时间/大小？ 最佳答案 从大文件中提取一堆小部分。也许每个64个64kblock。随机选择。连接数据，压缩它，测量时间和压缩率。由于您随机选择了部分文件，因此很可能压缩了数据的代表性子集。现在您所要做的就是根据测试数据的时间来估计整个文件的时间。 关于python-估计zip大小/创建时间，我们在StackOverflow上找到一个类似的问
我有一个有向树，我想知道它的大小。我没有关于它的深度或节点分布的信息。有两个主要障碍:1)树非常大(~十亿个节点)2)边遍历是昂贵的。是否可以使用统计方法快速估计其大小(节点数)且误差有限？不幸的是，谷歌搜索只会产生精确计数算法，在这些限制条件下该算法的性能会很差。奖金如果我放宽从树到DAG(有向无环图)的约束，我能否同时获得它的大小和唯一路径的数量？例如。对于这个DAG(每条边都指向下方)有19个节点(大小)和23条路径(4条额外的路径，因为红色边缘为其目标节点提供了1条路径，并为其目标节点的子节点提供了3条路径)我尝试过的事情对于树的案例，我正在考虑以下内容:amounts=[]d
我是信号处理的新手(以及numpy、scipy和matlab方面的新手)。我正在尝试通过调整此matlab代码在Python中使用LPC估计元音共振峰:http://www.mathworks.com/help/signal/ug/formant-estimation-with-lpc-coefficients.html到目前为止，这是我的代码:#!/usr/bin/envpythonimportsysimportnumpyimportwaveimportmathfromscipy.signalimportlfilter,hammingfromscikits.talkboximport
我在exampleASCIIfile中有一组点显示二维图像。我想估计这些点填充的总面积。这个平面内有一些地方没有被任何点填充，因为这些区域已被屏蔽掉。我想估计面积可能实用的方法是应用凹包或alpha形状。我试过thisapproach找到合适的alpha值，从而估计面积。fromshapely.opsimportcascaded_union,polygonizeimportshapely.geometryasgeometryfromscipy.spatialimportDelaunayimportnumpyasnpimportpylabasplfromdescartesimportPo
如何在Python中快速估计点与双三次样条曲面之间的距离？是否有我可以在SciPy、NumPy或其他一些包中利用的现有解决方案？我已经通过双三次插值定义了曲面:importnumpyasnpimportscipy.interpolate#Defineregulargridsurfacexmin,xmax,ymin,ymax=25,125,-50,50x=np.linspace(xmin,xmax,201)y=np.linspace(ymin,ymax,201)xx,yy=np.meshgrid(x,y)z_ideal=(xx**2+yy**2)/400z_ideal+=z_ideal+
现在我正在运行一个非常激进的网格搜索。我有n=135samples我正在运行23folds使用自定义交叉验证训练/测试列表。我有我的verbose=2.下面是我运行的:param_test={"loss":["deviance"],'learning_rate':[0.01,0.025,0.05,0.075,0.1,0.15,0.2],"min_samples_split":np.linspace(0.1,0.5,12),"min_samples_leaf":np.linspace(0.1,0.5,12),"max_depth":[3,5,8],"max_features":["log
