编辑:这个问题被标记为重复？我的问题显然是关于优化这个过程，而不是如何去做。我什至提供了代码来证明我已经弄清楚了后者。在标记这些问题之前，您的互联网大厅监控器甚至会阅读标题后面的这些问题吗？我有以下代码块使用PIL压缩图像，直到所述图像小于特定大小。fromPILimportImageimportosdefcompress(image_file,max_size,scale):whileos.path.getsize(image_file)>max_size:pic=Image.open(image_file)original_size=pic.sizepic=pic.resize((

我正在使用restfulflask编写网络服务。下面的代码给我这个错误-TypeError:isnotJSONserializablefromflaskimportjsonifyfromflask_restfulimportResourceclassRecipe(Resource):defget(self):returnjsonify({"status":"ok","data":""}),200这段代码如何运行良好fromflaskimportjsonifyfromflask_restfulimportResourceclassRecipe(Resource):defget(self)

在处理一个简单的编码问题时，编写函数findPeakElement，我遇到了以下代码:deffindPeakElement(self,nums):size=len(nums)forxinrange(1,size-1):ifnums[x]>nums[x-1]andnums[x]>nums[x+1]:returnxreturn[0,size-1][nums[0]最后一行是什么意思？ 最佳答案 最后一行是一种晦涩的写法ifthenelse表达。[0,size-1]创建一个包含两个元素的列表。nums[0]返回True或False当用作列表

我写了一个函数来绘制由两个不同大小的子图组成的图形:defdraw_plot(data,function,sigma_value):gs=gridspec.GridSpec(1,5)ax1=subplot(gs[0,0:3])ax2=subplot(gs[0,3:5],sharey=ax1)gs.update(wspace=0.05)...我应该提到这是一个模块级函数，所以在该模块的顶部我进行了导入frompylabimport*importmatplotlib.gridspecasgridspec当我运行myplot.draw_plot(...),我得到RuntimeError.问题

我是python和numpy的新手。我运行了我编写的代码，我收到了这条消息:'索引0超出了大小为0的轴0的范围'没有上下文，我只想弄清楚这是什么意思。问这个问题可能很愚蠢，但是轴0和大小0是什么意思？索引0表示数组中的第一个值..但我无法弄清楚轴0和大小0是什么意思。“数据”是一个文本文件，在两列中包含大量数字。x=np.linspace(1735.0,1775.0,100)column1=(data[0,0:-1]+data[0,1:])/2.0column2=data[1,1:]x_column1=np.zeros(x.size+2)x_column1[1:-1]=xx_colum

从可变的bytearray类型转换为非可变的bytes类型会产生一个副本吗？是否有任何与之相关的成本，或者解释器是否只是将其视为不可变的字节序列，就像在C++中将char*转换为constchar*const一样？ba=bytearray()ba.extend("somebiglongstring".encode('utf-8'))#Isthisconversionfreeorexpensive?write_bytes(bytes(ba))这在bytes是它自己的类型的Python3和bytes只是str的别名的Python2.7之间有区别吗？ 最佳答案

这是我追求的功能:-http://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#int.to_bytes我需要大端支持。 最佳答案 根据@nneonneo的回答，这里有一个模拟to_bytesAPI的函数:defto_bytes(n,length,endianess='big'):h='%x'%ns=('0'*(len(h)%2)+h).zfill(length*2).decode('hex')returnsifendianess=='big'elses[::-1]

我正在尝试使用TensorFlow对一些包含分类和数字数据混合的日志数据运行DNNClassifier。我已经创建了特征列来指定和存储/散列tensorflow的数据。当我运行代码时，我收到“无法将元素作为字节获取”内部错误。注意:我不想删除此article中所述的Nan值所以我使用此代码将它们转换为0train=train.fillna(0,axis=0)所以我不确定为什么我仍然收到此错误。如果我删除Nan，那么它会起作用，但我不想删除Nan，因为我觉得模型需要它们进行训练。defcreate_train_input_fn():returntf.estimator.inputs.pa

我在我的GTK3应用程序中收到以下警告:Gtk-WARNING**:Allocatingsizeto__main__+MCVEWindow0000000004e93b30withoutcallinggtk_widget_get_preferred_width/height().Howdoesthecodeknowthesizetoallocate?当包含Gtk.TreeView的Gtk.ScrolledWindow附加到网格时会出现警告，而网格本身附加到gtk.ApplicationWindow并且有足够的元素让滚动条实际出现。如果没有足够的元素使其可滚动，则不会出现警告。import

我有一个源自df.groupby().size()操作的DataFrame，看起来像这样:LocalizationRNAlevelcytoplasm1Non-expressed72Verylow133Low84Medium65Moderate86High27Veryhigh6cytoplasm&nucleus1Non-expressed52Verylow83Low24Medium105Moderate166High67Veryhigh5cytoplasm&nucleus&plasmamembrane1Non-expressed62Verylow33Low34Medium75Modera