我在使用包含“-”字符的索引词的Lucene索引时遇到问题。它适用于某些包含“-”的单词，但不适用于所有单词，我没有找到它不起作用的原因。我正在搜索的字段经过分析并包含带和不带“-”字符的单词版本。我正在使用分析器:org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer举个例子:如果我搜索“gsx-*”我得到一个结果，索引字段包含“铃木GSX-R1000GSX-R1000GSXR”但是如果我搜索“v-*”，我没有得到任何结果。预期结果的索引字段包含:“铃木DL1000V-STROMDL1000V-STROMVSTROMVSTROM”如果

如果我们有一个像这样的numpy数组:Array=np.zeros((2,10,10))我们想设置它的一个元素，由另一个给定indexes=np.array([0,0,0])我们怎样才能做到这一点？Array[indexes]=5正在将Array的第一个维度的每个元素设置为5 最佳答案 将a作为数据数组，将idx作为索引数组，这样每一行对应一个要在数据数组中设置的元素，您可以这样做-a[tuple(idx.T)]=5sample运行-In[94]:a=np.zeros((2,2,3),dtype=int)In[95]:idx=np.

我想在Column定义中或仅通过Index构造函数为索引设置最大限制，但我似乎找不到办法实现它。基本上，我想模拟这个MySQL行为:CREATETABLEsome_table(idint(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,some_textvarchar(2048)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(id),KEYsome_text(some_text(1024)),#在SQLAlchemy中我会有类似的东西:classSomeTable(BaseModel):__tablename__='some_table'__seqname__='some_table_

至于a=np.arange(24).reshape(2,3,4)a[0,:,1]或a[0,slice(None),1]输出array([1,5,9])当a[0,None,1]给出array([[4,5,6,7]])有人能解释一下后者吗？ 最佳答案 使用原始None(不在slice中)与使用np.newaxis是一样的,它只是其中的一个别名。在你的情况下:a[0,None,1]就像一个[0,np.newaxis,1]，因此输出而slice(None)就像“什么都不切片”，这就是为什么a[0,:,1]与a[0，切片(无)，1]。参见nu

我想要一种字符串格式来有效地表示一组索引。例如“1-3,6,8-10,16”会产生[1,2,3,6,8,9,10,16]理想情况下，我还能够表示无限序列。是否有执行此操作的现有标准方法？或者一个好的图书馆？或者你能提出你自己的格式吗？谢谢!编辑:哇!-感谢所有经过深思熟虑的回复。我同意我应该改用“:”。关于无限列表的任何想法？我在考虑用“1..”来表示所有正数。用例是购物车。对于某些产品，我需要将产品销售额限制为X的倍数，对于其他产品则为任何正数。所以我需要一种字符串格式来在数据库中表示它。 最佳答案 你不需要一个字符串，这很简单:

我有一个numpy数组，filtered__rows，由LAS数据[x,y,z,intensity,classification]组成。我创建了一个点的cKDTree并找到了最近的邻居query_ball_point，它是点及其邻居的索引列表。有没有一种方法可以过滤filtered__rows以创建一个仅包含其索引在query_ball_point返回的列表中的点的数组？ 最佳答案 看起来您只需要一个基本的integerarrayindexing:filter_indices=[1,3,5]np.array([11,13,155,2

我正在尝试在以下DataFrame上调用to_dict函数:将pandas导入为pddata={"a":[1,2,3,4,5],"b":[90,80,40,60,30]}df=pd.DataFrame(数据)ab01901280234034604530df.reset_index().to_dict("r")[{'a':1,'b':90,'index':0},{'a':2,'b':80,'index':1},{'a':3,'b':40,'index':2},{'a':4,'b':60,'index':3},{'a':5,'b':30,'index':4}]但是，如果我对数据帧执行浮点运

我收到以下代码的SettingWithCopyWarning:rain=DataFrame({'data':['1','2','3','4'],'value':[1,-1,1,1]})rain.value[rain.value虽然我没有收到警告rain=DataFrame({'data':[1,2,3,4],'value':[1,-1,1,1]})rain.value[rain.value唯一的区别是“数据”列在第一个DataFrame中是字符串，在第二个DataFrame中是数字。难道我做错了什么？有没有不同的(首选？)方法来做到这一点？至少不应该始终如一地应用警告吗？

在关系型数据库中，我们可以在列上创建索引，以加快对这些列的查询和连接。我想在Pandas数据框上做同样的事情。行索引似乎不是关系数据库提供的。问题是:默认情况下，pandas中的列是否已索引以供搜索？如果不能，是否可以手动索引列以及如何做？编辑:我已阅读pandas文档并到处搜索，但没有人提到pandas的索引和搜索/合并性能。似乎没有人关心这个问题，尽管它在关系数据库中很关键。任何人都可以就Pandas的索引和性能发表声明吗？谢谢。 最佳答案 如@pvg所述-pandas模型不是内存关系数据库的模型。所以，如果我们试图用sql和它

在我的函数中，我有一个空值字典:self.items={'MayaExecutable':'','Render':'','MayapyInterpreter':'','imgcvt':'','IMConvert':'',}如何将“MayaExecutable”(即第0个键)设置为QComboBox加载时要选择的默认项？我试过:self.appExeCB=QtGui.QComboBox()self.appExeCB.setCurrentIndex(0)self.appExeCB.addItems(self.items.keys())但这并没有设置默认值:-(