我对Python(和编码)还是个新手，我只想根据玩家的需求创建一个棋盘(用于主机游戏)。基本上就是这样......importarrayprint("Whatsizedoyouwanttheboard?")Boardsize=input()Tablero=array('b'[Boardsize,Boardsize])forwinBoardsize:forhinBoardsize:Boardsize(w)(h).append('.')print(Tablero)至少那是我的想法，但编译器说:Tablero=array('b'[Boardsize,Boardsize])TypeError:

我有一个列表，比方说:list_A=[0,0,0,1.0,2.0,3.0,2.0,1.0,0,0,0]我想找到此列表中list_A>0的最小和最大索引，即在上面的示例中，它将是3和7。对于其他单调递增的列表，我一直在使用np.searchsorted，例如np.searchsorted(list,[0.5,1.0])来查找索引其中列表分别是介于0.5和1.0之间。但这种情况完全不同，np.searchsorted在这里不起作用，或者它可能以我不知道的方式起作用! 最佳答案 用索引过滤压缩列表并取最小值和最大值:>>>list_A=[

我正在尝试用Python编写一个程序，它将根据luckynumbersieve生成第n个幸运数字.我是Python的新手，所以我还不知道该怎么做。到目前为止，我已经想出如何制作一个函数来确定所有低于指定数字的幸运数字:deflucky(number):l=range(1,number+1,2)i=1whilei有没有办法修改它，以便我可以找到第n个幸运数字？我想过逐渐增加指定的数字，直到创建一个长度合适的列表来找到所需的幸运数字，但这似乎是一种非常低效的方法。编辑:我想到了这个，但有更好的方法吗？deflucky(number):f=2n=number*fwhileTrue:l=ran

从df创建了两个系列:s1和s2。每个都有相同的长度但不同的索引。s1.multiply(s2)合并不匹配的索引，而不是与它们相乘。我只想将s1与s2相乘，忽略不匹配的索引。我可以运行s1.reset_index()和s2.reset_index()然后从这两个dfs中取出我想要的列，因为它将原始索引转换为一个单独的专栏，但这很乏味，我认为可能有更简单的方法来做到这一点。s1.multiply(s2,axis='columns')好像也没用 最佳答案 我认为使用reset_index()是正确的方法，但是有一个选项可以删除索引，而不

我认为自己是一位经验丰富的numpy用户，但我无法找到以下问题的解决方案。假设有以下数组:#sortedarrayoftimest=numpy.cumsum(numpy.random.random(size=100))#somevaluesassociatedwiththetimesx=numpy.random.random(size=100)#someindicesintothetime/dataarrayindices=numpy.cumsum(numpy.random.randint(low=1,high=10,size=20))indices=indices[indices我现

我正在尝试使用GradientBoostingClassifier训练模型使用分类变量。以下是原始代码示例，仅用于尝试将分类变量输入到GradientBoostingClassifier中。fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierimportpandasiris=datasets.load_iris()#Useonlydatafor2classes.X=iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1)]Y=iris.target[(ir

我对这个主题相当陌生，我正在从事一个处理检测时间序列数据异常的项目。我想使用TensorFlow，这样我就可以将模型部署到移动设备上。我很难找到在TensorFlow中实现的异常检测算法的相关Material和示例。我正在研究的一些算法是用于对窗口样本进行分类的聚类算法和用于流数据的Holt-Winters。任何例子都会对我有很大帮助! 最佳答案 这是使用Holt-Winters进行顺序过滤的示例。相同的模式应该适用于其他类型的顺序建模，例如卡尔曼滤波器。frommatplotlibimportpyplotimportnumpyas

我的json文件看起来像这样，我试图在for循环中访问元素syslog。{"cleanup":{"folderpath":"/home/FBML7HR/logs","logfilename":""},"preparation":{"configuration":{"src_configfile":"src.cfg","dest_configfile":"/var/home/FBML7HR/etc/vxn.cfg"},"executable_info1":[{"login_info":{"hostname":"10.4.0.xxx","username":"***","password"

我已经多次阅读有关np.indices()的文档，但我似乎无法理解它的内容。我已经在很多事情上使用它来了解它的作用，但我仍然无法真正理解它。也许问题是我是编程的初学者，所以我无法理解描述它的文字背后的想法。此外，我不是以英语为母语的人(尽管我对此没有任何问题)。我将非常感谢更简单的解释，可能是一些例子。谢谢。 最佳答案 假设您有一个矩阵M，其第(i,j)个元素等于M_ij=2*i+3*j定义这个矩阵的一种方法是i,j=np.indices((2,3))M=2*i+3*j产生array([[0,3,6],[2,5,8]])换句话说，n

我有一个很大的csr_matrix，我对前十个值及其每行的索引感兴趣。但是我没有找到一种像样的方法来操纵矩阵。这是我目前的解决方案，主要思想是逐行处理它们:row=csr_matrix.getrow(row_number).toarray()[0].ravel()top_ten_indicies=row.argsort()[-10:]top_ten_values=row[row.argsort()[-10:]]这样做，csr_matrix的优势没有得到充分利用。它更像是一个蛮力解决方案。 最佳答案 在这种情况下，我看不出csr格式有