假设我有2个一维(1D)numpy数组，a和b，长度为n1和n2分别。我还有一个函数，F(x,y)，它接受两个值。现在我想将该函数应用于我的两个1D数组中的每对值，因此结果将是一个形状为n1,n2的2Dnumpy数组。二维数组的i,j元素将是F(a[i],b[j])。如果没有大量的for循环，我无法找到一种方法，而且我确信在numpy中有一种更简单(而且更快!)的方法。提前致谢! 最佳答案 您可以使用numpybroadcasting对两个数组进行计算，使用newaxis将a转换为垂直二维数组:In[11]:a=np.array([

谁能帮我解决这个问题..fromdjango.dbimportmodels#Createyourmodelshere.classPoll(models.model):question=models.CharField(max_length=200)pub_date=models.DateTimeField('datepublished')classChoice(models.Model):poll=models.ForeignKey(Poll)choice=models.CharField(max_length=200)votes=models.IntegerField()运行:c:\

注意:这是Python3，没有urllib2。另外，我试过使用json.loads()，我得到这个错误:TypeError:can'tuseastringpatternonabytes-likeobject如果我使用json.loads()并从响应中删除.read()，我会收到此错误:TypeError:expectedstringorbuffer>importurllib.requestimportjsonresponse=urllib.request.urlopen('http://www.reddit.com/r/all/top/.json').read()jsonRespons

我想比较不同的变量在Python中构建一个字符串:使用+进行连接(简称“加号”)使用%使用"".join(list)使用format函数使用"{0.}".format(object)我比较了3种类型的场景带有2个变量的字符串带有4个变量的字符串字符串有4个变量，每个变量使用两次我每次测量了100万次操作，平均执行了6个测量。我想出了以下时间安排:在每种情况下，我得出以下结论连接似乎是最快的方法之一使用%格式化比使用format函数格式化快得多我相信format比%好得多(例如在thisquestion中)并且%几乎已被弃用。因此，我有几个问题:%真的比format快吗？如果是，那是为什

我用Python编写了一个简单的上下文管理器来处理单元测试(并尝试学习上下文管理器):classTestContext(object):test_count=1def__init__(self):self.test_number=TestContext.test_countTestContext.test_count+=1def__enter__(self):passdef__exit__(self,exc_type,exc_value,exc_traceback):ifexc_value==None:print'Test%dpassed'%self.test_numberelse:p

python3.5.2代码1importurllibs=urllib.parse.quote('"')print(s)它给出了这个错误:AttributeError:module'urllib'hasnoattribute'parse'代码2fromurllib.parseimportquote#importurllib#s=urllib.parse.quote('"')s=quote('"')print(s)它有效...code3fromflaskimportFlask#fromurllib.parseimportquote#s=quote('"')importurllibs=url

我正在尝试使用BeautifulSoup刮一张简单的table。这是我的代码:importrequestsfrombs4importBeautifulSoupurl='https://gist.githubusercontent.com/anonymous/c8eedd8bf41098a8940b/raw/c7e01a76d753f6e8700b54821e26ee5dde3199ab/gistfile1.txt'r=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(r.text)table=soup.find_all(class_='dataframe')fir

我可以在df的任何列上使用.map(func)，例如:df=DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7]})df['a']=df['a'].map(lambdax:x>1)我也可以:df['a'],df['b']=df['a'].map(lambdax:x>1),df['b'].map(lambdax:x>1)是否有更Pythonic的方式将函数应用于所有列或整个框架(没有循环)？ 最佳答案 如果我没听错，您正在寻找applymap方法。>>>printdfABC0-1001-43-1

我正在尝试设置一个使用OpenSSL上下文的Flask服务器。但是，由于我将脚本移动到不同的服务器上，因此无论我使用的是Python2.7还是3.4，也无论我选择了哪种SSL方法(SSLv23/TLSv1/...)，它都会不断抛出以下错误:File"/usr/lib/python3.4/threading.py",line920,in_bootstrap_innerself.run()File"/usr/lib/python3.4/threading.py",line868,inrunself._target(*self._args,**self._kwargs)File"/usr/l

我想使用csv2libsvm.py(https://github.com/zygmuntz/phraug/blob/master/csv2libsvm.py)将csv文件转换为稀疏格式文件。CSV文件包含37个属性+标签(最后一列)。它不包含标题或索引。第一行的exp:63651000000.0,63651000000.0,153.1,0,0,0,0,0,0,5,1,0,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1输入以下命令行时:pythoncsv2libsvm.pyZ.csvdata.txt381我收到以下错误:Traceb