我正在按照类作业的说明进行操作，并且我应该在文本文件中查找最常用的200个单词。这是代码的最后一部分:fdist1=FreqDist(NSmyText)vocab=fdist1.keys()vocab[:200]但是当我在vocab200行之后按enter时，它会返回:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inTypeError:'dict_keys'objectisnotsubscriptable有关如何解决此问题以便正确返回答案的任何建议？ 最佳答案 看起来您使用的是Python3
我有一个不被识别为DatetimeIndex的时间序列，尽管它被具有有效日期的标准YYYY-MM-DD字符串索引。将它们强制为有效的DatetimeIndex似乎不够优雅，让我觉得我做错了什么。我读入(其他人的惰性格式)包含无效日期时间值的数据并删除了这些无效观察结果。In[1]:df=pd.read_csv('data.csv',index_col=0)In[2]:printdf['2008-02-27':'2008-03-02']Out[2]:count2008-02-27202008-02-2802008-02-29272008-02-3002008-02-3102008-03-
我有一个不被识别为DatetimeIndex的时间序列，尽管它被具有有效日期的标准YYYY-MM-DD字符串索引。将它们强制为有效的DatetimeIndex似乎不够优雅，让我觉得我做错了什么。我读入(其他人的惰性格式)包含无效日期时间值的数据并删除了这些无效观察结果。In[1]:df=pd.read_csv('data.csv',index_col=0)In[2]:printdf['2008-02-27':'2008-03-02']Out[2]:count2008-02-27202008-02-2802008-02-29272008-02-3002008-02-3102008-03-
我正在尝试这样做:h=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2]Y=np.convolve(Y,h,"same")Y看起来像这样:执行此操作时出现此错误:ValueError:objecttoodeepfordesiredarray这是为什么？我的猜测是因为convolve函数不会将Y视为一维数组。 最佳答案 屏幕截图中的Y数组不是一维数组，它是一个具有300行和1列的二维数组，如其shape为(300,1).要删除额外的维度，您可以将数组切片为Y[:,0]。通常要将n维数组转换为1D，可以使用np.reshape(a,a.size
我正在尝试这样做:h=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2]Y=np.convolve(Y,h,"same")Y看起来像这样:执行此操作时出现此错误:ValueError:objecttoodeepfordesiredarray这是为什么？我的猜测是因为convolve函数不会将Y视为一维数组。 最佳答案 屏幕截图中的Y数组不是一维数组，它是一个具有300行和1列的二维数组，如其shape为(300,1).要删除额外的维度，您可以将数组切片为Y[:,0]。通常要将n维数组转换为1D，可以使用np.reshape(a,a.size
当我创建一个包含唯一内容的模块时:classClassname(randomobject):pass我尝试运行解释器说randomobject未定义的模块的.py文件。但是当我这样做时:classClassname(object):pass模块运行良好。那么如果object不是关键字，那它是什么？ 最佳答案 object是一个(全局)变量。默认情况下，它绑定(bind)到作为类型层次结构根的内置类。(这导致了一个有趣的属性，您可以采用任何内置类型，并使用__bases__属性来访问称为对象的类型)。所有不是关键字或运算符的内置内容都
当我创建一个包含唯一内容的模块时:classClassname(randomobject):pass我尝试运行解释器说randomobject未定义的模块的.py文件。但是当我这样做时:classClassname(object):pass模块运行良好。那么如果object不是关键字，那它是什么？ 最佳答案 object是一个(全局)变量。默认情况下，它绑定(bind)到作为类型层次结构根的内置类。(这导致了一个有趣的属性，您可以采用任何内置类型，并使用__bases__属性来访问称为对象的类型)。所有不是关键字或运算符的内置内容都
如何在类中使用functools.lru_cache而不泄漏内存？在下面的最小示例中，foo实例不会被释放，尽管超出范围并且没有引用者(除了lru_cache)。fromfunctoolsimportlru_cacheclassBigClass:passclassFoo:def__init__(self):self.big=BigClass()@lru_cache(maxsize=16)defcached_method(self,x):returnx+5deffun():foo=Foo()print(foo.cached_method(10))print(foo.cached_meth
如何在类中使用functools.lru_cache而不泄漏内存？在下面的最小示例中，foo实例不会被释放，尽管超出范围并且没有引用者(除了lru_cache)。fromfunctoolsimportlru_cacheclassBigClass:passclassFoo:def__init__(self):self.big=BigClass()@lru_cache(maxsize=16)defcached_method(self,x):returnx+5deffun():foo=Foo()print(foo.cached_method(10))print(foo.cached_meth
问题将mock.patch与autospec=True一起使用来修补类不会保留该类实例的属性。详情我正在尝试测试一个类Bar，它将类Foo的实例实例化为名为foo的Bar对象属性.被测的Bar方法叫做bar；它调用属于Bar的Foo实例的方法foo。在测试这一点时，我正在模拟Foo，因为我只想测试Bar是否正在访问正确的Foo成员:importunittestfrommockimportpatchclassFoo(object):def__init__(self):self.foo='foo'classBar(object):def__init__(self):self.foo=Foo
