我有一个接受多个参数的函数，其中一些是bool值。我正在尝试将其传递给多处理pool.apply_async并希望传递一些附有名称的参数。这是我正在使用的示例脚本:frommultiprocessingimportPooldeftestFunc(y,x,calcY=True):ifcalcY==True:returny*yelifcalcY==False:returnx*xif__name__=="__main__":p=Pool()res=p.apply_async(testFunc,args=(2,4,False))printres.get()这可行，但我很好奇将res=p.app

我有一个由bool值(True,False)组成的二维数组。我想根据内容的逻辑函数将数组合并为一维。例如输入:[[True,True,False],[False,False,False],[True,True,True]]输出(逻辑与):[False,False,True]如果没有循环，这将如何完成？ 最佳答案 您可以将Python的内置all方法与列表推导一起使用:[all(x)forxinmy_list]如果这对你来说仍然太循环，将它与map结合起来:map(all,my_list)请注意map在Python3中不返回列表。如果

我对Python如何计算bool语句感到困惑。例如Falseand2or3返回3这是如何评估的？我认为Python首先会查看“Falseand2”，甚至不查看“or3”就返回False。Python在这里看到的顺序是什么？另一个是:1orFalseand2or2and0or0返回1根据我从第一个示例中收集到的信息，我认为Python会从左到右求值，因此“1orFalse”会返回1，然后“1and2”会返回2，然后“2or2”会返回第一个2，然后'2and0'将返回0，然后'0or0'将返回第二个0。如你所知，我在这里很困惑，请帮忙!谢谢! 最佳答案

我只是为了自娱自乐，我想使用lambda，因为我喜欢它。我可以用lambda替换这个函数吗？defisodd(number):if(number%2==0):returnFalseelse:returnTrue初级，是的。但我很想知道... 最佳答案 如果你真的不需要一个函数，你甚至可以在没有lambda的情况下替换它。:)(number%2!=0)本身是一个计算结果为True或False的表达式。或者更简单一点，bool(number%2)你可以这样简化:ifnumber%2:print"Odd!"else:print"Even!

使用optparse，是否有一种简单的方法来定义否定选项，例如--no-cleanup？我是这样做的，但它很麻烦而且容易出错，特别是由于None检查很容易忘记和遗漏:#!/bin/envpythonfrom__future__importprint_functionimportsysimportoptparsedefmain(argv):parser=optparse.OptionParser("usage:%prog[options]")parser.add_option("--no-cleanup",dest="cleanup",action="store_false",help=

我有一个pandasDataFrame如下:In[108]:df1Out[108]:vt2014-02-2110:30:43False2014-02-2110:31:34False2014-02-2110:32:25False2014-02-2110:33:17False2014-02-2110:34:09False2014-02-2110:35:00False2014-02-2110:35:51False我需要检查此数据帧的dtype是否为bool。我试过:In[109]:printisinstance(df1,bool)False**它应该返回**True****我该怎么做？引用:

我正在做一些关于列表操作速度的实验。为此，我定义了两个列表:l_short=[]和l_long=list(range(10**7))。想法是将bool(l)与len(l)!=0进行比较在if竞赛中，以下实现比iflen(l)!=0:passifl:pass快很多但是没有if比赛我得到了以下结果:%%timeitlen(l_long)!=0#59.8ns±0.358nsperloop(mean±std.dev.of7runs,10000000loopseach)%%timeitbool(l_long)#63.3ns±0.192nsperloop(mean±std.dev.of7runs,

我有以下代码，它首先选择具有逻辑索引掩码的NumPy数组的元素:importnumpyasnpgrid=np.random.rand(4,4)mask=grid>0.5我希望针对这个使用第二个bool掩码来挑选对象:masklength=len(grid[mask])prob=0.5#generatesanrandomarrayofboolssecond_mask=np.random.rand(masklength)这与SO问题中列出的问题不完全相同:Numpyarray,howtoselectindicessatisfyingmultipleconditions?-因为我正在使用随机

我想在pytorch中创建一个模型，但是我做不到计算损失。它总是返回Tensor的Bool值more不止一个值不明确实际上，我运行了示例代码，它起作用了。loss=CrossEntropyLoss()input=torch.randn(8,5)inputtarget=torch.empty(8,dtype=torch.long).random_(5)targetoutput=loss(input,target)这是我的代码，##################################################################################

我最近开始学习McKinney的Python进行数据分析。这本书把我绊倒了:Arrayslicesareviewsontheoriginalarray.Thismeansdataisnotcopiedandanymodificationstotheviewwillbereflectedinthesourcearray...AsNumPyhasbeendesignedwithlargedatausecaseinmind,youcouldimagineperformanceandmemoryproblemsifNumPyinsistedoncopyingdatalefttoright.很好