例如:deffoo():print'foo'return1ifany([f()forfin[foo]*3]):print'bar'我认为上面的代码应该输出:foobar代替:foofoofoobar为什么？我怎样才能产生“短路”效应？ 最佳答案 解构您的程序以查看发生了什么:>>>[f()forfin[foo]*3]foofoofoo[1,1,1]>>>您已经创建了一个列表并传递给any并打印了3次。>>>any([1,1,1])True这被提供给if语句:>>>ifany([1,1,1]):...print'bar'...bar>

我有一个python字典对象，其中包含每个键的bool值，例如:d={'client1':True,'client2':False}统计字典中真值个数的最简单最简洁的方法是什么？ 最佳答案 为清楚起见:num_true=sum(1forconditionind.values()ifcondition)为简洁起见(之所以可行，是因为True是值为1的int的子类):num_true=sum(d.values()) 关于python-计算字典中的bool值，我们在StackOverflow上

我有一个dtype=object的numpy数组，我想创建一个bool数组来标识哪些元素是None。但看起来None的行为有所不同......a=np.array(['Duck','Duck','Duck','Goose',None,1,2,3,1,3,None,4])printa=='Duck'printa==3printa==None结果是[TrueTrueTrueFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseFalse][FalseFalseFalseFalseFalseFalseFalseTrueFalseTrueFalseFalse]Fals

这个问题在这里已经有了答案:Flask-LoginraisesTypeError:'bool'objectisnotcallablewhentryingtooverrideis_activeproperty(2个答案)关闭7年前。我正在尝试在我的Flask应用程序中执行此操作。但是我收到这样的错误TypeError:'bool'objectisnotcallable.对应的代码如下:@app.before_requestdefbefore_request():g.user=current_userifg.user.is_authenticated():g.search_form=Non

我正在尝试运行我认为是简单的代码来消除所有包含NaN的列，但无法使其正常工作(axis=1在消除行时工作得很好):importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan,np.nan],'b':[4,np.nan,6,np.nan],'c':[np.nan,8,9,np.nan],'d':[np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]})df=df[df.notnull().any(axis=0)]printdf完整错误:raiseIndexingError('UnalignablebooleanSer

假设我有一个PandasDataFrame，我想获得一个形式为[(index1,column1),(index2,column2)...]的元组列表，描述DataFrame中所有元素的位置，其中某些条件是真的。例如:x=pd.DataFrame(np.random.normal(0,1,(4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['e','f','g','h'])xefgha-1.342571-0.274879-0.903354-1.458702b-1.521502-1.135800-1.1479131.829485c-1.1998570.45813

最快(或最“Pythonic”)的转换方式是什么x=[False,False,True,True]进入12？(如果有这种方法。)如果x是bool值的numpy.array会怎么样？有专门的命令吗？我有一个大型m×nbool数组，其中每个n元素行表示高维特征向量的单个低维哈希。(在上面的示例中，n=4。)我想知道答案以便尽可能地压缩我的数据。谢谢。编辑:感谢您的回复!使用以下测试代码，t=0foriterinrange(500):B=scipy.signbit(scipy.randn(1000,20))forbinB:t0=time.clock()#testcodeheret1=time

错误是这样的:Traceback(mostrecentcalllast):File"NearestCentroid.py",line53,inclf.fit(X_train.todense(),y_train)File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scikit_learn-0.13.1-py2.7-linux-i686.egg/sklearn/neighbors/nearest_centroid.py",line115,infitvariance=np.array(np.power(X-self.centroids_[y],2))Ind

我有一小段我写的python代码。它有效，但我认为应该有一种更简化的方法来实现相同的结果。我只是没有看到它。有什么想法吗？iftx_avt>=100:tx=1eliftx_avt=50:tx=2eliftx_avt=25:tx=3eliftx_avt=12.5:tx=4else:tx=5 最佳答案 您可以将其更改为:iftx_avt>=100:tx=1eliftx_avt>=50:tx=2eliftx_avt>=25:tx=3eliftx_avt>=12.5:tx=4else:tx=5解释:如果iftx_avt>=100不是真的，那

有一个大数据框，我想对其进行切片(根据多个bool标准)，然后修改这些切片中的条目以更改原始数据框——即我需要一个view到原来的。问题是，花式索引总是返回copy.思之.ix方法，但使用df.ix[]进行bool索引方法也返回一个副本。本质上如果df是我的数据框，我想要C列的View，使得C!=0,A==10,B等。有没有一种快速的方法可以在Pandas中做到这一点？ 最佳答案 即使df.loc[idx]可能是df的一部分的副本，assignmenttodf.loc[idx]修改df本身。(对于df.iloc和df.ix也是如此。