我有这样的对象{hello:'world',"foo.0.bar":v1,"foo.0.name":v2,"foo.1.bar":v3}应该展开为{hello:'world',foo:[{'bar':v1,'name':v2},{bar:v3}]}我在下面写了代码，按'.'拆分，删除旧key，如果包含'.'则附加新key，但它说RuntimeError:dictionary在迭代期间更改大小defexpand(obj):forkinobj.keys():expandField(obj,k,v)defexpandField(obj,f,v):parts=f.split('.')if(le
我一直在阅读描述类继承、抽象基类甚至Python接口(interface)的文档。但没有什么是我想要的。即，一种构建虚拟类的简单方法。当调用虚拟类时，我希望它根据给定的参数实例化一些更具体的类，并将其交还给调用函数。现在我有了一个将对虚拟类的调用重新路由到底层类的总结方法。思路如下:classShape:def__init__(self,description):ifdescription=="It'sflat":self.underlying_class=Line(description)elifdescription=="It'sspiky":self.underlying_cla
我有一个大数据框，我尝试将其拆分并在concat之后拆分。我用df2=pd.read_csv('et_users.csv',header=None,names=names2,chunksize=100000)forchunkindf2:chunk['ID']=chunk.ID.map(rep.set_index('member_id')['panel_mm_id'])df2=pd.concat(chunk,ignore_index=True)但是返回错误TypeError:firstargumentmustbeaniterableofpandasobjects,youpassedano
我看到一些帖子推荐使用isinstance(obj,collections.Sequence)而不是hasattr(obj,'__iter__')来确定某物是否为列表.len(object)orhasattr(object,__iter__)?Python:checkifanobjectisasequence起初我很兴奋，因为测试一个对象是否有__iter__对我来说总是很脏。但经过进一步审查后，这似乎仍然是最佳解决方案，因为collection上的所有isinstance测试都不会产生相同的结果。collections.Sequence很接近，但它为字符串返回True。hasattr
当我有两个或多个可迭代对象时，我有一个实用函数用于创建PandasMultiIndex，并且我想要为这些可迭代对象中的每个唯一值对创建一个索引键。看起来像这样importpandasaspdimportitertoolsdefproduct_index(values,names=None):"""MakeaMultiIndexfromthecombinatorialproductofthevalues."""iterable=itertools.product(*values)idx=pd.MultiIndex.from_tuples(list(iterable),names=name
我想知道make_initializable_iterator和make_one_shot_iterator的区别。1.Tensorflow文档说“一次性”迭代器目前不支持重新初始化。这到底是什么意思？2.下面两个片段是等价的吗？使用make_initializable_iteratoriterator=data_ds.make_initializable_iterator()data_iter=iterator.get_next()sess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())foreinrange(1,epo
我有一个函数，它在其中一个参数上使用len函数并遍历该参数。现在我可以选择是使用Iterable还是使用Sized来注释类型，但是两者都会在mypy中给出错误。fromtypingimportSized,Iterabledeffoo(some_thing:Iterable):print(len(some_thing))forpartinsome_thing:print(part)给予error:Argument1to"len"hasincompatibletype"Iterable[Any]";expected"Sized"同时deffoo(some_thing:Sized):...给
我有一个很大的代码，它在某一时刻根据从probabilitydensityfunction中获取的概率对数组中的值进行采样。(PDF)。为此，我使用numpy.random.choice在numpy1.8.0之前它工作得很好。这是一个MWE(文件pdf_probs.txt可以下载here):importsimplejsonimportnumpyasnp#Readprobabilitiesfromfile.f=open('pdf_probs.txt','r')probs=simplejson.load(f)f.close()printsum(probs)#问题是，在使用numpy1.9.
我正在编写一个程序，用于在Python中运行模拟，带有一个wxPython界面。在程序中，您可以创建一个模拟，程序会为您呈现(=计算)它。渲染有时会非常耗时。当用户开始模拟并定义初始状态时，我希望程序在后台连续渲染模拟，而用户可能在程序中做不同的事情。有点像YouTube风格的填充栏:您只能播放模拟到渲染的点。我应该如何运行渲染函数？ 最佳答案 我会使用threading.Thread在后台运行代码，并使用wx.CallAfter将更新发布到我的窗口线程以将它们呈现给用户。thread=threading.Thread(target
我是Vectors和制作类(class)的新手。我正在尝试构建自己的矢量类，但是当我通过我的代码传递它时:位置+=航向*移动距离其中位置和航向都是向量。标题被标准化。我的目标是重复我的代码，直到position=destination。这个类有什么问题？导入数学classVector(object):#defaultsaresetat0.0forxandydef__init__(self,x=0.0,y=0.0):self.x=xself.y=y#allowsustoreturnastringforprintdef__str__(self):return"(%s,%s)"%(self.
