我正在设置跨平台python应用程序(Python3)的脚本构建，我想从linux创建所有可分发文件。这可能吗？ 最佳答案 简答:否我最近一直在做类似的事情(在Python3中使用cx_Freeze)。如果您在Wine中设置Python，您可以生成一个Windows版本，但我必须在它正常工作之前复制一些DLL(cx_Freeze调用一个未在Wine中实现的WindowsAPI函数)。在没有Mac的情况下，我还没有遇到过任何为Mac打包应用程序的方法。也许有人应该建立一个社区构建服务，这样人们就可以为彼此的不同平台构建可分发文件。不过
我正在尝试弄清楚如何在对话框窗口中对绑定(bind)命令进行单元测试。我正在尝试使用tkinter的event_generate.它没有按我预期的方式工作。对于这个StackOverflow问题，我设置了一些代码，只需一次调用event_generate.有时这条线有效，有时好像这条线根本不存在。对话框中的绑定(bind)__init__方法如下所示:self.bind('',#Print"BackSpaceeventgenerated."lambdaevent:print(event.keysym,'eventgenerated.'))对话框中的任何操作都会回调到它的终止方法(该对话
似乎每当我运行ARIMA.fit()时，我总是从卡尔曼滤波器获得标准输出:##--Endpastedtext--RUNNINGTHEL-BFGS-BCODE***Machineprecision=2.220D-16N=1M=12Thisproblemisunconstrained.AtX00variablesareexactlyattheboundsAtiterate0f=5.60459D-01|projg|=2.22045D-08***Tit=totalnumberofiterationsTnf=totalnumberoffunctionevaluationsTnint=totaln
我有一个巨大的数据集，我需要以生成器的形式提供给Keras，因为它不适合内存。但是，使用fit_generator，我无法复制在使用model.fit进行常规训练时得到的结果。而且每个纪元持续的时间要长得多。我实现了一个最小的例子。也许有人可以告诉我问题出在哪里。importrandomimportnumpyfromkeras.layersimportDensefromkeras.modelsimportSequentialrandom.seed(23465298)numpy.random.seed(23465298)no_features=5no_examples=1000defge
甚至从Keras1.2.2开始，引用merge，它确实包含多处理，但由于磁盘读取速度限制，model.fit_generator()仍然比model.fit()慢4-5倍。如何加快速度，比如通过额外的多处理？ 最佳答案 您可能需要检查documentation中fit_generator()的workers和max_queue_size参数.本质上，更多的worker会创建更多的线程来将数据加载到将数据馈送到网络的队列中。不过，填满队列可能会导致内存问题，因此您可能希望减小max_queue_size以避免这种情况。
考虑以下XML示例library(xml2)myxmlJohntennisgolfpythonRobertR')在这里，我想从此XML中获取一个(R或Pandas)数据框，其中包含列name和hobby。但是，如您所见，存在对齐问题，因为第二个节点中缺少hobby，而John有两个爱好。在R中，我知道如何一次提取一个特定值，例如使用xml2如下:myxml%>%xml_find_all("//name")%>%xml_text()myxml%>%xml_find_all("//hobby")%>%xml_text()但是我怎样才能在数据框中正确对齐这些数据呢？也就是说，我如何获得如下数
defellipse(numPoints,genX=np.linspace,HALF_WIDTH=10,HALF_HEIGHT=6.5):xs=10.*genX(-1,1,numPoints)ys=6.5*np.sqrt(1-(xs**2))return(xs,ys,"-")我收到一条错误消息，指出在平方根中遇到了无效值。我看不到它是什么。sqrt(0)=06.5*sqrt(1-(-1**2))=0它们应该可以工作，但是y值有问题，它们返回“nan” 最佳答案 可能xs**2返回一个数字>1带有负数的sqrt将返回nan(不是数字)
我有以下代码:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fitdeffunc(x,p):returnp[0]+p[1]+xpopt,pcov=curve_fit(func,np.arange(10),np.arange(10),p0=(0,0))它会引发TypeError:func()takesexactly2arguments(3given)。嗯，这听起来很公平-curve_fit将(0,0)分解为两个标量输入。所以我尝试了这个:popt,pcov=curve_fit(func,np.arange(10),np.arange(10),p
我有一些使用call_later使用Python3.4的asyncio制作的简单代码。代码应该打印，等待10秒，然后再次打印(但是在应该执行end()时引发TypeError，见下文):importasyncio@asyncio.coroutinedefbegin():print("Startingtowait.")asyncio.get_event_loop().call_later(10,end())@asyncio.coroutinedefend():print("completed")if__name__=="__main__":try:loop=asyncio.get_eve
我正在尝试运行这个SimpleRNN:model.add(SimpleRNN(init='uniform',output_dim=1,input_dim=len(pred_frame.columns)))model.compile(loss="mse",optimizer="sgd")model.fit(X=predictor_train,y=target_train,batch_size=len(pred_frame.index),show_accuracy=True)错误出在model.fit上，如下所示:File"/Users/file.py",line1496,inPredmo
