我有以下f字符串，我想在变量可用的情况下打印出来:f"Percentgrowth:{self.percent_growthifTrueelse'Nodatayet'}"结果是:Percentgrowth:0.19824077757643577所以通常我会像这样使用浮点精度的类型说明符:f'{self.percent_growth:.2f}'这会导致:0.198但是在这种情况下，这与if语句混淆了。它要么失败，因为:f"Percentprofit:{self.percent_profit:.2fifTrueelse'Noneyet'}"if语句变得不可访问。或者以第二种方式:f"Perc
让我们假设以下函数:defmyfun(my_list,n,par1=''):ifpar1=='':new_list=[[my_fun2(i,j)forjinrange(n)]foriinrange(n)]else:new_list=[[my_fun2(i,j)forjinrange(n)]foriinrange(n)ifmy_fun2(i,n)==par1]returnnew_list如您所见，根据par1，有两种不同的场景。我不喜欢第3行和第5行几乎相同并且不遵循DRY(不要重复自己)原则。如何改进此代码？ 最佳答案 这可能有效:
在Python中，可以选择提供一个条件来确定是否在理解中包含特定项目。[x**2forxinrange(10)ifx>5]#[36,49,64,81]有条件地使用函数是可能的，但我还没有找到一种方法来完全排除值，除了filter!在理解之外。l=collect(0:9)filter!(x->x>5,l)l=[x^2forxinl]#alternatively,map!(x->x^2,l)#[36,49,64,81]这在Julia中可行吗？ 最佳答案 在最新的Julia中是可能的。julia>[x^2forxin0:9ifx>5]4-
6条件判断除了HTML以外.几乎所有的编程语言都有条件判断的功能.比如,python,我们用if语句来做条件判断.到了javascript中也是一样的,也使用javascript来做条件上的判断./*语法1*/if(条件1){代码块1}if(条件)a,b,c,d;该语法表示当条件为真.运行if后面的第一句话(;)//解读:当`条件1`成立时,执行代`码块1`中的内容,如果`条件1`不成立.则不执行该`代码块1`中的内容//注,如果代`码块1`中的内容只有一行.则可以省略外面的大括号(一些逆向工程里会有)/*语法2*/if(条件1){代码块1}else{代码块2}//解读:当`条件1`成立时,执
我正在尝试过滤基于如下的RDD:spark_df=sc.createDataFrame(pandas_df)spark_df.filter(lambdar:str(r['target']).startswith('good'))spark_df.take(5)但出现以下错误:TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()1spark_df=sc.createDataFrame(pandas_df)---->2spark_df.filter(lambdar:str(r['target']).startswith('good'))3spark_df.t
我有一个有4列的numpy数组，我想选择第1、3和4列，其中第二列的值满足特定条件(即固定值)。我试图首先只选择行，但所有4列都通过:I=A[A[:,1]==i]哪个有效。然后我进一步尝试(类似于我非常熟悉的matlab):I=A[A[:,1]==i,[0,2,3]]这是行不通的。怎么做？示例数据:>>>A=np.array([[1,2,3,4],[6,1,3,4],[3,2,5,6]])>>>printA[[1234][6134][3256]]>>>i=2#Iwanttogetthecolumns1,3and4#foreveryrowwhichhasthevalueiinthesec
我想根据以下条件创建一个具有数值的新列:一个。如果性别是男&pet1==pet2,points=5如果性别是女性&(pet1是“猫”或pet1是“狗”)，分=5所有其他组合，points=0genderpet1pet20maledogdog1malecatcat2maledogcat3femalecatsquirrel4femaledogdog5femalesquirrelcat6squirreldogcat我希望最终结果如下:genderpet1pet2points0maledogdog51malecatcat52maledogcat03femalecatsquirrel54fema
我有在纯python中计算平均速度的算法:speed=[...]avg_speed=0.0speed_count=0foriinspeed:ifi>0:#Idontneedzerosavg_speed+=ispeed_count+=1ifspeed_count==0:return0.0returnavg_speed/speed_count有什么办法可以用Numpy重写这个函数吗？ 最佳答案 numpy.average函数可以接收一个weights参数，您可以在其中放置一个从某些条件生成的bool数组应用于数组本身-在这种情况下，一个
我已经建立了一个具有线性等式约束的优化问题如下sol0=minimize(objective,x0,args=mock_df,method='trust-constr',bounds=bnds,constraints=cons,options={'maxiter':250,'verbose':3})objective是加权和函数，其系数/权重将被优化以使其最小化。由于我在系数和约束上有边界，所以我使用了trust-constrscipy.optimize.minimize内的方法.最小化可行，但我不明白终止条件。根据trust-constrdocumentation它应该终止于xtol
我正在尝试创建一个新列，它返回同一df中现有列的值的平均值。但是，应根据其他三个列中的分组来计算平均值。Out[184]:YEARdaytypehourtypescenariooption_value02015SATof_h00.13449912015SUNof_h163.01925022015WDof_h252.11351632015WDpk_h343.12651342015SATof_h456.431392当“YEAR”、“daytype”和“hourtype”相似时，我基本上想要一个新列“mean”来计算“optionvalue”的平均值。我尝试了以下方法但没有成功......I
