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python - 子进程中 `shell` 中的 `shell=True` 是否表示 `bash` ?

我想知道subprocess.call("if[!-d'{output}'];thenmkdir-p{output};fi",shell=True)是否会被解释sh或zsh而不是不同服务器中的bash?有人对此有想法吗?我应该怎么做才能确保它被bash解释? 最佳答案 http://docs.python.org/2/library/subprocess.htmlOnUnixwithshell=True,theshelldefaultsto/bin/sh请注意,/bin/sh通常会链接到不同的内容,例如在Ubuntu上:$ls-la

python - 将元素设置为零的有效方法,其中掩码在 scipy 稀疏矩阵上为 True

我有两个scipy_sparse_csr_matrix'a'和scipy_sparse_csr_matrix(boolean)'mask',我想将'a'的元素设置为零,其中mask的元素为True。例如>>>a'with4storedelementsinCompressedSparseRowformat>>>>a.todense()matrix([[0,0,3],[0,1,5],[7,0,0]])>>>mask'with4storedelementsinCompressedSparseRowformat>>>>mask.todense()matrix([[True,False,True

python - PySpark:StructField(..., ..., False) 总是返回 `nullable=true` 而不是 `nullable=false`

我是PySpark的新手,正面临一个奇怪的问题。我试图在加载CSV数据集时将某些列设置为不可空。我可以使用非常小的数据集(test.csv)重现我的案例:col1,col2,col311,12,1321,22,2331,32,3341,42,4351,,53第5行第2列有一个空值,我不想在我的DF中获取该行。我将所有字段设置为不可为空(nullable=false),但我得到了一个架构,其中所有三列都具有nullable=true。即使我将所有三列都设置为不可为空,也会发生这种情况!我正在运行最新可用的Spark版本2.0.1。代码如下:frompyspark.sqlimportSpa

python - 从 utils 导入 label_map_util 导入错误 : No module named utils

我正在尝试运行object_detection.ipynb类型的程序,但它是一个普通的python程序(.py)。它工作得很好,但是在..models/research/object_detection文件夹中运行时,但主要问题是当我尝试在另一个目录中使用适当的sys.append运行此代码时,我最终遇到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"obj_detect.py",line20,infromutilsimportlabel_map_utilImportError:Nomodulenamedutils如果我尝试将文件从..models/re

python - 在 Python 中为 True 定义值时的奇怪行为

这不是一个实际问题-我只是对我观察到的一些奇怪行为感到好奇,想知道我是否正确理解了"is"运算符。这是一些可预测的Python解释器输出:>>>TrueisTrueTrue>>>(1==1)isTrueTrue现在让我们定义一个名为True的变量:>>>True='abc'>>>True=='abc'True>>>Trueis'abc'True对于boolean运算,解释器仍将返回“True”,但boolean运算的结果被认为既不等同于“abc”也不等同于True。>>>(1==1)True>>>(1==1)is'abc'False>>>(1==1)isTrueFalse谁能解释这种奇

python - 等级不匹配 : Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2)

我正在构建DNN来预测对象是否存在于图像中。我的网络有两个隐藏层,最后一层看起来像这样:#OutputlayerW_fc2=weight_variable([2048,1])b_fc2=bias_variable([1])y=tf.matmul(h_fc1,W_fc2)+b_fc2然后我有标签的占位符:y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,1],'Output')我分批进行训练(因此输出层形状中的第一个参数为无)。我使用以下损失函数:cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(

python - 始终为成员测试返回 True 的 Python "Everything"关键字

我觉得我想要Python中的“Everything”关键字,它具有以下属性:xinEverything形式的任何bool测试总是返回True,无论x是什么。任何对其进行迭代的尝试,例如forxinEverything都会引发异常我的动机是我想要一个可选的白名单并测试其中的成员资格,但是我希望默认设置简单地通过。所以与其写:defcheck_allowed(x,whitelist=None):ifwhitelistisNoneorxinwhitelist:print("xisok")else:print("xisnotok")我想做的事:defcheck_allowed(x,whitel

python - 给定一个列表和一个位掩码,我如何返回 True 索引处的值?

我从以下列表s和位掩码b开始:s=['baa','baa','black','sheep','have','you','any','wool']b=[1,0,0,0,1,1,1,0]#oranyiterablewithbooleanvalues我如何编写一些函数apply_bitmask(s,b)以便它返回['baa','have','you','any'] 最佳答案 Python3.1itertools.compress(或者Python2.7's如果您还没有升级)就是这样做的(列表理解紧随其后):importitertoolsf

python - 理解这一行 : list_of_tuples = [(x, y) for x, y, label in data_one]

如您所知,我是一名初学者,正在尝试了解编写此函数的“Pythonic方式”是基于什么构建的。我知道其他线程可能包含对此的部分答案,但我不知道要寻找什么,因为我不明白这里发生了什么。这一行是我friend发给我的代码,用来改进我的代码:importnumpyasnp#load_data:defload_data():data_one=np.load('/Users/usr/...file_name.npy')list_of_tuples=[]forx,y,labelindata_one:list_of_tuples.append((x,y))returnlist_of_tuplespri

python - CSV 数据(时间戳和事件)的时间序列图 : x-label constant

(本题可单独阅读,但为:TimeseriesfromCSVdata(Timestampandevents)的续集)我想使用python的pandas模块(参见下面的链接)通过时间序列表示来可视化CSV数据(来自2个文件)。df1的示例数据:TIMESTAMPeventid02017-03-2002:38:24112017-03-2105:59:41122017-03-2312:59:58132017-03-2401:00:07142017-03-2703:00:131“eventid”列始终包含值1,我试图显示数据集中每一天的事件总和。第二个数据集df0具有相似的结构,但仅包含零:df