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java - 在 PySpark 中调用 first() 时 Spark 作业失败

我刚刚在Windows7机器上构建了Spark(使用sbt)并且正在浏览quickstart。调用first()时Spark作业失败。我是Java的新手,并不清楚错误堆栈跟踪向我显示了什么,尽管它似乎与java.net.SocketException给定的消息传递有关。注意我没有使用Hadoop安装。另请注意,在Scala中运行此示例时,没有任何错误。环境:Windows7Spark1.2.1pythonPython2.7.8斯卡拉2.10.4sbt0.13.7jdk1.7.0.75In[2]:path=u'C:\\Users\\striji\\Documents\\Personal\

python - 事件形状模型 : matching model points to target points

我有一个关于事件形状模型的问题。我正在使用T.Coots的论文(可以找到here。)我已经完成了所有初始步骤(Procrustes分析计算平均形状,PCA减少尺寸)但仍停留在拟合上。这就是我现在所处的情况:我已经用点X计算了平均形状,还计算了一组新的点YX应该移动到,更符合我的形象。我正在使用以下算法,可以在之前链接的论文的第23页找到该算法:澄清:是用ProcrustesAnalysis计算的平均形状,是包含主成分分析计算的特征向量的矩阵。到第4步为止一切顺利。我可以计算姿势参数并将转换反转到点Y。然而,在第5步,奇怪的事情发生了。无论在第3步中计算姿势参数并在第4步中应用任何姿态参

python - 具有 Maxpooling1D 和 channel_first 的 Keras 模型

我目前尝试在Keras中为时间序列分类构建顺序模型时遇到了问题。我想使用channels_first数据,因为从每个处理的角度来看它更方便(不过我只使用一个channel)。这适用于我正在使用的Convolution1D层,因为我可以指定data_sample='channels_first',但不知何故这不适用于Maxpooling1D,它看起来没有这个选项。我要构建的模型结构如下:model=Sequential()model.add(Convolution1D(filters=16,kernel_size=35,activation='relu',input_shape=(1,w

python - 使用 difflib.get_close_matches() 忽略大小写

如何告诉difflib.get_close_matches()忽略大小写?我有一本字典,它有一个定义的格式,包括大写。但是,测试字符串可能有全大写或没有大写,这些应该是等价的。但是,结果需要适本地大写,所以我不能使用修改过的字典。importdifflibnames=['AcaciakoaA.Grayvar.latifolia(Benth.)H.St.John','AcaciakoaA.Grayvar.waianaeensisH.St.John','AcaciakoaiaHillebr.','AcaciakochiiW.Fitzg.exEwart&JeanWhite','Acaciak

Python 和 argparse : how to vary required additional arguments based on the first argument?

我的目标是使用argparse编写一个Python命令行实用程序,该实用程序具有多个命令,每个命令都有不同的所需输入集。我尝试通读文档、一些Google搜索和堆栈溢出,但找不到任何内容。我可以想到一些可能的解决方案,但它们很难看,需要手动处理帮助文档和验证。我怀疑这是一种常见的、有效的解决方案已经广为人知的问题,我只是缺少合适的术语来搜索它,或者它有点晦涩难懂以至于没有张贴在很多地方。我现在最好的想法是拥有一个位置参数,并且根据该输入的值以某种方式对一组附加参数有不同的要求。也许我会解析两次?举个例子,这是一个类似的案例:有一个位置参数,动物动物选项有猫、蜥蜴、鱼对于猫来说,爪子、mu

python Pandas : replace values multiple columns matching multiple columns from another dataframe

我搜索了很多答案,最接近的问题是Compare2columnsof2differentpandasdataframes,ifthesameinsert1intotheotherinPython,但是这个人的特定问题的答案是一个简单的合并,它不能以一般方式回答问题。我有两个大型数据框,df1(通常约1000万行)和df2(约1.3亿行)。我需要根据两个df1列匹配两个df2列,用df2三列的值更新df1三列中的值。df1的顺序必须保持不变,并且只有具有匹配值的行才会更新。这是数据框的样子:df1chrsnpxposa1a211-10020010020GA11-10056010056CG1

python / Pandas : How to Match List of Strings with a DataFrame column

我想比较两列:Description和Employer。我想查看是否在Description列中找到了来自Employer的关键字。我已将Employer列分解为单词并转换为列表。现在我想看看这些词是否在相应的Description列中。示例输入:print(df.head(25))DateDescriptionAmountAutoNumber\03/17/2015WW120TFR?FRxxx8690140.004924623/13/2015JX154TFR?FRxxx8690150.004924653/6/2015CANSELSURVEYEPAY1182.084924693/2/20

python - 何时使用 SQLAlchemy .get() 与 .filter(Foo.ID == primary_key_id).first()

只是好奇我什么时候会想用一个对比另一个。它们有何不同?我们的系统设置可以做到这一点:my_user=User.query().filter(User.ID==5).first()或my_user=User.query().get(5) 最佳答案 这两行是一回事。只有引发的异常不同。事实上,get()是在one()之上实现的。如果您的filter()返回的不仅仅是一个结果,那将会有所不同,但这在您的情况下确实是不可能的。顺便说一下,SQL没有GET操作,它只有SELECT(带有可选的LIMIT)。sqlalchemy/orm/quer

python - 值错误 : Number of features of the model must match the input

我在尝试使用我在scikitlearn中构建的模型进行预测时遇到此错误。我知道有很多关于此的问题,但我的问题似乎与他们不同,因为我在输入和模型特征之间大相径庭。这是我训练模型的代码(仅供引用,.csv文件有45列,其中一列是已知值):importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportensemblefromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.externalsimportjoblibdf=pd.read_c

python - 类型错误 : the first argument must be callable

我正在使用python和schedulelib创建一个类似cron的作业classMyClass:deflocal(self,command):#returnsubprocess.call(command,shell=True)print"local"defsched_local(self,script_path,cron_definition):importscheduleimporttime#job=self.local(script_path)schedule.every(1).minutes.do(self.local(script_path))whileTrue:schedu