正在关注M.O'Neill'sgreatpaper，我尝试在Python中实现埃拉托色尼筛法的一些懒惰的、无限的版本。我惊讶地发现论文声称应该运行得更快的基于堆的版本实际上对我来说慢了两倍多。这篇论文包含两个示例，一个基于字典，我已经(从Haskell)翻译了它:fromitertoolsimportcountdefdict_sieve():yield2yield3candidates=count(5,2)composites={9:{3}}#mapcompositestotheirprimefactorsforcandidateincandidates:try:factors=com
我有一个带有一个colint和一个colfloat的数据框:df#ab#0342.00#123.14df.dtypes#aint64#bfloat64#dtype:object我想要一个像df.to_dict(orient='records')提供的那样的字典列表df.to_dict(orient='records')[{'a':3.0,'b':42.0},{'a':2.0,'b':3.1400000000000001}]但a为int，不转换为float 最佳答案 目前(从Pandas版本0.18开始)，df.to_dict('re
这是我遇到的错误的一个最小示例。如果我正确理解了文档，这应该有效，但我似乎没有。a={}a['test1']=1a['test2']=2a['test3']=3importscipy.ioasioio.savemat('temp',{'a':a})b=io.loadmat('temp')b['a'].keys()Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAttributeError:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'keys' 最佳答案 您似乎在假
我想在Django中序列化单个模型的值。因为我要使用get()，所以values()不可用。但是，我读到onGoogleGroups，您可以使用__dict__访问这些值。fromdjango.httpimportHttpResponse,Http404importjsonfromcustomer.modelsimportCustomerdefsingle(request,id):try:model=Customer.objects.get(id=id,user=1)exceptCustomer.DoesNotExist:raiseHttp404values=model.__dict_
这是我的代码。我正在尝试将xml字符串转换为python列表以显示在html模板中。self.task_xml="NewTask0NewTask0NewTask31NewTask31"58self.xmlData=ET.fromstring(self.db.task_xml)5960self.task_list=[]61taskList=[]62forobjinself.xmlData.iter("object"):63parent_task_id=obj.find("field[@name='parent_task_id']").text64ifparent_task_id==EMP
我需要Python中的内存高效int-intdict，它可以在O(logn)时间内支持以下操作:d[k]=v#replaceifpresentv=d[k]#Noneoranegativenumberifnotpresent我需要容纳约2.5亿对，所以它真的必须很紧。您碰巧知道合适的实现(Python2.7)吗？编辑删除了不可能的要求和其他废话。谢谢，Craig和Kylotan!改写。这是一个包含1M对的普通int-int字典:>>>importrandom,sys>>>fromguppyimporthpy>>>h=hpy()>>>h.setrelheap()>>>d={}>>>for_
我有一个整数列表。我想知道数字13是否出现在其中，如果出现，出现在哪里。我是否必须像下面的代码一样搜索列表两次？if13inintList:i=intList.index(13)对于字典，有一个get函数可以确定成员资格并使用相同的搜索执行查找。列表有类似的东西吗？ 最佳答案 你自己用index()方法回答了。如果找不到索引，这将抛出异常，所以只需捕获:defgetIndexOrMinusOne(a,x):try:returna.index(x)exceptValueError:return-1
问题:>>>a=dict(a=1,b=2)>>>b=dict(b=3,c=2)>>>c=???c={'a':1,'b':5,'c':2}所以，这个想法是以最短的形式通过int/float值将两个添加到字典中。这是我设计的一种解决方案，但我不喜欢它，因为它很长:c=dict([(i,a.get(i,0)+b.get(i,0))foriinset(a.keys()+b.keys())])我认为必须有一个更短/简洁的解决方案(也许与reduce和运算符模块有关？itertools？)...有什么想法吗？更新:我真的希望找到更优雅的东西，比如“reduce(operator.add,key=i
我在python字典中有数据，例如:data={u'01-01-201722:34:43:871':[u'88.49197',u'valid'],u'01-01-201711:23:43:803':[u'88.49486',u'valid'],u'02-01-201703:11:43:898':[u'88.49773',u'valid'],u'01-01-201713:54:43:819':[u'88.50205',u'valid']}我可以将它转换为pandasDataframe:data=pandas.DataFrame.from_dict(data,orient='index')
编辑2:有人建议这是一个类似问题的副本。我不同意，因为我的问题集中在速度上，而另一个问题询问什么更“可读”或“更好”(没有定义更好)。虽然问题相似，但给出的讨论/答案却有很大差异。EDIT:IrealisefromthequestionsthatIcouldhavebeenclearer.Sorryforcodetypos,yesitshouldbeusingtheproperpythonoperatorforaddition.Regardingtheinputdata,Ijustchosealistofrandomnumberssincethat'sacommonsample.Inm
