在这种情况下，我的模型并不重要，我想这是一个基本的Python问题。假设我有一个项目查询集，我想为每个项目计算一些内容以显示在模板中。在我看来，我可以创建一个对象列表，对于每个对象我可以在该对象上设置一个属性用于计算，然后我可以在模板中显示它。或者我可以创建一个字典列表，只获取我需要在每个字典中显示的字段以及计算字段。哪个对性能和一般实践更好？为了清楚起见，一个过于简化的示例(我知道我可以从模板调用getAge()，我真正计算的内容更复杂，为了性能，我想在View代码中进行计算):模型.py:classPerson(models.Model):first_name=...last_na

我正在尝试对128维点(图像中兴趣点的描述符)执行kmeans聚类。当我使用scipy.cluster.vq.kmeans2函数时，有时会出现以下错误:File"main.py",line21,inlevel_routinecurrent.centroids,current.labels=cluster.vq.kmeans2(current.descriptors,k)File"/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/cluster/vq.py",line706,inkmeans2clusters=init(data,k)File"/usr/lib

我正在尝试使用CVXOPTqp求解器计算支持向量机的拉格朗日乘数defsvm(X,Y,c):m=len(X)P=matrix(np.dot(Y,Y.T)*np.dot(X,X.T))q=matrix(np.ones(m)*-1)g1=np.asarray(np.diag(np.ones(m)*-1))g2=np.asarray(np.diag(np.ones(m)))G=matrix(np.append(g1,g2,axis=0))h=matrix(np.append(np.zeros(m),(np.ones(m)*c),axis=0))A=np.reshape((Y.T),(1,m)

在这个脚本中第二次调用行121http://paste.pocoo.org/show/520040/，我收到此错误消息:***IntegrityError:(IntegrityError)duplicatekeyvalueviolatesuniqueconstraint"heroes_pkey"DETAIL:Key(id)=(14)alreadyexists.'INSERTINTOheroes(id,name,description,image_name,default_filename,faction,stat,roles,strength,agility,intelligence,

outgoing=[[27,42,66,85,65,64,68,68,77,58],[24,39,58,79,60,62,67,62,55,35],[3,3,8,6,5,2,1,6,22,23],[3,3,8,6,5,2,1,6,22,23],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],]incoming=[[459,469,549,740,695,629,780,571,574,599],[420,443,504,714,669,604,745,537,537,562],[39,26,45,26,26,25,35,34,37,37],[26,25,27,26,26,25,35,34,

我有一个通过scipy.sparse创建的稀疏988x1向量(csr_matrix中的一列)。有没有办法在不必将稀疏矩阵转换为密集矩阵的情况下获得其均值和标准差？numpy.mean似乎只适用于密集向量。 最佳答案 由于您正在执行列切片，因此最好使用CSC而不是CSR来存储矩阵。但这取决于您对矩阵进行的其他操作。要计算CSC矩阵中列的平均值，您可以使用mean()矩阵的函数。要有效地计算标准偏差，需要付出更多的努力。首先，假设您得到这样的稀疏列:col=A.getcol(colindex)然后像这样计算方差:N=col.shape[

我正在尝试以图形方式分析二维数据。matplotlib.imshow在这方面非常有用，但我觉得如果我可以从我的矩阵中排除一些单元格，我可以更多地利用它，这些单元格的值超出了感兴趣的范围。我的问题是这些值在我感兴趣的范围内“拉平”了颜色图。排除这些值后，我可以获得更高的颜色分辨率。我知道如何在我的矩阵上应用掩码来排除这些值，但它在应用掩码后返回一个一维对象:mask=(myMatrix>lowerBound)&(myMatrix有没有办法将掩码传递给imshowhowtoreconstructa2darray? 最佳答案 您可以使用n

我正在查看Kaggle竞赛中著名的泰坦尼克号数据集:http://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/data我已使用以下方式加载和处理数据:#importrequiredlibrariesimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#loadthedatafromthefiledf=pd.read_csv('./data/train.csv')#importthescatter_matrixfunctionalityfrompandas.tools.plottin

在Python中，我可以重载对象的__add__方法(或其他双下划线又名“dunder”方法)。这允许我在使用Python运算符时为我的对象定义自定义行为。是否有可能从dunder方法中知道该方法是通过+还是通过__add__调用的？例如，假设我想创建一个打印"+"或"__add__"的对象，具体取决于是否使用了+或如果__add__被直接调用。classMyAdder(object):def__add__(self,other):printmethod_how_created()return0MyAdder()+7#prints"+",returns0MyAdder().__add_

在使用numpy时，我经常发现这种区别很烦人-当我从矩阵中提取一个向量或一行，然后使用np.array执行操作时，通常会出现问题。为了减少麻烦，为了简单起见，我有时只使用np.matrix(将所有np.arrays转换为np.matrix)。但是，我怀疑会有一些性能影响。任何人都可以评论这些可能是什么以及原因吗？看起来如果它们都只是引擎盖下的数组，那么元素访问只是一个获取值的偏移量计算，所以如果不通读整个源代码我不确定可能有什么区别。更具体地说，这对性能有什么影响:v=np.matrix([1,2,3,4])#versusthebeloww=np.array([1,2,3,4])谢谢