我需要为工作项目制作一些Python应用程序。目标平台是AIX5.3。我的问题是:我应该使用哪个版本的Python？我的要求是:Python版本必须易于在目标机器上安装。其他人会根据我写的说明来做，所以不要从源代码或类似的东西编译。Python版本必须支持ncurses或curses(我正在制作一个表单处理程序)。我找到了两个不同的AIXPython预编译版本，但一个(2.1.something)不包含curses模块，另一个(2.3.4，RPM格式)有我未能满足的先决条件).如有任何帮助，我们将不胜感激。 最佳答案 使用Activ

我正在尝试在两个时间序列上运行grangercausalitytests:importnumpyasnpimportpandasaspdfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportgrangercausalitytestsn=1000ls=np.linspace(0,2*np.pi,n)df1=pd.DataFrame(np.sin(ls))df2=pd.DataFrame(2*np.sin(1+ls))df=pd.concat([df1,df2],axis=1)df.plot()grangercausalitytests(df,maxlag=20)但是，我得

我有一个简单的SieveofEratosthanes实现如下:#Generateallprimeslessthankdefsieve(k):s=[True]*ks[0]=s[1]=Falseforiinrange(4,k,2):s[i]=Falseforiinrange(3,int(sqrt(k))+2,2):ifs[i]:forjinrange(i**2,k,i*2):s[j]=Falsereturn[2]+[iforiinrange(3,k,2)ifs[i]]我通过重复生成10M以下的素数来对这段代码进行基准测试:st=time()forxinrange(1000):rt=time

所以我觉得这是一个非常愚蠢的问题。我从一个文件创建一个数组:A1=np.loadtxt(file,dtype='a100')我想在完成处理后将该数组写入另一个文件:np.savetxt("Test.txt",A1,fmt=%s,delimiter=',')为什么要写出b'string'？我想我明白它是以字节的形式写出来的，但对于我来说，我无法弄清楚如果没有b''怎么写出来。我知道这可能是我忽略的非常容易的事情! 最佳答案 A1作为字节串数组加载。Python3默认使用unicode字符串，因此通常在它们前面加上'b'。这对于prin

我是tensorflow的新手，正在学习教程。我收到一条错误消息:InvalidArgumentError(seeabovefortraceback):Matrixsize-compatible:In[0]:[100,784],In[1]:[500,10][[Node:MatMul_3=MatMul[T=DT_FLOAT,transpose_a=false,transpose_b=false,_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_Placeholder_0,Variable_6/read)]]这是我的代码:impo

问题:输入是一个(i,j)-矩阵M。期望的输出是一个(i^n,j^n)矩阵K，其中n是所取产品的数量。获得所需输出的详细方法如下生成n行排列I的所有数组(总共i**n个n数组)生成所有n列排列J的数组(总共j**n个n数组)K[i,j]=m[I[0],J[0]]*...*m[I[n],J[n]]forallninrange(len(J))我完成此操作的直接方法是生成一个标签列表，其中包含范围(len(np.shape(m)[0]))和范围(len(np.shape(m)[1]))分别代表行和列。之后，您可以像上面最后一个要点那样将它们相乘。然而，这对于大型输入矩阵并不实用——所以我正在

在这个简化的示例中，我使用GridSearchCV训练了一个学习器。我想在对完整的集合X进行预测时返回最佳学习者的混淆矩阵。lr_pipeline=Pipeline([('clf',LogisticRegression())])lr_parameters={}lr_gs=GridSearchCV(lr_pipeline,lr_parameters,n_jobs=-1)lr_gs=lr_gs.fit(X,y)printlr_gs.confusion_matrix#Wouldliketobeabletodothis谢谢 最佳答案 您首先

我不知道这是否可能，这可能是一个幼稚的问题，但我如何将R的rownames()和colnames()设置为scipy.sparse.csr.csr_matrix?我看到my_matrix.dtype.names在这里不起作用，而且我找不到这种稀疏矩阵的任何“索引”等价物...此外，由于一些Unresolved问题...非常感谢您的帮助， 最佳答案 您必须单独维护名称，因为scipy的稀疏格式都不支持命名索引。这可能看起来像:foo=csr_matrix(...)row_names=np.array(...)col_names=np.

我正在学习scikitlearn中的随机森林，作为一个例子，我想使用随机森林分类器进行文本分类，使用我自己的数据集。所以首先我用tfidf对文本进行矢量化并进行分类:fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassifier=RandomForestClassifier(n_estimators=10)classifier.fit(X_train,y_train)prediction=classifier.predict(X_test)当我运行分类时，我得到了这个:TypeError:Asparsematrixwaspassed

我有一个模型类:classPerson(db.Model):first_name=db.StringProperty(required=True)last_name=db.StringProperty(required=True)我在p中有一个此类的实例，字符串s包含值'first_name'。我想做类似的事情:printp[s]和p[s]=new_value两者都会导致TypeError。有人知道我怎样才能实现我想要的吗？ 最佳答案 如果模型类足够智能，它应该能够识别执行此操作的标准Python方法。尝试:getattr(p,s)