我刚刚升级到IPython2.0.0，tab-complete的行为似乎已经改变。(使用pyreadline2.0，根据thisquestion可能很重要)。以前，如果我在function_name(之后按TAB，IPython会显示该函数的文档字符串。现在，我只看到一个下拉列表，我猜是命名空间中的所有内容，包括:错误类型目录中其他笔记本的名称IPython魔法函数我定义的其他函数等等旧的行为非常有用——我如何恢复它(除了恢复到早期的IPython版本)？ 最佳答案 显然它现在是Shift-Tab。谢谢@ThomasK。
我刚刚升级到IPython2.0.0，tab-complete的行为似乎已经改变。(使用pyreadline2.0，根据thisquestion可能很重要)。以前，如果我在function_name(之后按TAB，IPython会显示该函数的文档字符串。现在，我只看到一个下拉列表，我猜是命名空间中的所有内容，包括:错误类型目录中其他笔记本的名称IPython魔法函数我定义的其他函数等等旧的行为非常有用——我如何恢复它(除了恢复到早期的IPython版本)？ 最佳答案 显然它现在是Shift-Tab。谢谢@ThomasK。
我有一个特定的np.arraydata代表一个特定的灰度图像。我需要使用SimpleBlobDetector()，不幸的是它只接受8位图像，所以我需要转换这个图像，显然有质量损失。我已经试过了:importnumpyasnpimportcv2[...]data=data/data.max()#normalizesdatainrange0-255data=255*dataimg=data.astype(np.uint8)cv2.imshow("Window",img)但是cv2.imshow没有按预期给出图像，而是出现了奇怪的失真...最后，我只需要将np.float64转换为np.ui
我有一个特定的np.arraydata代表一个特定的灰度图像。我需要使用SimpleBlobDetector()，不幸的是它只接受8位图像，所以我需要转换这个图像，显然有质量损失。我已经试过了:importnumpyasnpimportcv2[...]data=data/data.max()#normalizesdatainrange0-255data=255*dataimg=data.astype(np.uint8)cv2.imshow("Window",img)但是cv2.imshow没有按预期给出图像，而是出现了奇怪的失真...最后，我只需要将np.float64转换为np.ui
我有pandas数据框，其中包含一些分类预测变量(即变量)，如0和1，以及一些数字变量。当我将它安装到像这样的stasmodel时:est=sm.OLS(y,X).fit()它抛出:Pandasdatacasttonumpydtypeofobject.Checkinputdatawithnp.asarray(data).我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但是最后还是显示dtype:object，像这样:4516int324523in
我有pandas数据框，其中包含一些分类预测变量(即变量)，如0和1，以及一些数字变量。当我将它安装到像这样的stasmodel时:est=sm.OLS(y,X).fit()它抛出:Pandasdatacasttonumpydtypeofobject.Checkinputdatawithnp.asarray(data).我使用df.convert_objects(convert_numeric=True)转换了DataFrame的所有数据类型在此之后，所有数据帧变量的数据类型都显示为int32或int64。但是最后还是显示dtype:object，像这样:4516int324523in
以下代码:>>>importnumpyasnp>>>np.arange(2).astype(np.int8)*127为numpy1.13.3生成#OnWindowsarray([0,127],dtype=int16)#OnLinuxarray([0,127],dtype=int8)但是，如果我将127更改为126，两者都会返回一个np.int8数组。如果我将127更改为128，两者都会返回一个np.int16数组。问题:这是预期的行为吗？为什么这一个案例的两个平台不同？ 最佳答案 这是由于NumPyissue5917.instead
以下代码:>>>importnumpyasnp>>>np.arange(2).astype(np.int8)*127为numpy1.13.3生成#OnWindowsarray([0,127],dtype=int16)#OnLinuxarray([0,127],dtype=int8)但是，如果我将127更改为126，两者都会返回一个np.int8数组。如果我将127更改为128，两者都会返回一个np.int16数组。问题:这是预期的行为吗？为什么这一个案例的两个平台不同？ 最佳答案 这是由于NumPyissue5917.instead
我只是写document.createElement("img").complete;//Tocheckwhetherimageisloadedornot在Firefox中，它返回true。在IE中返回false或在html页面中，只需创建一个图像:并在js中检查完整的属性值:varimg=document.getElementById("noSrcImg");img.complete对于FF为真，对于IE为假谁能解释为什么会出现这种不一致的行为？有没有其他更好的方法来检查DOM中是否加载了图像？我也尝试使用readyState属性，但它不适用于IE11。
我只是写document.createElement("img").complete;//Tocheckwhetherimageisloadedornot在Firefox中，它返回true。在IE中返回false或在html页面中，只需创建一个图像:并在js中检查完整的属性值:varimg=document.getElementById("noSrcImg");img.complete对于FF为真，对于IE为假谁能解释为什么会出现这种不一致的行为？有没有其他更好的方法来检查DOM中是否加载了图像？我也尝试使用readyState属性，但它不适用于IE11。
