当值为None时如何说服Jinja2不打印"None"？我的字典中有许多条目，我想在一个循环中输出所有内容，而不是为不同的关键字设置特殊情况。如果我的值为None(NoneType不是字符串)，则字符串"None"将插入到模板呈现结果中。试图压制它使用{{valueor''}}效果很好，因为它也会替换数值零。在将字典传递给Jinja2进行渲染之前，是否需要对其进行过滤？ 最佳答案 在Jinja2(2.9+)的新版本中:{{valueifvalue}}在旧版本的Jinja2(2.9之前)中:{{valueifvalueisnotnon
这个问题在这里已经有了答案:Whydoestheexpression0(9个回答)Whyis`TrueisFalse==False`,FalseinPython?[duplicate](5个回答)关闭4年前。今天，在一次采访中，CTO问了我一个看似简单的问题，这个语句返回什么？:NoneisNoneisNone我认为Python执行了第一个操作NoneisNone并且会返回True。之后，它将比较返回False的TrueisNone。但是，令我惊讶的是，正确的答案是True。我试图找到这个问题的答案，但经过几天的搜索，我什么也没找到。有人可以解释为什么会这样吗？
这个问题在这里已经有了答案:Whydoestheexpression0(9个回答)Whyis`TrueisFalse==False`,FalseinPython?[duplicate](5个回答)关闭4年前。今天，在一次采访中，CTO问了我一个看似简单的问题，这个语句返回什么？:NoneisNoneisNone我认为Python执行了第一个操作NoneisNone并且会返回True。之后，它将比较返回False的TrueisNone。但是，令我惊讶的是，正确的答案是True。我试图找到这个问题的答案，但经过几天的搜索，我什么也没找到。有人可以解释为什么会这样吗？
我正在处理不平衡类(5%1)的分类问题。我想预测类别，而不是概率。在一个二元分类问题中，scikit的classifier.predict()是否默认使用0.5？如果没有，默认方法是什么？如果是，我该如何更改？在scikit中，一些分类器具有class_weight='auto'选项，但并非所有分类器都有。使用class_weight='auto'，.predict()是否会以实际人口比例作为阈值？在像MultinomialNB这样不支持class_weight的分类器中，有什么方法可以做到这一点？除了使用predict_proba()然后自己计算类。 最佳
我正在处理不平衡类(5%1)的分类问题。我想预测类别，而不是概率。在一个二元分类问题中，scikit的classifier.predict()是否默认使用0.5？如果没有，默认方法是什么？如果是，我该如何更改？在scikit中，一些分类器具有class_weight='auto'选项，但并非所有分类器都有。使用class_weight='auto'，.predict()是否会以实际人口比例作为阈值？在像MultinomialNB这样不支持class_weight的分类器中，有什么方法可以做到这一点？除了使用predict_proba()然后自己计算类。 最佳
假设我有一个具有string实例属性的类。我应该使用""值还是None来初始化此属性？两者都可以吗？def__init__(self,mystr="")self.mystr=mystr或def__init__(self,mystr=None)self.mystr=mystr编辑:我的想法是，如果我使用""作为初始值，我会“声明”一个变量字符串类型。然后我以后将无法为其分配任何其他类型。我说的对吗？编辑:我认为这里需要注意的是，我的建议是错误的。并且为变量分配另一种类型是没有问题的。我喜欢S.Lott的评论:“既然Python中没有任何东西是“声明”的，那么你的想法就不是正确的。”
假设我有一个具有string实例属性的类。我应该使用""值还是None来初始化此属性？两者都可以吗？def__init__(self,mystr="")self.mystr=mystr或def__init__(self,mystr=None)self.mystr=mystr编辑:我的想法是，如果我使用""作为初始值，我会“声明”一个变量字符串类型。然后我以后将无法为其分配任何其他类型。我说的对吗？编辑:我认为这里需要注意的是，我的建议是错误的。并且为变量分配另一种类型是没有问题的。我喜欢S.Lott的评论:“既然Python中没有任何东西是“声明”的，那么你的想法就不是正确的。”
有没有什么方法可以在Python中的Pandas中用None替换值？您可以使用df.replace('pre','post')并且可以将一个值替换为另一个值，但是如果您想用None替换，则无法这样做值，如果你尝试，你会得到一个奇怪的结果。下面是一个例子:df=DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9])df.replace('-',0)返回一个成功的结果。但是，df.replace('-',None)返回以下结果:00-//thisisn'treplaced132235415-56-17-1//thisischangedto`-1`...89为什么会返回这么
有没有什么方法可以在Python中的Pandas中用None替换值？您可以使用df.replace('pre','post')并且可以将一个值替换为另一个值，但是如果您想用None替换，则无法这样做值，如果你尝试，你会得到一个奇怪的结果。下面是一个例子:df=DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9])df.replace('-',0)返回一个成功的结果。但是，df.replace('-',None)返回以下结果:00-//thisisn'treplaced132235415-56-17-1//thisischangedto`-1`...89为什么会返回这么
为什么random.shuffle在Python中返回None？>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>fromrandomimportshuffle>>>printshuffle(x)None如何获得洗牌后的值而不是None？ 最佳答案 random.shuffle()更改x列表就地。就地改变结构的PythonAPI方法通常返回None，而不是修改后的数据结构。>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>random.shuffle(x)>>>x['black','b
