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python - 如何在元组列表中使用 numpy.random.choice?

我需要以给定的概率随机选择列表中的元组。编辑:每个元组的概率在概率列表中不知道忘了参数replacement,默认是none使用数组而不是列表的相同问题下一个示例代码给我一个错误:importnumpyasnpprobabilit=[0.333,0.333,0.333]lista_elegir=[(3,3),(3,4),(3,5)]np.random.choice(lista_elegir,1,probabilit)错误是:ValueError:amustbe1-dimensional我该如何解决? 最佳答案 根据函数的文档,a:1

python - Spark : More Efficient Aggregation to join strings from different rows

我目前正在处理DNA序列数据,但遇到了一些性能障碍。我有两个查找字典/散列(作为RDD),以DNA“单词”(短序列)作为键,索引位置列表作为值。一个用于较短的查询序列,另一个用于数据库序列。即使是非常非常大的序列,创建表的速度也非常快。下一步,我需要将它们配对并找到“命中”(每个常用词的索引位置对)。我首先加入查找词典,速度相当快。但是,我现在需要这些对,所以我必须进行两次平面映射,一次是从查询中扩展索引列表,第二次是从数据库中扩展索引列表。这并不理想,但我看不到另一种方法。至少它表现不错。此时的输出为:(query_index,(word_length,diagonal_offset

python Pandas : how to find rows in one dataframe but not in another?

假设我有两个表:people_all和people_usa,它们具有相同的结构,因此具有相同的主键。我怎样才能得到不在美国的人的表格?在SQL中,我会做类似的事情:selecta.*frompeople_allaleftouterjoinpeople_usauona.id=u.idwhereu.idisnullPython的等价物是什么?我想不出将这个where语句翻译成pandas语法的方法。我能想到的唯一方法是在people_usa中添加一个任意字段(例如people_usa['dummy']=1),进行左连接,然后只取“dummy”所在的记录'是nan,然后删除虚拟字段-这看起来

python Pandas : drop rows of a timeserie based on time range

我有以下时间序列:start=pd.to_datetime('2016-1-1')end=pd.to_datetime('2016-1-15')rng=pd.date_range(start,end,freq='2h')df=pd.DataFrame({'timestamp':rng,'values':np.random.randint(0,100,len(rng))})df=df.set_index(['timestamp'])我想删除这两个时间戳之间的行:start_remove=pd.to_datetime('2016-1-4')end_remove=pd.to_datetime

python - cx_Oracle : How can I receive each row as a dictionary?

默认情况下,cx_Oracle将每一行作为元组返回。>>>importcx_Oracle>>>conn=cx_Oracle.connect('scott/tiger')>>>curs=conn.cursor()>>>curs.execute("select*fromfoo");>>>curs.fetchone()(33,'blue')如何将每一行作为字典返回? 最佳答案 您可以覆盖游标的rowfactory方法。每次执行查询时都需要这样做。这是标准查询的结果,一个元组。curs.execute('select*fromfoo')cu

python - Factory Boy 随机选择字段选项 "choices"

当Django模型中的字段具有选项选项时,请参阅Djangochoicesfieldoption,它利用包含2个项目的可迭代对象的可迭代对象来定义允许哪些值。例如:模型classIceCreamProduct(models.Model):PRODUCT_TYPES=((0,'SoftIceCream'),(1,'HardIceCream'),(2,'LightIceCream'),(3,'FrenchIceCream'),(4,'Italian-styleGelato'),(5,'FrozenDairyDessert'),)type=models.PositiveSmallIntege

Python argparse : type inconsistencies when combining 'choices' , 'nargs' 和 'default'

我有以下python程序:#!/usr/bin/envpythonimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('arg',choices=['foo','bar','baz'],default='foo',nargs='*')args=parser.parse_args()print(args)如果我这样调用程序:./prog.py输出是Namespace(arg='foo')但是如果我用foo作为参数调用程序:./prog.pyfoo输出是Namespace(arg=['foo'])问题如何让ar

python - Django 模板关键字 `choice_value` 在 1.11 中不再有效

模板中有多个复选框,如果值包含在渲染中,则默认选中该选项。它适用于1.10。表单.py:classNewForm(forms.Form):project=forms.ModelMultipleChoiceField(widget=forms.CheckboxSelectMultiple,queryset=Project.objects.filter(enable=True))模板:{%forpinform.project%}{{p.choice_label}}{%endfor%}views.py:deforder_start(request,order_id):ifrequest.me

python - 从 {index : list of row values} 形式的字典构造 Pandas DataFrame

我已经设法使用:dft=pd.DataFrame.from_dict({0:[50,45,00,00],1:[53,48,00,00],2:[56,53,00,00],3:[54,49,00,00],4:[53,48,00,00],5:[50,45,00,00]},orient='index')这样做,构造函数看起来就像DataFrame一样,易于阅读/编辑:>>>dft0123050450015348002565300354490045348005504500但是DataFrame.from_dictconstructor没有列参数,因此为列提供合理的名称需要一个额外的步骤:dft.

python - Django ForeignKey limit_choices_to 一个不同的 ForeignKey id

我正在尝试使用limit_choices_to来限制Django管理员对ForeignKey的选择,但我不知道如何正确地做到这一点。如果类别ID为16,此代码将执行我想要的操作,但我不知道如何使用当前类别ID而不是对其进行硬编码。classMovieCategory(models.Model):category=models.ForeignKey(Category)movie=models.ForeignKey(Movie)prefix=models.ForeignKey('Prefix',limit_choices_to={'category_id':'16'},blank=True