我想看看reduce比使用for循环进行简单的数值运算要快多少。这是我发现的(使用标准timeit库):In[54]:print(setup)fromoperatorimportadd,iaddr=range(100)In[55]:print(stmt1)c=0foriinr:c+=iIn[56]:timeit(stmt1,setup)Out[56]:8.948904991149902In[58]:print(stmt3)reduce(add,r)In[59]:timeit(stmt3,setup)Out[59]:13.316915035247803再看一点:In[68]:timeit

假设a=[[1,2,3],[1,2,3]]reduce(lambdax,y:x==y,a)返回True但是如果a=[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]reduce(lambdax,y:x==y,a)返回False为什么在第二种情况下，结果是False？请帮忙谢谢 最佳答案 试试这个，它适用于任何大小的列表:all(e==a[0]foreina)请注意，您提出的使用reduce的解决方案不适用于两个以上的项目，因为第一次比较后的累积值为True，您将从那时起将True与每个元素进行比较，显然这是行不通的。

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

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

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

使用带有负inf输入的tf.maximum如下:tf.maximum(-math.inf,-math.inf).eval()给出预期结果-inf但是，tf.reduce_max，在相同的输入上:tf.reduce_max([-math.inf,-math.inf]).eval()给出:-3.40282e+38，这是最小的float32。对于正无穷大输入，两个函数都会产生inf。这是错误吗？ 最佳答案 这原来是Eigen中的一个错误，它已经被修复并推送到TensorFlow。可以在此处跟踪问题:https://github.com/t

我有两个numpy数组，我试图将一个数组与另一个数组分开，同时，我想确保除数为0的条目应该只替换为0。所以，我会做类似的事情:log_norm_images=np.where(b_0>0,np.divide(diff_images,b_0),0)这给了我一个运行时警告:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredintrue_divide现在，我想看看发生了什么，我做了以下事情:xx=np.isfinite(diff_images)print(xx[xx==False])xx=np.isfinite(b_0)print(xx[xx==False])但是，

什么是Python的等价物(Javascript):functionwordParts(currentPart,lastPart){returncurrentPart+lastPart;}word=['Che','mis','try'];console.log(word.reduce(wordParts))还有这个:varplaces=[{name:'NewYorkCity',state:'NewYork'},{name:'OklahomaCity',state:'Oklahoma'},{name:'Albany',state:'NewYork'},{name:'LongIsland'

我想写一个functional相当于仅使用高阶函数且没有副作用的列表理解。我这样做是出于严格的学习目的。我知道列表理解是Pythonic的。在Python中map(f,xs)等同于[f(x)forxinxs].但是下面这些的等价物是什么？A:[f(x,y)forxinxsforyinys]B:[f(x,y)forxinrange(1,5)foryinrange(x,5)]map只返回相同长度的列表。reduce更通用，您可以在其上实现map和filter。map(f,xs)==reduce(lambdaa,e:a+[f(e)],xs,[])filter(p,xs)==reduce(la

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.