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
我正在尝试用类型注释我的代码，但在涉及集合时我有点困惑。我在PEP484中阅读了一些观点:Note:Dict,List,SetandFrozenSetaremainlyusefulforannotatingreturnvalues.Forarguments,prefertheabstractcollectiontypesdefinedbelow,e.g.Mapping,SequenceorAbstractSet.和Set,renamedtoAbstractSet.ThisnamechangewasrequiredbecauseSetinthetypingmodulemeansset()
我有我的主脚本，它使用argparse解释cli命令，然后通过调用另一个模块(由我自己制作)中的相应内容来启动应用程序。我现在的问题是如何从该模块将处理程序附加到记录器。使用检索记录器logger=logging.getLogger(__name__)因此我在主脚本中添加了以下内容:consoleHandler=logging.StreamHandler()logger=logging.getLogger('MyModule')logger.addHandler(consoleHandler)但是“MyModule”的日志输出为0。日志级别正确，例如应该有输出。在MyModule中，我
如何配置Djangologging以支持不同loggers的不同DSN？像这样:settings.pyLOGGING={..'handlers':{'sentry1':{'level':'ERROR','class':'raven.contrib.django.handlers.SentryHandler','dsn':'',},'sentry2':{'level':'ERROR','class':'raven.contrib.django.handlers.SentryHandler','dsn':'',},},'loggers':{'sentry1':{'handlers':['c
我有一些Python脚本，每个脚本都大量使用排序、uniq-ing、计数、gzip和gunzip以及awking。作为第一次运行代码，我使用了subprocess.call(是的，我知道安全风险，这就是为什么我说这是第一次通过)shell=True.我有一个小辅助功能:defdo(command):start=datetime.now()return_code=call(command,shell=True)print'Completedin',str(datetime.now()-start),'ms,returncode=',return_codeifreturn_code!=0:
[python2]SUB=string.maketrans("0123456789","₀₁₂₃₄₅₆₇₈₉")此代码产生错误:ValueError:maketransargumentsmusthavesamelength我不确定为什么会发生这种情况，因为字符串的长度相同。我唯一的想法是下标文本长度与标准大小的字符有些不同，但我不知道如何解决这个问题。 最佳答案 不，参数的长度不一样:>>>len("0123456789")10>>>len("₀₁₂₃₄₅₆₇₈₉")30您正在尝试传入编码数据；我在这里使用了UTF-8，其中每个数字
我有两个不同的特征集(因此，行数相同且标签相同)，在我的例子中DataFrames:df1:|A|B|C|-------------|1|4|2||1|4|8||2|1|1||2|3|0||3|2|5|df2:|E|F|---------|6|1||1|3||8|1||2|8||5|2|标签:|labels|----------|5||5||1||7||3|我想用它们来训练VotingClassifier。但是拟合步骤只允许指定单个特征集。目标是使clf1与df1和clf2与df2相匹配。eclf=VotingClassifier(estimators=[('df1-clf',clf1
Acsintoae,A.,Florescu,A.,Georgescu,M.,Mare,T.,Sumedrea,P.,Ionescu,R.T.,Khan,F.S.,&Shah,M.(2021).UBnormal:NewBenchmarkforSupervisedOpen-SetVideoAnomalyDetection. ArXiv,abs/2111.08644.Paper: https://arxiv.org/abs/2111.08644 Code:GitHub-lilygeorgescu/UBnormal:UBnormal:NewBenchmarkforSupervisedOpen-SetV
我正在尝试生成N组独立的随机数。我有一个简单的代码，它显示了3组10个随机数的问题。我注意到即使我使用tf.set_random_seed设置种子，不同运行的结果看起来也不一样。非常感谢任何帮助或评论。(py3p6)bash-3.2$cattest.pyimporttensorflowastfforiinrange(3):tf.set_random_seed(1234)generate=tf.random_uniform((10,),0,10)withtf.Session()assess:b=sess.run(generate)print(b)这是代码的输出:#output:[9.60
它显然有效，但是否存在两组相同元素恰好在Dict中添加两个条目的情况？我想我之前遇到了这种情况，并将我的代码从frozenset(...)更改为tuple(sorted(frozenset(...)))。知道Dict和frozenset实现方式的人可以确认是否需要这样做吗？ 最佳答案 将frozenset用作dict键是否安全？是的。根据文档，Frozenset是可哈希的，因为它是不可变的。这意味着它可以用作字典的键，因为键的先决条件是它是可哈希的。来自FrozenSetdocsThefrozensettypeisimmutable
