这个问题在这里已经有了答案:TypeError:'int'objectisnotcallable(10个答案)关闭3年前。我想弄清楚为什么在范围内使用求和函数时会出错。代码如下:data1=range(0,1000,3)data2=range(0,1000,5)data3=list(set(data1+data2))#makesnewlistwithoutduplicatestotal=sum(data3)#calculatesumofdata3list'selementsprinttotal这里是错误:line8,intotal2=sum(data3)TypeError:'int'o

这是功能还是错误？有人可以向我解释numpymasked_array的这种行为吗？它似乎在应用求和操作后更改了fill_value，如果您打算使用填充结果，这会造成混淆。data=ones((5,5))m=zeros((5,5),dtype=bool)"""Maskoutrow3"""m[3,:]=Truearr=ma.masked_array(data,mask=m,fill_value=nan)printarrprint'Fillvalue:',arr.fill_valueprintarr.filled()farr=arr.sum(axis=1)printfarrprint'Fil

我有以下代码。在Python中它需要永远。必须有一种方法可以将这种计算转化为广播......defeuclidean_square(a,b):squares=np.zeros((a.shape[0],b.shape[0]))foriinrange(squares.shape[0]):forjinrange(squares.shape[1]):diff=a[i,:]-b[j,:]sqr=diff**2.0squares[i,j]=np.sum(sqr)returnsquares 最佳答案 您可以使用np.einsum在计算出broad

在sum函数中，原型(prototype)是sum(iterable[,start])，它将可迭代对象中的所有内容加上起始值相加。我想知道为什么这里有一个起始值？是否有需要此值的特定用例？请不要再举例说明start是如何使用的。我想知道为什么它存在于这个函数中。如果sum函数的原型(prototype)只是sum(iterable)，如果iterable为空则返回None，一切正常。那么，为什么我们需要从这里开始？ 最佳答案 如果您对不是整数的事物求和，您可能需要提供一个起始值以避免错误。>>>fromdatetimeimportt

我试图将表格中的几个字段分组，然后对这些组求和，但它们被重复计算了。我的模型如下:classCostCenter(db.Model):__tablename__='costcenter'id=db.Column(db.Integer,primary_key=True,autoincrement=True)name=db.Column(db.String)number=db.Column(db.Integer)classExpense(db.Model):__tablename__='expense'id=db.Column(db.Integer,primary_key=True,aut

我在PySpark中有这样的DataFrame(这是一次take(3)的结果，dataframe很大):sc=SparkContext()df=[Row(owner=u'u1',a_d=0.1),Row(owner=u'u2',a_d=0.0),Row(owner=u'u1',a_d=0.3)]相同的owner将有更多的行。我需要做的是在分组后对每个所有者的字段a_d的值求和，如b=df.groupBy('owner').agg(sum('a_d').alias('a_d_sum'))但这会引发错误TypeError:unsupportedoperandtype(s)for+:'int

我正在尝试针对二进制文件计算Python中的SHA1哈希值，以便稍后进行比较。为了确保一切正常，我使用了几种方法来检查结果的有效性。而且，我很高兴我做到了。Powershell和Python返回不同的值。7zip的SHA1函数与Powershell的结果一致，Microsoft的FCIV与Python的结果一致。python:importhashlibwithopen("C:\\Windows\\system32\\wbem\\wmiutils.dll","rb")asf:print(hashlib.sha1(f.read()).hexdigest())电源外壳:PSC:\>Get-F

是否可以在不使用的情况下直接计算两列的乘积(或例如总和)grouped.apply(lambdax:(x.a*x.b).sum()使用起来快很多(不到我机器上一半的时间)df['helper']=df.a*df.bgrouped=df.groupby(something)grouped['helper'].sum()df.drop('helper',axis=1)但我真的不喜欢必须这样做。例如，计算每组的加权平均值很有用。这里的lambda方法是grouped.apply(lambdax:(x.a*x.b).sum()/(df.b).sum())再一次比将helper除以b.sum()

我有一个大文件(19GB左右)，我想将其加载到内存中以对某些列执行聚合。文件看起来像这样:id,col1,col2,col3,1,12,15,132,18,15,133,14,15,133,14,185,213请注意，我在加载到数据框后使用列(id,col1)进行聚合，还要注意这些键​​可能会连续重复几次，例如:3,14,15,133,14,185,213对于一个小文件，下面的脚本可以完成这项工作importpandasaspddata=pd.read_csv("data_file",delimiter=",")data=data.reset_index(drop=True).grou

如果我从Mac调用命令echohello|shasum-a256或来自ubuntuechohello|sha256sum然后得到如下结果5891b5b522d5df086d0ff0b110fbd9d21bb4fc7163af34d08286a2e846f6be03-我注意到末尾有破折号。但是当我使用Pythonhashlib或Javajava.security.MessageDigest时，它们会给我相同的结果如下:2cf24dba5fb0a30e26e83b2ac5b9e29e1b161e5c1fa7425e73043362938b9824所以，有人能指出我哪里错了吗？谢谢。pyth