已结束。这个问题是notreproducibleorwascausedbytypos.它目前不接受答案。此问题是由拼写错误或无法再重现的问题引起的。虽然类似的问题可能是on-topic在这里，这个问题的解决方式不太可能帮助future的读者。关闭7年前。Improvethisquestion我想在我的python源文件中使用bool值(true/false)，但是在运行应用程序后，我收到以下错误:NameError:name'true'isnotdefined错误在于whiletrue:，当我试图让RaspberryPi在端口17上接收输入时运行HTML脚本时:importRPi.GP
为什么4返回True在Python2中？是因为当我在一个数字周围加上单引号时，Python将它视为一个字符串并且字符串比数字大吗？ 最佳答案 是的，在Python2中任何数字都将小于任何字符串(包括空字符串)。在Python3中，您不能进行任意比较。You'llgetaTypeError.来自thelinkineryksun'scomment:if(PyNumber_Check(v))vname="";elsevname=v->ob_type->tp_name;if(PyNumber_Check(w))wname="";elsewn
为什么4返回True在Python2中？是因为当我在一个数字周围加上单引号时，Python将它视为一个字符串并且字符串比数字大吗？ 最佳答案 是的，在Python2中任何数字都将小于任何字符串(包括空字符串)。在Python3中，您不能进行任意比较。You'llgetaTypeError.来自thelinkineryksun'scomment:if(PyNumber_Check(v))vname="";elsevname=v->ob_type->tp_name;if(PyNumber_Check(w))wname="";elsewn
这点之前已经讨论过，但答案相互矛盾:in-placeisgood!in-placeisbad!我想知道的是:为什么inplace=False是默认行为？什么时候改好？(好吧，我可以更改它，所以我想这是有原因的)。这是一个安全问题吗？也就是说，操作是否会因inplace=True而失败/行为不端？我能否提前知道某个inplace=True操作是否会“真的”就地执行？到目前为止我的看法:许多Pandas操作都有一个inplace参数，始终默认为False，这意味着原始DataFrame未被触及，并且该操作返回一个新的DF。当设置inplace=True时，操作可能对原始DF起作用，但它仍可
这点之前已经讨论过，但答案相互矛盾:in-placeisgood!in-placeisbad!我想知道的是:为什么inplace=False是默认行为？什么时候改好？(好吧，我可以更改它，所以我想这是有原因的)。这是一个安全问题吗？也就是说，操作是否会因inplace=True而失败/行为不端？我能否提前知道某个inplace=True操作是否会“真的”就地执行？到目前为止我的看法:许多Pandas操作都有一个inplace参数，始终默认为False，这意味着原始DataFrame未被触及，并且该操作返回一个新的DF。当设置inplace=True时，操作可能对原始DF起作用，但它仍可
当您使用mock修补函数时，您可以选择将autospec指定为True:Ifyousetautospec=Truethenthemockwithbecreatedwithaspecfromtheobjectbeingreplaced.Allattributesofthemockwillalsohavethespecofthecorrespondingattributeoftheobjectbeingreplaced.MethodsandfunctionsbeingmockedwillhavetheirargumentscheckedandwillraiseaTypeErrorifthe
当您使用mock修补函数时，您可以选择将autospec指定为True:Ifyousetautospec=Truethenthemockwithbecreatedwithaspecfromtheobjectbeingreplaced.Allattributesofthemockwillalsohavethespecofthecorrespondingattributeoftheobjectbeingreplaced.MethodsandfunctionsbeingmockedwillhavetheirargumentscheckedandwillraiseaTypeErrorifthe
我知道tf.where将返回True值的位置，以便我可以使用结果的shape[0]来获取True的数量。但是，当我尝试使用它时，维度是未知的(这是有道理的，因为它需要在运行时计算)。所以我的问题是，我如何访问一个维度并将其用于求和之类的操作中？例如:myOtherTensor=tf.constant([[True,True],[False,True]])myTensor=tf.where(myOtherTensor)myTensor.get_shape()#=>[None,2]sum=0sum+=myTensor.get_shape().as_list()[0]#Welldefined
我知道tf.where将返回True值的位置，以便我可以使用结果的shape[0]来获取True的数量。但是，当我尝试使用它时，维度是未知的(这是有道理的，因为它需要在运行时计算)。所以我的问题是，我如何访问一个维度并将其用于求和之类的操作中？例如:myOtherTensor=tf.constant([[True,True],[False,True]])myTensor=tf.where(myOtherTensor)myTensor.get_shape()#=>[None,2]sum=0sum+=myTensor.get_shape().as_list()[0]#Welldefined
当我尝试找到与数据系列之间的相关性时，我会遇到以下错误：>>>i=[1,1,1]>>>j=[2,2,2]>>>importnumpyasnp>>>np.corrcoef(i,j)/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/lib/function_base.py:3003:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredintrue_dividec/=stddev[:,None]array([[nan,nan],[nan,nan]])`尝试一下，我发现这似乎只有在数组中的所有整数都相同时才发生。这是预期的还是我做错了什么
