正在做我的第一个真正的Django项目，需要指导。背景:我的项目是一个reddit克隆。用户提交链接+文本。访客投票赞成或反对。有一个social_ranking算法，作为后台脚本每约2分钟运行一次，根据净票数和内容的新鲜度重新排列所有提交。相当普通的东西。问题:按votes排序无法正常工作，因为votes被初始化为None而不是0。这会导致投了None票的提交排名低于投反对票的提交。我已经调试了这个问题好几天了-运气不好。细节:我已经覆盖了模型的模型管理器，为查询集注释了一个Sum聚合函数，然后按“社会排名”和投票对所述查询集进行排序。下面是我的models.py。我使用的是Djan
我有一个一维numpy数组(array_)和一个Python列表(list_)。以下代码有效，但效率低下，因为切片涉及不必要的副本(当然适用于Python列表，我相信也适用于numpy数组？):result=sum(array_[1:])result=sum(list_[1:])重写它的好方法是什么？ 最佳答案 切片numpy数组不会生成副本，就像在列表的情况下那样。作为一个基本的例子:importnumpyasnpx=np.arange(100)y=x[1:5]y[:]=1000printx[:10]这会产生:[010001000
我目前正在尝试将本教程代码实现到我自己的convnet.py中，但出现错误。Tutorial这是完整的错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"convnet.py",line6,inmodel.add(Conv2D(32,(3,3),input_shape=(3,150,150)))TypeError:__init__()missing1requiredpositionalargument:'nb_col'这是程序出错的前10行:fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,
我是Python的新手，目前面临一个我无法解决的问题。我真的希望你能帮助我。英语不是我的母语，所以如果我不能正确表达自己，我很抱歉。假设我有一个包含两列的简单数据框:indexNum_AlbumsNum_authors01041152443710004144538Num_Abums_tot=sum(Num_Albums)=30我需要对Num_Albums中的数据进行累加，直到达到某个条件。注册满足条件的索引，并从Num_authors中获取对应的值。例子:Num_Albums的累积总和，直到总和等于30的50%±1/15(-->15±2):10=15±2?No,thencontinue
我希望在TensorFlow中实现类似于2D卷积的操作。根据我的理解，实现卷积最常见的方法是首先对图像应用im2col操作(参见here-“作为矩阵乘法的实现”小节)-一种将图像转换为二维矩阵的操作，其中图像的各个“block”被应用为扁平列。换句话说，上述链接资源的摘录解释了im2col的出色表现:[...]Forexample,iftheinputis[227x227x3](intheformatheightxwidthxn_channels)anditistobeconvolvedwith11x11x3filtersatstride4,thenwewouldtake[11x11x
使用django的ORMannotate()和/或aggregate():我想根据一个类别字段进行汇总，然后对每个日期的类别值进行平均。我尝试使用两个annotate()语句来完成它，但得到了一个FieldError。我这样做:queryset1=self.data.values('date','category').annotate(sum_for_field=Sum('category'))它输出一个ValuesQuerySet对象，其中包含如下内容(因此每个类别值的总和):[{'category':'apples','date':'2015-10-12',sum_for_fiel
我有一个很大的代码，它在某一时刻根据从probabilitydensityfunction中获取的概率对数组中的值进行采样。(PDF)。为此，我使用numpy.random.choice在numpy1.8.0之前它工作得很好。这是一个MWE(文件pdf_probs.txt可以下载here):importsimplejsonimportnumpyasnp#Readprobabilitiesfromfile.f=open('pdf_probs.txt','r')probs=simplejson.load(f)f.close()printsum(probs)#问题是，在使用numpy1.9.
我正在使用一个Python对象，它实现了__add__，但没有子类化int。MyObj1+MyObj2工作正常，但是sum([MyObj1,MyObj2])导致了TypeError，因为sum()首先尝试0+MyObj。为了使用sum()，我的对象需要__radd__来处理MyObj+0或者我需要提供一个空对象作为start参数。所讨论的对象并非设计为空。在任何人问之前，该对象既不是列表也不是字符串，因此使用join()或itertools无济于事。编辑细节:该模块有一个SimpleLocation和一个CompoundLocation。我将Location缩写为Loc。SimpleL
问:如何加快速度？下面是我对Matlab的im2col的实现“滑动”具有返回每第n列的附加功能。该函数获取一个图像(或任何2个dim数组)并从左到右、从上到下滑动，挑选出每个给定大小的重叠子图像，并返回一个列为子图像的数组。importnumpyasnpdefim2col_sliding(image,block_size,skip=1):rows,cols=image.shapehorz_blocks=cols-block_size[1]+1vert_blocks=rows-block_size[0]+1output_vectors=np.zeros((block_size[0]*bl
为了满足自己的好奇心，我决定亲自学习NumPy的工作原理。似乎最简单的函数是最难翻译成代码的(我是按代码理解的)。为每种情况对每个轴进行硬编码很容易，但我想找到一种动态算法，可以在具有n维的任何轴上求和。官方网站上的文档没有帮助(它只显示结果而不是过程)并且很难浏览Python/C代码。注意:我确实发现当对数组求和时，指定的轴被“移除”，即形状为(4,3,2)的数组与轴1的总和产生形状为(4,2)的数组的答案 最佳答案 设置考虑numpy数组aa=np.arange(30).reshape(2,3,5)print(a)[[[0123
