我是一名Python新手，被要求使用while和for循环进行一些练习。我被要求做一个程序循环，直到用户点击请求退出。只要。到目前为止，我有:User=raw_input('Enteronlytoexit:')running=1whilerunning==1:RunmyprogramifUser==#NotsurewhattoputhereBreakelserunning==1我试过:(按照练习中的指示)ifUser==还有ifUser==但这只会导致语法无效。请你告诉我如何以最简单的方式做到这一点。谢谢 最佳答案 我在(没有双关语
似乎普遍认为使用np.take比数组索引要快得多。例如http://wesmckinney.com/blog/numpy-indexing-peculiarities/,Fastnumpyfancyindexing,和Fast(er)numpyfancyindexingandreduction?.也有人建议np.ix_在某些情况下更好。我做了一些分析，在大多数情况下这似乎是正确的，尽管随着数组变大，差异会减小。性能受数组大小、索引长度(对于行)和所采用的列数的影响。行数似乎影响最大，即使索引为1D，数组中的列数也有影响。更改索引的大小似乎不会对方法之间产生太大影响。所以，问题有两个方面
给定一个TensorFlowtf.while_loop，我如何计算每个时间步的x_out相对于网络所有权重的梯度？network_input=tf.placeholder(tf.float32,[None])steps=tf.constant(0.0)weight_0=tf.Variable(1.0)layer_1=network_input*weight_0defcondition(steps,x):returnsteps一些笔记在我的网络中，条件是动态的。不同的运行将运行while循环不同的次数。调用tf.gradients(x,tf.trainable_variables())崩
我有一个将行附加到self.output的线程和一个运行直到self.done为真(或达到最大执行时间)的循环。除了使用不断检查是否已完成的while循环之外，是否有更有效的方法来执行此操作。while循环导致CPU在运行时达到100%。time.clock()whileTrue:iflen(self.output):yieldself.output.pop(0)elifself.doneor15 最佳答案 您的线程是否附加到此处的self.output，而您的主要任务正在消耗它们？如果是这样，这是为Queue.Queue量身定做的
我正在按照本教程安装TensorFlow(https://www.tensorflow.org/install/pip)，但在最后一个命令中:python-c"importtensorflowastf;tf.enable_eager_execution();print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000,1000])))"我得到这个结果:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'numpy.core._multiarray_umath'ImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimp
在virtualenv中运行pipinstallPillow==2.9.0时出现以下错误:error:Error-5whiledecompressingdata:incompleteortruncatedstream其他软件包安装/卸载正常，它似乎只影响Pillow2.9.0。我在(或不在)什么virtualenv似乎并不重要。下载源压缩包并从中安装有效，但由于这是在构建服务器上，这不是理想的解决方法，因为我想依赖pipinstall-rrequirements.txt版本:pip--version:来自/usr/local/lib/python2.7/site-packages(py
这个C结构的最佳Python习语是什么？while((x=next())!=END){....}我没有能力重新编码next()。更新:答案似乎是:forxiniter(next,END):.... 最佳答案 @MarkHarrison的回答:forxiniter(next_,END):....这是来自Python'sdocumentation的摘录:iter(o[,sentinel])Returnaniteratorobject....(snip)...Ifthesecondargument,sentinel,isgiven,the
怎么了？有人能解释一下这里发生了什么吗，我在紧密的循环中改变了:##j=i##whilejlc:j+=1j=next(jforjinrange(i,ls)iflen(wordlist[j])评论而版本运行整个程序:625毫秒，下生成器版本在的时间运行了整个程序2.125秒.这个更pythonic的版本导致性能如此灾难的原因是什么？编辑:可能是使用引起的psyco模块?当然，至少没有psyco的Python2.7的运行时间是下一个版本的2.141，这意味着几乎与带有psyco的Python2.6相同。删除*.pyc文件后，我没有让代码变慢。然后，当我也从库模块中删除了psyco的导入时，
我正在尝试重新安排我使用Pandas从json中自动读取的DataFrame。我搜索过但没有成功。我有以下json(为方便复制/粘贴而保存为字符串)，在“值”标签下有一堆json对象/字典json_str='''{"preferred_timestamp":"internal_timestamp","internal_timestamp":3606765503.684,"stream_name":"ctdpf_j_cspp_instrument","values":[{"value_id":"temperature","value":9.8319},{"value_id":"condu
基于我发现的示例here，我正在尝试从使用sumpy.diag创建的对角矩阵创建函数myM=Matrix([[x1,4,4],[4,x2,4],[4,4,x3]])例如，这是使用此例程创建的:importsympyasspimportnumpyasnpx1=sp.Symbol('x1')x2=sp.Symbol('x2')x3=sp.Symbol('x3')X=sp.Matrix([x1,x2,x3])myM=4*sp.ones(3,3)sp.diag(*X)+myM-sp.diag(*np.diag(myM))现在我想创建一个函数，使用ufuncify的lambdify，它采用num
