我有一个非常常见的模式“给定一个Foo，返回一个Bar”，例如，给定一个user_id，返回一个用户。这些类型的函数是否有约定俗成的命名模式？正在关注JoelonSoftware，我个人使用了很多bar_from_foo()，但我很少看到其他人这样做，它很快就变得冗长，例如widgets=user_widgets_from_user(user_from_param_map(params))是否有任何一种流行语言的常规命名方式或命名空间(例如User.from_map())？我对Python特别感兴趣，但您能想到的任何语言都会很有用。 最佳答案

我一直在使用C和Matlab处理HDF5文件，两者都使用相同的方式读取和写入数据集:用h5f打开文件用h5d打开数据集用h5s选择空间等等……但现在我正在使用Python，通过它的h5py库，我看到它有两种管理HDF5的方法:高级接口(interface)和低级接口(interface).对于前者，从文件的单个变量获取信息所需的代码行更少。使用高级接口(interface)时是否有明显的性能损失？例如，当处理一个包含很多变量的文件时，我们必须只读取其中一个。 最佳答案 高级接口(interface)通常会带来某种性能损失。之后，它是

有没有办法得到get_level_values的结果？不止一列？给定以下DataFrame:dabc14101611175121825131961420371521我希望获得级别a和c的值(即元组列表):[(1,10),(1,11),(1,12),(2,13),(2,14),(3,15)]注意事项:get_level_values不可能超过一级(例如df.index.get_level_values(['a','c'])有一种解决方法，可以在每个所需的列上使用get_level_values并将它们zip在一起:例如:a_list=df.index.get_level_values('

我有两个文件。文件test.a和test.b。test.a是在unix机器上预先生成的。test.b由用户生成，在windows和unix机器上都可以生成。我不能使用filecmp.cmp('test01/test.a','test01/test.b')因为它总是返回false，这要归功于不同的行尾。有什么优雅的解决方案吗？如果不是，在比较之前更改unix文件的行尾的最佳方法是什么？谢谢! 最佳答案 假设这两个是文本文件，使用标准的open()和readline()函数应该可以工作，因为除非b被传递，它们使用通用换行符(转换为\n)

我想合并2个具有广播关系的数据帧:没有公共(public)索引，只想找到2个数据框中的所有行对。所以想要制作N行数据框xM行数据框=N*M行数据框。是否有任何规则可以在不使用itertool的情况下实现这一点？DF1=idquantity01201223DF2=namepart0'A'31'B'42'C'5DF_merged=idquantitynamepart0120'A'31120'B'42120'C'53223'A'34223'B'45223'C'5 最佳答案 您可以在DataFrames和merge中使用辅助列tmp填充1在

这是我的代码:defextract_infos(i):blabla...blablacalculatev...dom=xml.dom.minidom.parseString(v)returndomdoc=xml.dom.minidom.Document()foriinrange(1,100):dom=extract_infos(i)forchildindom.childNodes:doc.appendChild(child.cloneNode(True))然后最后两行工作一次:Traceback(mostrecentcalllast):File"./c.py",line197,indo

特别是在单元测试中，我们使用这种“设计模式”，我称之为“从类级别获取类”框架测试.py:classFrameWorkHttpClient(object):....classFrameWorkTestCase(unittest.TestCase):#Subclasscancontroltheclasswhichgetsusedinget_response()HttpClient=FrameWorkHttpClientdefget_response(self,url):client=self.HttpClient()returnclient.get(url)我的测试.py:classMyH

假设我有一个多索引的pandas数据框，如下所示，取自documentation.importnumpyasnpimportpandasaspdarrays=[np.array(['bar','bar','baz','baz','foo','foo','qux','qux']),np.array(['one','two','one','two','one','two','one','two'])]df=pd.DataFrame(np.random.randn(8,4),index=arrays)看起来像这样:0123barone-0.096648-0.0802980.859359-0.

我有一个包含3个堆叠系列和5个条形图的条形图。我想通过更改线条的宽度来突出显示一个条(所有3个堆叠元素)。我正在使用以下命令绘制条形图:mybar=ax.bar(x,Y[:,i],bottom=x,color=colors[i],edgecolor='none',width=wi,linewidth=0)bar_handles=np.append(bar_handles,mybar)我有存储在数组bar_handles中的要更改的条形句柄，有没有办法更改条形图的edgecolor和linewidth绘制后的属性？ 最佳答案 ax.b

假设我有一个DataFrame:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.arange(0,24).reshape((3,8)))df.columns=pd.MultiIndex.from_arrays([['a1','a1','a2','a2','b1','b1','b2','b2'],['4th','5th','4th','5th','4th','5th','4th','5th']])print(df)输出:a1a2b1b24th5th4th5th4th5th4th5th001234567189101112131415216