例如……鸡是一种动物。卷饼是一种食物。WordNet允许您执行“is-a”...层次结构功能。但是，我怎么知道什么时候停止爬树呢？我想要一个等级。这是一致的。例如，如果出现一堆单词，我希望wordNet对所有单词进行分类，但在一定级别上，所以它不会太高。将“卷饼”归类为“东西”过于宽泛，而“墨西哥卷饼”则过于具体。我想上升或下降..直到正确的级别。 最佳答案 WordNet是词典而不是本体，因此“级别”并不适用。有SUMO，如果你想要一个有向格而不是网络，这是一个与WordNet相关的上层本体。对于某些领域，SUMO的中级本体可能是
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.
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
我需要知道数据帧中有多少层，但不知道该数据帧是否具有多索引或“普通”索引。假设一个数据框df和一个变量nb_levels来保存结果，如果数据框有一个多索引，我可以执行以下操作:>>>nb_levels=len(df.index[0])nb_levels=2假设一个2级多索引这样我就可以得到我想要的结果:try:df.index.get_level_values(1)nb_levels=1except:nb_levels=len(df.index[0])但这感觉就像一个可怕的hack，而且肯定有简单的方法可以得到这个结果。问题是我似乎找不到它。帮助？ 最佳答案
