将列表转换为boolean值的最佳方法是什么？我正在寻找类似的东西:returneval_bool(my_list)我有一个自定义容器，我在其中实现了__nonzero__方法，它应该像这样工作:ifself.my_list:returnTruereturnFalse但是它足够pythonic了吗？:)无论如何，我很好奇Python如何解释if语句中列表的值，因为这段代码的工作方式不同:returnmy_list==TrueJ. 最佳答案 只需使用:bool(my_list)将其评估为Python“真实性”并返回一个真正的boole
对于以下Python字典:dict={'stackoverflow':True,'superuser':False,'serverfault':False,'meta':True,}我想将上面的bool值聚合成下面的bool表达式:dict['stackoverflow']anddict['superuser']anddict['serverfault']anddict['meta']上面的代码应该返回False。我使用的是上面已知名称的key，但我希望它能正常工作，以便可以有大量未知的key名称。 最佳答案 在python2.5+
Inarelatedquestion我了解到，如果我有一个形状为MxMxN的数组，并且我想根据形状为MxM的bool矩阵进行选择，我可以简单地做data[select,...]并完成它。不幸的是，现在我的数据顺序不同了:importnumpyasnpdata=np.arange(36).reshape((3,4,3))select=np.random.choice([0,1],size=9).reshape((3,3)).astype(bool)对于data中索引为i0,i1,i2的每个元素，如果select[i0,i2]==True，则应该选择它>。我怎样才能继续我的选择，而不必做一
我自己编写了用于list_display(管理类)的方法，如下所示:classMyClassAdmin(admin.ModelAdmin):list_display=('my_own_method')defmy_own_method(self,obj):if[condition]:returnTrueelse:returnFalse但是这个值在列表中显示为文本(True或False)，而不是像这样的默认djangobool图标:我应该怎么做才能改变它？ 最佳答案 将您的代码更改为以下内容:classMyClassAdmin(admi
我知道如何根据另一列的值使用apply或np.where创建一个新列，但是有选择地更改现有列的值的方法专栏正在逃避我；我怀疑涉及df.ix？我接近了吗？例如，这是一个简单的数据框(我的有数万行)。如果名称以字母“e”结尾，我想更改“标志”列中的值(假设为“蓝色”):>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'name':['Mick','John','Christine','Stevie','Lindsey'],\'flag':['Purple','Red',nan,nan,nan]})[['name','flag']]>>>printdfnamef
前几天我做了一个有趣的观察。我正在尝试各种方法来获取对象的“真实性”和每个对象的速度，我注意到not比bool快很多.>>>bool([5,6,7])True>>>bool([])False>>>notnot[5,6,7]True>>>notnot[]False>>>importtimeit>>>fromnumpyimportmean>>>mean(timeit.repeat('bool(a)','a=[5,6,7]',repeat=10))0.19072036743164061>>>mean(timeit.repeat('bool(a)','a=[]',repeat=10))0.18
我有一些数组带有dims'time','lat','lon'和一些只有'lat','lon'。我经常必须这样做，以便使用2d(经纬度)掩码来掩蔽时间相关数据:x.data[:,mask.data]=np.nan当然，计算会按预期广播。如果y是二维经纬度数据，它的值将广播到x中的所有时间坐标:z=x+y但索引并没有像我预期的那样广播。我希望能够做到这一点，但它引发了ValueError:Bufferhaswrongnumberofdimensions:x[mask]=np.nan最后，xr.where确实按预期在时间坐标上广播了掩码的值，但您不能以这种方式设置值。p>x_masked=x
我正在使用gensim的Doc2Vec函数在Python中将文档转换为矢量。用法示例model=Doc2Vec(documents,size=100,window=8,min_count=5,workers=4)我应该如何解释size参数。我知道如果我设置size=100，输出向量的长度将是100，但这是什么意思？例如，如果我将size增加到200，有什么区别？ 最佳答案 Word2Vec捕获一个词的分布式表示，这本质上意味着，多个神经元捕获一个概念(概念可以是词义/情感/词性等)，以及单个神经元对多个概念有贡献。这些概念是自动学习
当我尝试将pandas数据框中的某些列从“0”和“1”转换为“TRUE”和“FALSE”时，pandas会自动将dtype检测为bool值。我想将dtype保留为字符串，其中包含字符串“TRUE”和“FALSE”。见下面的代码:booleanColumns=pandasDF.select_dtypes(include=[bool]).columns.values.tolist()booleanDictionary={'1':'TRUE','0':'FALSE'}pandasDF.to_string(columns=booleanColumns)forcolumninbooleanCol
我正在尝试调试我的Flask应用程序中的一个View，该View返回500状态，回溯中出现错误TypeError:'bool'objectisnotcallable。View从Flask-Login调用login_user然后返回True以指示登录成功。我一直在调试，直到app_iter=app(environ,start_response)并且app现在是一个值为True的bool值，而不是Flask应用程序对象。Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\Python27\lib\site-packages\flask\app.py",line183
