本题:AutomaticallyimportmodelsonDjangoshelllaunch有解释如何在启动时使用shell_plus导入模型的答案，但没有关于如何运行代码的一般答案。但是有没有简单的方法来运行python脚本？pythonmanage.pyshell[orshell_plus]--run=script.py只会运行脚本，就像您在shell启动时输入了整个内容一样。我意识到您可以在shell中导入内容，但它们会被困在命名空间中。我认为ipython应该有一种方法来运行脚本，然后将其locals()导入到顶层命名空间中。在那种情况下，您可以只执行%magicscript
撰写本文时是Python新手。这是因为我希望用户能够从一个目录(以及任何子目录)中选择一组文件，不幸的是，Tkinter在文件对话框中选择多个文件的默认功能在Windows7上被破坏了(http://bugs.python.org/issue8010).所以我试图通过另一种方法(仍然使用Tkinter)来表示目录结构:构建目录结构的复制品，由带标签和缩进的复选框(在树中组织)组成。所以像这样的目录:\SomeRootDirectory\foo.txt\bar.txt\Stories\Horror\scary.txt\Trash\notscary.txt\Cyberpunk\Poems\
我有一个元组列表:l=[(1,2,3),(4,5,6)]列表可以是任意长度，元组也是如此。我想将其转换为元素的列表或元组，按照它们出现的顺序:f=[1,2,3,4,5,6]#or(1,2,3,4,5,6)如果我在开发时知道我会返回多少元组，我可以直接添加它们:m=l[0]+l[1]#(1,2,3,4,5,6)但是因为直到运行时我才知道我将拥有多少元组，所以我不能那样做。我觉得有一种方法可以使用map来做到这一点，但我想不出来。我可以遍历元组并将它们添加到累加器，但这会创建许多永远不会被使用的中间元组。我还可以遍历元组，然后遍历元组的元素，并将它们附加到列表中。这看起来效率很低。也许有一
我有一个多维numpy数组，我需要遍历给定的维度。问题是，直到运行时我才知道哪个维度。换句话说，给定一个数组m，我可能想要m[:,:,:,i]foriinxrange(n)或者我想要m[:,:,i,:]foriinxrange(n)等等我想numpy中一定有一个简单的功能来编写这个，但我不知道它是什么/它可能被称为什么。有什么想法吗？ 最佳答案 有很多方法可以做到这一点。您可以使用切片列表构建正确的索引，或者改变m的步幅。但是，最简单的方法可能是使用np.swapaxes:importnumpyasnpm=np.arange(24)
我正在尝试找到最Pythonic的方式来获取包含命令行选项的字符串:"-t500-x-c3-d"然后把它变成字典{"-t":"500","-x":True,"-c":"3","-d":True}更新:该字符串还应该能够包含--long选项，以及中间带有破折号的单词:"-t500-x-c3-d--long-option456-testingweird-behaviour"在建议我查看OptionParse模块之前，请记住我不知道有效选项是什么或类似的东西，我只是想将字符串放入字典中以允许根据不同的字典修改它选项。我正在考虑的方法是使用split()将项目放入列表中，然后遍历列表并查找以破
我正在尝试使用Sphinx来记录项目，但我不知道如何使用intersphinx。我使用这一行::py:meth:`math.sin`添加链接，但在输出中，它显示为粗体，而不是链接。尽管该行不起作用，但以下两者都起作用::py:meth:`dict.items`:py:class:`zipfile.ZipFile`我在conf.py文件中的intersphinx_mapping值是:intersphinx_mapping={'python':('http://docs.python.org/2.7',None)} 最佳答案 :py:m
我有一个flaskapi，我已经将它包裹在一个对象中。这样做使单元测试变得轻而易举，因为我可以使用各种不同的设置来实例化api，具体取决于它是在生产中、测试中还是在你有什么。我现在正在尝试稍微扩展API，为此我正在使用蓝图。问题是我不知道如何将参数传递给蓝图。我的路线需要访问哪个数据库等信息，并且该信息不是静态的。如何将此信息传递到蓝图中？我以下面的代码为例:API.py:classMyApi(object):def__init__(self,databaseURI):self.app=Flask(__name__)self.app.register_blueprint(mybluep
我有两个numpy数组:一个数组x形状为(n,a0,a1,...)和一个数组k形状为(n,b0,b1,...)。我想计算指数数组，使输出具有维度(a0,a1,...,b0,b1,...)和out[i0,i1,...,j0,j1,...]==prod(x[:,i0,i1,...]**k[:,j0,j1,...])如果只有一个a_i和一个b_j，广播通过importnumpyx=numpy.random.rand(2,31)k=numpy.random.randint(1,10,size=(2,101))out=numpy.prod(x[...,None]**k[:,None],axis=
我有一个表单数据框，df:cat_var_1cat_var_2num_var_10OrangeMonkey341BananaCat562OrangeDog223BananaMonkey6..假设数据集中cat_var_1的可能值的比率为['Orange':0.6,'Banana':0.4]，cat_var_2的可能值的比率为['Monkey':0.2,'Cat':0.7,'狗':0.1].如何将数据拆分为训练集、测试集和验证集(60:20:20拆分)，以便保留分类变量的比率？实际上，这些变量可以是任意数量，而不仅仅是两个。此外，很明显，在实践中可能永远无法实现精确的比率，但我们希望它尽
所以这是一个关于reshape的使用以及该函数如何在多维尺度上使用每个轴的问题。假设我有以下数组，其中包含由第一个索引索引的矩阵。我想要实现的是用第一个索引代替对每个矩阵的列进行索引。为了说明这个问题，请考虑以下示例，其中给定的numpy数组索引矩阵的第一个索引是z。x=np.arange(9).reshape((3,3))y=np.arange(9,18).reshape((3,3))z=np.dstack((x,y)).Tz的样子:array([[[0,3,6],[1,4,7],[2,5,8]],[[9,12,15],[10,13,16],[11,14,17]]])它的形状是(2,
