我正在尝试探索Python内置函数的功能。我目前正在尝试处理一些需要字符串的东西，例如:'thefastdog'并将字符串分解为所有可能的有序短语，作为列表。上面的示例将输出如下:[['the','fastdog'],['thefast','dog'],['the','fast','dog']]关键是在生成可能的短语时需要保留字符串中单词的原始顺序。我已经能够使用一个函数来执行此操作，但它相当笨重且丑陋。但是，我想知道Python中的某些内置功能是否有用。我在想，有可能在不同的空白处拆分字符串，然后递归地将其应用于每个拆分。可能有人有一些建议吗？ 最佳答案
我有一个数据库:正如您在“desc”列中看到的那样，文本的长度是可变的(这意味着我从该数据库中提取的两个字符串的长度不会相同)。我最终会向该数据库添加更多条目，但这是我目前正在测试和开始的。现在，我有以下python代码来获取这些字符串block并显示它们:cmd=input(Entercommand:)sql="SELECTcmd,`desc`FROMtableWHEREcmd='"+cmd+"'"cursor.execute(sql)result=cursor.fetchall()forrowinresult:print("Command:"+row[0]+":\n")print(
我正在尝试创建一个动画效果，该动画效果无法使用CSS变换，CSS滤波器或任何类型的更改CSS属性随着时间的推移（jQueryAnimate样式）我正在做的事情要求我能够将图像的每一行彼此分开。我想到了两种方法a）为图像的每一行创建一个DIV，将图像设置为每个DIV的背景，并使用背景位置使每一行仅显示背景图像的正确行。该解决方案将使用JavaScript将每个DIV的宽度设置为图像的宽度，以在循环中动态创建每个Divb）为图像的每一行使用帆布元素，然后使用image（）和createImageBitmap（）读取图像文件和canvas.drawimage（）将图像的正确行绘制到每个画布中。我有3
我已经有一个面部标志检测器，并且已经可以使用opencv和dlib保存图像，代码如下:#importthenecessarypackagesfromimutilsimportface_utilsimportnumpyasnpimportargparseimportimutilsimportdlibimportcv2#constructtheargumentparserandparsetheargumentsap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-p","--shape-predictor",required=True,help="Pa
我有一个很大的数据框，我存储了很多冗余值，这使得我很难处理我的数据。我有以下形式的数据框:importpandasaspddf=pd.DataFrame([["a","g","n1","y1"],["a","g","n2","y2"],["b","h","n1","y3"],["b","h","n2","y4"]],columns=["meta1","meta2","name","data"])>>>dfmeta1meta2namedataagn1y1agn2y2bhn1y3bhn2y4我在name中有我想要的新列的名称，在data中有相应的数据。我想生成以下形式的数据框:df=pd.
这次我遇到了一个“设计”问题。使用Python，我实现了一个使用5个参数的数学算法。为了找到这5个参数的最佳组合，我使用了5层嵌套循环来枚举给定范围内所有可能的组合。完成所需的时间似乎超出了我的预期。所以我觉得是时候使用多线程了……嵌套循环的核心任务是计算和保存。在当前代码中，每次计算的结果都附加到一个列表中，该列表将在程序结束时写入文件。由于我对任何语言都没有太多的多线程经验，更不用说Python了，所以我想请教一些关于这个问题的结构应该是什么的提示。即，应如何将计算动态分配给线程，以及线程应如何保存结果并将所有结果合并到一个文件中。希望线程数可以调整。任何带有代码的插图都会很有帮助
我想将一个大约50GB的大文本文件拆分成多个文件。文件中的数据是这样的-[x=0-9之间的任意整数]xxx.xxx.xxx.xxxxxx.xxx.xxx.xxxxxx.xxx.xxx.xxxxxx.xxx.xxx.xxx..............................文件中可能有数十亿行，我想每个文件写30/40百万行。我猜这些步骤是-我要打开文件然后使用readline()必须逐行读取文件并同时写入新文件一旦达到最大行数，它将创建另一个文件并又开始写作了。我想知道如何以内存高效且更快的方式将所有这些步骤放在一起。我在堆栈中看到了一些例子，但没有一个能完全帮助我真正需要的东
我有一个很大的numpy数组，当我运行scikitlearn的train_test_split将数组拆分为训练和测试数据时，我总是会遇到内存错误。拆分成训练和测试的内存效率更高的方法是什么？为什么train_test_split会导致这种情况？以下代码导致内存错误并导致崩溃importnumpyasnpfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitX=np.random.random((10000,70000))Y=np.random.random((10000,))X_train,X_test,Y_train,Y_test=tra
我想将u"anarbitraryunicodestring"拆分成300字节的block而不破坏任何字符。使用unicode_string.encode("utf8")将字符串写入需要utf8的套接字。我不想破坏任何角色。我该怎么做？ 最佳答案 UTF-8就是为此而设计的。defsplit_utf8(s,n):"""SplitUTF-8sintochunksofmaximumlengthn."""whilelen(s)>n:k=nwhile(ord(s[k])&0xc0)==0x80:k-=1yields[:k]s=s[k:]yie
我有一个PandasDataFrame以下形式每年(2008年-2015年)每个ID一行。对于MaxTemp、MinTemp和Rain列，每个单元格都包含一个值数组，对应于当年的某一天，即上面的框架frame3.iloc[0]['MaxTemp'][0]是2011年1月1日的值frame3.iloc[0]['MaxTemp'][364]是2011年12月31日的值。我知道这是错误的结构，但这是我必须处理的数据。它以这种方式存储在MongoDB中(其中这些行之一相当于Mongo中的文档)。我想拆分这些嵌套数组，这样我就不会每年每个ID一行，而是每天每个ID一行。但是，在拆分数组时，我还想
