假设我有一个有限的可迭代X和X上的等价关系~。我们可以定义一个函数my_relation(x1,x2)如果x1~x2则返回True否则返回False.我想编写一个将X划分为等价类的函数。也就是说，my_function(X,my_relation)应该返回~的等价类列表。有没有在python中执行此操作的标准方法？更好的是，是否有专门用于处理等价关系的模块？ 最佳答案 以下函数接受一个可迭代的a和一个等价函数equiv，并执行您的要求:defpartition(a,equiv):partitions=[]#Foundpartitio
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。迄今为止，我一直只开发小型Python脚本。每个不超过500行。现在我要写一些更大的东西——我想它会有大约1000行。在一个文件中处理它是个好主意还是在子目录中组织代码是个好时机？我找到了一些关于如何模块化代码的建议，但我找不到关于何时这样做(或者更确切地说，何时不浪费时间)的任何信息。
假设我有这样的DatetimeIndex:ed数据(当然会有几天):XYZtimestamp2013-01-0210:00:13.295000366-8242-18202013-01-0210:00:13.329000366-8016-18202013-01-0210:00:13.35200032-8016-18202013-01-0210:00:13.88200032-9250-18202013-01-0210:00:15.076000-302-9250-1820我希望它像这样多索引:XYZDateTime2013-01-0210:00:13.295000366-8242-18201
我有一个数据框，我希望在其中对组内的值进行分组，然后将其划分为多个列。例如:假设我有以下数据框:>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>df=pd.DataFrame()>>>df['Group']=['A','C','B','A','C','C']>>>df['ID']=[1,2,3,4,5,6]>>>df['Value']=np.random.randint(1,100,6)>>>dfGroupIDValue0A1661C222B3983A4904C5855C638>>>我想对“组”字段进行分组，获取“值”字段的总和，并获取新字段，每个字段都
我有以下列表:initial_list=[['B','D','A','C','E']]我在列表的每个元素上应用一个函数并将结果放入字典中:forstateininitial_list:next_dict[state]=move([state],alphabet)结果如下:next_dict={'D':['E'],'B':['D'],'A':['C'],'C':['C'],'E':['D']}我想做的是根据它们的不同将键从initial_list中分离出来next_dict字典中的值，基本上将第一个列表的元素分组到next_dict中具有相同值的元素:new_list=[['A','C'
对于由空格/制表符分隔的输入文件，例如:123456789如何读取行并拆分整数，然后保存到列表或元组中？谢谢。data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]data=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)] 最佳答案 一种方法，假设子列表在不同的行上:withopen("filename.txt",'r')asf:data=[map(int,line.split())forlineinf]请注意，with语句直到Python2.6才正式生效。如果您使用的是早期版本，则需要执行以下操作from__future_
如果我有一个第一列是datetime64列的数据框。如何将此列拆分为2个新列，一个日期列和一个时间列。到目前为止，这是我的数据和代码:DateTime,Actual,Consensus,Previous2014011013:30:00,74000,196000,2410002013120613:30:00,241000,180000,2000002013110813:30:00,200000,125000,1630002013102212:30:00,163000,180000,1930002013090612:30:00,193000,180000,1040002013080212:
我设置我的管道从文件名队列开始，如下面的伪代码:filename_queue=tf.train.string_input_producer(["file0.pd","file1.pd"])指向包含多个序列化tf.train.Example图像的TFRecords。按照tensorflow指南，一个读取一个示例的函数:defread_my_file_format(filename_queue):reader=tf.SomeReader()key,record_string=reader.read(filename_queue)example,label=tf.some_decoder(r
我在numpy中有一个二维数组t:>>>t=numpy.array(range(81)).reshape((9,9))>>>tarray([[0,1,2,3,4,5,6,7,8],[9,10,11,12,13,14,15,16,17],[18,19,20,21,22,23,24,25,26],[27,28,29,30,31,32,33,34,35],[36,37,38,39,40,41,42,43,44],[45,46,47,48,49,50,51,52,53],[54,55,56,57,58,59,60,61,62],[63,64,65,66,67,68,69,70,71],[72,
我想把这个字符串变成字典。s='SEQ(A=1%B=2)OPS(CC=0%G=2)T1(R=N)T2(R=Y)'关注{'SEQ':'A=1%B=2','OPS':'CC=0%G=2','T1':'R=N','T2':'R=Y'}我试过这段代码d=dict(item.split('(')foritemins.split(')'))但是发生了错误ValueError:dictionaryupdatesequenceelement#4haslength1;2isrequired我知道为什么会出现这个错误，解决方案是删除结束括号s='SEQ(A=1%B=2)OPS(CC=0%G=2)T1(R=
