我有一个大的稀疏numpy/scipy矩阵，其中每一行对应于高维空间中的一个点。我想进行以下类型的查询:给定一个点P(矩阵中的一行)和一个距离epsilon，找到与epsilon距离最大的所有点P.我使用的距离度量是Jaccard相似度，因此应该可以使用局部敏感哈希技巧，例如MinHash。在某处是否有针对稀疏numpy数组的MinHash实现(我似乎找不到)或者是否有一种简单的方法可以做到这一点？我不只是从Github中提取为非稀疏数组构建的东西的原因是scipy中的稀疏数据结构可能会导致时间复杂度爆炸。 最佳答案 如果您有非常大
我正在学习Python，现在我正在学习作用域和非局部语句的主题。在某个时候，我以为我已经弄明白了，但是nonlocal来了，把一切都搞砸了。示例编号1:print("let'sbegin")defa():defb():nonlocalxx=20b()a()运行自然失败。更有趣的是print()没有被执行。为什么？我的理解是封闭的defa()直到print()被执行，嵌套的defb()是仅在调用a()时执行。我很困惑...好的，让我们尝试示例2:print("let'sbegin")defa():ifFalse:x=10defb():nonlocalxx=20b()a()Aaand...
给定Python代码如deffunc():foriinrange(10):passforiinrange(10):passpylint提示Redefiningname'i'fromouterscope用Pythonic的方式来写上面的代码是什么？在本地使用不同的变量，比如说j?但是为什么，当变量在两种情况下的含义完全相同时(i表示索引)。假设我将所有本地索引更改为j，然后我发现我想使用j作为glocal范围内的第二个索引。还得再换？我无法禁用lint警告，我不想拥有它们，我想编写Pythonic，但我想在整个过程中对同一事物使用相同的名称，在上面的简单情况下。这不可能吗？
一段时间以来，我一直在想是否有更简单的方法可以将类属性分配给方法局部命名空间。例如，在dosomething方法中，我明确引用了self.a和self.b:classtest:def__init__(self):self.a=10self.b=20defdosomething(self):a=self.ab=self.breturn(a+b)但有时我有很多变量(超过10个)，输入和查看时会变得很困惑-我会在方法的开头有一堆var=self.var语句.有什么办法可以做到这种更紧凑的方式吗？(我知道更新local()不是一个好主意)编辑:理想情况下，我想要的是:defdosomethin
假设我在NumPy中有一个包含连续可微函数求值的数组，我想找到局部最小值。没有噪音，所以每个值低于其所有邻居值的点都符合我的局部最小值标准。我有以下适用于二维数组的列表理解，忽略了边界上的潜在最小值:importnumpyasNdeflocal_minima(array2d):local_minima=[indexforindexinN.ndindex(array2d.shape)ifindex[0]>0ifindex[1]>0ifindex[0]但是，这很慢。我还想让它适用于任意数量的维度。例如，有没有一种简单的方法可以获取任意维度数组中某个点的所有邻居？还是我完全以错误的方式解决了
我正在寻找一种优雅的方法来将Python字典中的一些值提取为本地值。与此等效的东西，但对于更长的值列表和更长的键/变量名称更清晰:d={'foo':1,'bar':2,'extra':3}foo,bar=d['foo'],d['bar']我原本希望得到类似下面的东西:foo,bar=d.get_tuple('foo','bar')我可以轻松编写一个不错的函数:defget_selected_values(d,*args):return[d[arg]forarginargs]foo,bar=get_selected_values(d,'foo','bar')但我一直暗暗怀疑还有其他一些内
我有一个包含两列的Pandas数据框，一列是温度，另一列是时间。我想将第三列和第四列分别命名为最小值和最大值。这些列中的每一列都将用nan填充，除非有局部最小值或最大值，否则它将具有该极值的值。这是数据的示例，基本上我试图识别图中的所有峰值和低点。是否有任何带有pandas的内置工具可以完成此任务？ 最佳答案 Thesolutionofferedbyfuglede很好，但是如果您的数据非常嘈杂(如图中的数据)，您最终会得到很多误导性的局部极端值。我建议你使用scipy.signal.argrelextrema()方法。.argrel
如何在python中拟合局部加权回归，以便它可以用于预测新数据？有statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess.lowess，但它只返回原始数据集的估计；所以它似乎只能将fit和predict放在一起，而不是像我预期的那样分开。scikit-learn总是有一个fit方法，允许对象稍后在带有predict的新数据上使用；但它没有实现lowess。 最佳答案 Lowess非常适合预测(与插值相结合时)!我认为代码非常简单——如果您有任何问题，请告诉我!MatplolibFigureimportm
我需要一种方法将名称从外部代码块“注入(inject)”到函数中，这样它们就可以在本地访问并且它们不需要由函数的代码专门处理(定义为函数参数，从*args等加载)简化场景:提供一个框架，用户可以在其中定义(使用尽可能少的语法)自定义函数来操作框架的其他对象(不一定全局).理想情况下，用户定义defuser_func():Mouse.eat(Cheese)ifCat.find(Mouse):Cat.happy+=1此处Cat、Mouse和Cheese是框架对象，出于充分的理由，它们不能绑定(bind)到全局命名空间。我想为这个函数编写一个包装器，使其表现如下:defframework_w
我可以查询一个明确的值:fills.query('Symbol=="BUDUS"')现在我想查询一个变量:In[40]:my_symbolOut[40]:'BUDUS'在pandas0.13.1中，我可以简单地使用:fills.query('Symbol==my_symbol')pandas0.14.0不再允许这样做，因为localvariablesmustbereferredtoexplicitly.所以我尝试了fills.query('Symbol==@my_symbol')但这返回了一个错误KeyError:'__pd_eval_local_my_symbol'我能够更改我的一些
