假设我有一个类X，我如何检查哪个是基类，以及它们的基类等？我将Eclipse与PyDev结合使用，例如对于Java，您可以在类名上键入CTRL+T并查看层次结构，例如:java.lang.Objectjava.lang.Numberjava.lang.IntegerPython有可能吗？如果在EclipsePyDev中不可能，我在哪里可以找到此信息？ 最佳答案 在突出显示类名的情况下按f4以打开层次结构View。 关于python-如何检查Python的类层次结构？，我们在StackOv
我实现了一个Python脚本来识别手绘中的形状。但是，脚本识别的形状比需要的多。这是一个示例图片:这是脚本的输出:我写的部分代码如下:defcreate_graph(vertex,color):forginrange(0,len(vertex)-1):foryinrange(0,len(vertex[0][0])-1):cv2.circle(newimg,(vertex[g][0][y],vertex[g][0][y+1]),3,(255,255,255),-1)cv2.line(newimg,(vertex[g][0][y],vertex[g][0][y+1]),(vertex[g+
如何在scipy/numpy中对相关矩阵运行层次聚类？我有一个100行乘9列的矩阵，我想通过9种条件下每个条目的相关性来分层聚类。我想使用1-pearson相关作为聚类的距离。假设我有一个包含100x9矩阵的numpy数组X，我该怎么做？我尝试使用hcluster，基于这个例子:Y=pdist(X,'seuclidean')Z=linkage(Y,'single')dendrogram(Z,color_threshold=0)但是，pdist不是我想要的，因为那是欧氏距离。有什么想法吗？谢谢。 最佳答案 只需将指标更改为correl
假设你有类似的东西classC2:passclassC1(object):passclassB2:passclassB1(C1,C2):passclassA(B1,B2):pass当您具有混合层次结构时，python相对于继承和方法解析顺序的行为如何？它是否服从旧遍历、新遍历、两者的混合，这取决于正在遍历层次结构的哪个分支？ 最佳答案 答案是“两者的结合”。您可以使用inspect.getmro()检查自己，它适用于旧式和新式类。它返回MRO，即方法解析顺序。任何旧式类都有深度优先、从先到后的MRO。(这对于最复杂的情况来说是个
我正在尝试实现找到的算法here在带有OpenCV的Python中。我正在尝试实现算法的一部分，根据它们具有的内部边界的数量删除不相关的边缘边界。如果当前边边界恰好有一个或两个内边边界，则可以忽略内边界如果当前边边界有两个以上的内边边界，可以忽略我无法确定从图像中提取的轮廓的树结构。我当前的来源:importcv2#Loadtheimageimg=cv2.imread('test.png')cv2.copyMakeBorder(img,50,50,50,50,cv2.BORDER_CONSTANT,img,(255,255,255))#Splitouteachchannelblue=c
我看过很多关于如何分层排列数据帧行索引的示例，但我正在尝试对列做同样的事情，但我不理解语法:给定:df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,10),columns=['consumption','voltage','consumption','voltage','temperature','humidity','consumption','voltage','temperature','humidity'],index=pd.date_range('20000103',periods=10))>>>dfconsumptionvoltageconsumptio
python中的any命令行选项是否用于打印异常/错误类层次结构？输出应该类似于http://docs.python.org/2/library/exceptions.html#exception-hierarchy 最佳答案 inspect模块可能有帮助，特别是getclasstree()功能:Arrangethegivenlistofclassesintoahierarchyofnestedlists.Whereanestedlistappears,itcontainsclassesderivedfromtheclasswhos
我正在使用SciPy的分层凝聚聚类方法对mxn特征矩阵进行聚类，但聚类完成后，我似乎无法弄清楚如何从生成的聚类中获取质心。下面是我的代码:Y=distance.pdist(features)Z=hierarchy.linkage(Y,method="average",metric="euclidean")T=hierarchy.fcluster(Z,100,criterion="maxclust")我正在获取我的特征矩阵，计算它们之间的欧氏距离，然后将它们传递给层次聚类方法。从那里开始，我正在创建最多100个集群的平面集群现在，基于扁平簇T，我如何获得代表每个扁平簇的1xn质心？
我有一个包含大约5000个条目的距离矩阵，并使用scipy的层次聚类方法对矩阵进行聚类。我为此使用的代码是以下片段:Y=fastcluster.linkage(D,method='centroid')#D-distancematrixZ1=sch.dendrogram(Y,truncate_mode='level',p=7,show_contracted=True)由于包含所有这些数据的树状图会变得相当密集，因此我使用truncate_mode稍微修剪一下。所有这些都有效，但我想知道如何找出原始5000个条目中的哪些条目属于树状图中的特定分支。我试过用leaves=sch.leaves
是否有一种有效的方法来计算特定元素的最深后代级别？例子:firstsecondthird#wrapper应该返回4的后代级别，因为最深的链是这样的:#wrapper>ul>li>a。li.first应该返回1因为它没有child，li.last应该返回2因为li.last>a。我可以做一个$('#wrapper').find(*)并遍历所有结果，这对于有很多后代的元素来说应该很慢，特别是对于body元素。这是实验的开始:http://jsbin.com/ixeWaja/1/edit有什么有效解决这个问题的想法吗？ 最佳答案 如果您最
