我的matplotlib有一个问题，它生成的绘图与标题相去甚远。我的代码是:df=pandas.read_csv(csvpath,delimiter=',',index_col=0,parse_dates=[0],dayfirst=True,names=['Date','test1'])df.plot(subplots=True,marker='.',markersize=8,title="test",fontsize=10,color=['b','g','g'],figsize=(8,22))imagepath='capture.png'plt.savefig(imagepath)生
我正在尝试创建一个非常大的稀疏矩阵，其形状为(447957347,5027974)。并且，它包含3,289,288,566个元素。但是，当我使用scipy.sparse创建一个csr_matrix时，它返回如下内容:'with-1005678730storedelementsinCompressedSparseRowformat>创建矩阵的源码是:indptr=np.array(a,dtype=np.uint32)#aisapythonarray('L')containrowindexinformationindices=np.array(b,dtype=np.uint32)#bisa
我以JSON的形式从我的数据库中导出了一些数据，它本质上只是一个[列表]，里面有一堆(900K){objects}。现在正在尝试将它导入我的生产服务器，但我有一些便宜的网络服务器。他们不喜欢我在10分钟内吃掉他们所有的资源。如何将这个文件拆分成更小的block，以便我可以逐个导入它？编辑:实际上，它是一个PostgreSQL数据库。我愿意接受有关如何分block导出所有数据的其他建议。我在我的服务器上安装了phpPgAdmin，它应该可以接受CSV、Tabbed和XML格式。我必须修复phihag的脚本:importjsonwithopen('fixtures/PostalCodes.
numpy.ndarray.nbytes报告的内容让我很困惑。我刚刚创建了一个大小为100万(10^6)的单位矩阵，因此它有1万亿行(10^12)。Numpy报告该数组为7.28TB，但根据OSX事件监视器的报告，python进程仅使用3.98GB内存。整个数组是否包含在内存中？Numpy是否以某种方式压缩了它的表示，或者是由操作系统处理的？如果我简单地计算y=2*x，它应该与x大小相同，进程内存会增加到大约30GB，直到它被操作系统。为什么，我可以在x上进行什么样的操作而不会使内存使用量扩展太多？这是我使用的代码:importnumpyasnpx=np.identity(1e6)x.
我尝试使用XMLminidom解析这个巨大的XML文档.虽然它在示例文件上运行良好，但在尝试处理真实文件(大约400MB)时却使系统阻塞。我尝试调整来自codereview的代码(它以流式处理数据而不是立即加载内存)对于我的xml文件，由于元素的嵌套性质，我在隔离数据集时遇到了问题。我以前处理过简单的XML文件，但没有处理过像这样的内存密集型任务。这是正确的方法吗？如何将库存和出版商ID关联到每本书？这就是我最终计划将2个表关联起来的方式。非常感谢任何反馈。书.xmlBookDataAll2010-05-021.1MicrosoftPressTech74622009-01-30Code
我不知道NetworkX最近是否将其中一种方法调整为生成器而不是返回列表，但我正在寻找一种好的(而不是更好的)方法来获取图形的GC。我有一个有效但看起来效率很低的片段:#G=nx.Graph()giant=sorted(nx.connected_component_subgraphs(G),key=len,reverse=True)[0]有没有更简洁的方法？ 最佳答案 在networkx2.4中，nx.connected_component_subgraphs()已弃用，因此以下内容应该有效:Gcc=sorted(nx.connec
我有一个非常大的XML文件(准确地说是20GB，是的，我需要所有文件)。当我尝试加载文件时，收到此错误:Python(23358)malloc:***mmap(size=140736680968192)failed(errorcode=12)***error:can'tallocateregion***setabreakpointinmalloc_error_breaktodebugTraceback(mostrecentcalllast):File"file.py",line5,incode=xml.read()MemoryError这是我当前的代码，用于读取XML文件:frombs
我正在对3个词进行迭代，每个词长约500万个字符，我想找到20个字符的序列来标识每个词。也就是说，我想在一个单词中找到所有长度为20的序列，并且该单词是唯一的。我的问题是我编写的代码需要很长时间才能运行。我什至连一个字都没有完成过一个晚上运行我的程序。下面的函数采用一个包含字典的列表，其中每个字典包含20个可能的单词及其在500万个长单词中的一个位置。如果有人知道如何优化它，我将非常感激，我不知道如何继续...这是我的代码示例:deffindUnique(list):#Takesalistwithdictionariesandcompairseachelementinthedictio
我在元组/列表中存储了很多复杂的数据，但更喜欢使用小型包装类来使数据结构更容易理解，例如classPerson:def__init__(self,first,last):self.first=firstself.last=lastp=Person('foo','bar')print(p.last)...优于p=['foo','bar']print(p[1])...但是似乎有一个可怕的内存开销:l=[Person('foo','bar')foriinrange(10000000)]#ipythonnowtaks1.7GBRAM和delll=[('foo','bar')foriinrang
背景我正在研究使用celery(3.1.8)来处理每个巨大的文本文件(~30GB)。这些文件在fastq中格式并包含大约118M测序“读数”，它们基本上都是header、DNA序列和质量字符串的组合)。此外，这些序列来自双端测序运行，因此我同时迭代两个文件(通过itertools.izip)。我希望能够做的是获取每对读取，将它们发送到队列，并让它们在我们集群中的一台机器上进行处理(不管是哪台机器)以返回清理后的版本如果需要进行清洁(例如，基于质量)，则读取。我已经设置了celery和rabbitmq，我的workers启动如下:celeryworker-Atasks--autorelo
