我认为我可以通过直接访问通过send传递给生成器的值的索引来简化我的python(2.7.10)代码，并且对代码运行感到惊讶。然后我发现应用于yield的索引实际上没有做任何事情，也没有抛出异常:defgen1():t=yield[0]asserttyieldFalseg=gen1()next(g)g.send('char_str')但是，如果我尝试索引yield三次或更多次，则会出现异常:defgen1():t=yield[0][0][0]asserttyieldFalseg=gen1()next(g)g.send('char_str')抛出TypeError:'int'object
从一个示例数据框df开始，例如:a,b0,0.711,0.752,0.803,0.90我将添加一个新列，其中包含b列的指数值。到目前为止我试过:df['exp']=math.exp(df['b'])但是这个方法返回:"cannotconverttheseriesto{0}".format(str(converter)"TypeError:cannotconverttheseriesto有没有办法将数学函数应用于整列？ 最佳答案 math.exp不理解Series数据类型，请使用numpynp.exp它执行并被矢量化，因此对整个列进行
我想在我的子图的顶部和底部(或左侧和右侧)生成带有轴标签的图。其他帖子详细介绍了我如何移动轴标签(例如，here)。但是，我对科学记数法中的指数有疑问。一个最小的工作示例最好地说明了这个问题:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltvars=4length=10000array=np.zeros((length,vars))array[:,0]=np.random.normal(0.0,1.0e6,(length))array[:,1]=1.0e6*np.tanh(array[:,0]/1.0e6)array[:,2]=1.0e5*np.r
为了解释这一点，这基本上是一种将浮点向量数据缩小为8位或16位有符号或无符号整数的方法，该整数具有单个公共(public)无符号指数(最常见的是bs16以11为常用指数的精度)。我不确定这个伪浮点方法叫什么；我所知道的就是得到结果float，你需要这样做:float_result=int_value/(2.0**exponent)我想做的是通过尝试从给定的float重新计算指数来基本上猜测指数来匹配这些数据。(如果处理得当，应该也可以用其他格式重新计算)因此，如果我得到的只是一大组1140个float，我该如何找到公共(public)指数并将这些float转换成这个缩小的bu8，bs8
目前我正在模拟我的密码方案来测试它。我已经开发了代码，但我被困在了一点。我正在尝试:g**x哪里g=256bitnumberx=256bitnumber此时Python挂起，我已经阅读了很多论坛、线程等，但只得出python挂起的结论，因为它很难处理如此大的数字。知道怎么做吗？任何两行代码，任何库，任何可以完成的事情。 最佳答案 它没有挂起，只是在处理。它将最终给你答案，前提是它没有首先耗尽内存。不过，我还没有听说过在密码学中使用这种过程的结果；通常重要的是所述功率的模数。如果你的情况相同，那么你可以使用pow()的三参数形式。相反
我有一个对数对数图，其范围从10^-3开始至10^+3.我想要值≥10^0有一个+checkin类似于值的指数有一个-checkin指数。在matplotlib中有没有一种简单的方法可以做到这一点？我调查了FuncFormatter但实现这一目标似乎过于复杂，而且我无法让它发挥作用。 最佳答案 您可以使用matplotlib.ticker模块中的FuncFormatter来完成此操作。您需要确定刻度值大于或小于1的条件。因此，如果log10(tickvalue)为>0，则添加+在标签字符串中签名，如果没有，那么它会自动得到它的减号。
我需要确认一些与pandas指数加权移动平均函数相关的事情。如果我有一个数据集df，我需要为其找到12天指数移动平均线，下面的方法是否正确。exp_12=df.ewm(span=20,min_period=12,adjust=False).mean()鉴于数据集包含20个读数，跨度(值的总数)应等于20。由于我需要找到12天移动平均线，因此min_period=12。我将跨度解释为数据集中值的总数或涵盖的总时间。有人可以确认我的上述解释是否正确吗？我无法理解调整的意义。我在下面附上了指向pandas.df.ewm文档的链接。http://pandas.pydata.org/pandas
这是我前几天试图解决的一个有趣的问题。是否可以强制一个float的有效数或指数与Python中的另一个float相同？出现这个问题是因为我试图重新缩放一些数据，以便最小值和最大值与另一个数据集匹配。但是，我的重新缩放后的数据略有偏差(大约小数点后6位)，这足以导致问题发生。为了给出一个想法，我有f1和f2(type(f1)==type(f2)==numpy.ndarray).我想要np.max(f1)==np.max(f2)和np.min(f1)==np.min(f2)。为此，我这样做:importnumpyasnpf2=(f2-np.min(f2))/(np.max(f2)-np.m
我有一些代码使用了修改后的一阶和二阶贝塞尔函数(iv和kv)。令人讨厌的是，它们似乎有极限，它们是iv(0,713)和kv(0,697)，每个加一，分别得到无穷大和0。这对我来说是个问题，因为我需要使用比这更高的值，通常高达2000或更多。当我尝试除以这些时，我最终除以0或无穷大，这意味着我得到错误或零，这两个我都不想要。我正在使用scipybesselfunctions,是否有更好的函数可以处理更小和更大的数字，或者修改Python以处理这些大数字的方法。我不确定这里真正的问题是什么，即为什么Python无法解决超过700的问题，是函数还是Python？我不知道Python是否已经这
我随机选择了这些数字，但这些结果似乎是一致的---浮点指数比整数指数快25%-50%。这些处理方式有何不同？In[209]:%timeit-n100000-r100np.power(3.71242,7)100000loops,bestof100:3.45µsperloopIn[210]:%timeit-n100000-r100np.power(3.71242,7.0)100000loops,bestof100:1.98µsperloop 最佳答案 np.power是一个universalfunction(ufunc)。这些函数可用于
