我有以下代码来管理两种存储库。两个存储库类都继承了一个接口(interface)以允许重新初始化它们的资源。publicinterfaceCachingRepository{publicvoidinvalidateCache();}全局的、应用范围的存储库:@Named("globalRepo")@ApplicationScopedpublicclassGlobalRepositoryimplementsCachingRepository{privateListcategories;...@OverridepublicvoidinvalidateCache(){categories=n
我有函数f，它接受int并返回bool。我想找到最小非负整数x，f(x)为False。我怎样才能以大多数pythonic方式(最好是一行)做到这一点？这是我现在的做法:x=0whilef(x):x+=1print(x)我想要这样的东西:x=print(x) 最佳答案 在这里，使用next:fromitertoolsimportcountx=next(iforiincount()ifnotf(i))演示:>>>deff(x):...return(x-42)**2...>>>next(iforiincount()ifnotf(i))42
我有一个包含很多列的DataFrame。现在，我有一个条件可以测试其中的某些列，如果该列集中的任何一个不为零。有没有更优雅的方法将该条件应用于列的子集？我当前的代码是:df['indicator']=((df['col_1']!=0)|(df['col_2']!=0)|(df['col_3']!=0)|(df['col_4']!=0)|(df['col_5']!=0))我一直在寻找类似这样的伪代码:columns=['col_1','col_1','col_2','col_3','col_4','col_5']df['indicator']=df.any(columns,lambdav
如何使用Numpy向量化这个for循环？count=0arr1=np.random.rand(184,184)foriinrange(arr1.size[0]):forjinrange(arr1.size[1]):ifarr1[i,j]>0.6:count+=1printcount我试过:count=0arr1=np.random.rand(184,184)mask=(arr1>0.6)indices=np.where(mask)printindices,len(indices)我希望len(indices)给出计数，但它没有。请提出任何建议。 最佳答案
有时我发现自己写的代码是这样的:defanalyse(somedata):result=bestapproach(somedata)ifresult:returnresultelse:result=notasgood(somedata)ifresult:returnresultelse:result=betterthannothing(somedata)ifresult:returnresultelse:returnNone太丑了。当然，有些人喜欢省略一些语法:defanalyse(somedata):result=bestapproach(somedata)ifresult:retu
当我尝试通过anaconda环境安装模块“pymc”时，它显示错误消息如下:UnsatisfiableError:Thefollowingspecificationswerefoundtobeinconflict:blaze->pyyaml->python[version='>=2.7,vc=9blaze->pyyaml->yaml->*[track_features=vc9]pymcUse"condainfo"toseethedependenciesforeachpackage.我使用的是Python2.7.14，我在Windows上安装了anaconda1.6.9。我是Python
因为我的数据集是时间序列，我有30个不同的数据框，每个数据框都有超过10,000行。我想检查一下，温度值低于40之前的趋势。所以，我想在温度值低于40时对行进行子集化，并且我还想在温度值低于40之前对24行进行子集化。我已经尝试了一些代码，唯一有效的代码如下。但是子集化需要更长的时间(比如一个数据帧超过10分钟)。所以，我的代码很糟糕。所以我想知道python中的代码可以更快地进行子集化。你们能帮帮我吗？df=temperature_df.copy()drop_temperature_df=pd.DataFrame()#gettheindexduringdroptemperatured
我有一个有4列的numpy数组，我想选择第1、3和4列，其中第二列的值满足特定条件(即固定值)。我试图首先只选择行，但所有4列都通过:I=A[A[:,1]==i]哪个有效。然后我进一步尝试(类似于我非常熟悉的matlab):I=A[A[:,1]==i,[0,2,3]]这是行不通的。怎么做？示例数据:>>>A=np.array([[1,2,3,4],[6,1,3,4],[3,2,5,6]])>>>printA[[1234][6134][3256]]>>>i=2#Iwanttogetthecolumns1,3and4#foreveryrowwhichhasthevalueiinthesec
我想从另一个单词列表中创建一个新列表；当满足单词的特定条件时。在这种情况下，我想将所有长度为9的单词添加到新列表中。我用过:resultReal=[yforyinresultVitalifnotlen(y)删除所有长度小于4的条目。但是，我现在不想删除条目。我想用这些词创建一个新列表，但将它们保留在旧列表中。也许是这样的:iflen(word)==9:newlist.append() 最佳答案 抱歉，意识到您需要长度9，而不是长度9或更大。newlist=[wordforwordinwordsiflen(word)==9]
我有以下列表，mylist=['0.976850566018849','1.01711066941038','0.95545901267938','1.13665822176679','1.21770587184811','1.12567451365206','1.18041077035567','1.13799827821001','1.1624485106005','1.37823533969271','1.39598077584722','1.23844320976322','1.57397155911713','1.40605782943842','1.360375250850
