如果我想从标准输入读取所有个整数到vector，我可以使用方便:vectorv{istream_iterator(cin),istream_iterator()};但假设我只想读取n整数。手写循环是我得到的一切吗？vectorv(n);for(vector::size_typei=0;i>v[i];或者有没有更多的右手方法可以做到这一点？ 最佳答案 您通常不应该对std::copy_n这样做。，它假定提供的迭代器在增加n次时仍然有效:Copiesexactlycountvaluesfromtherangebeginningatfir

正如标题所说，我很好奇是否有办法用scanf读取C++字符串。我知道我可以读取每个字符并将其插入到应得的字符串中，但我想要类似的东西:stringa;scanf("%SOMETHING",&a);gets()也不起作用。提前致谢! 最佳答案 这可以工作chartmp[101];scanf("%100s",tmp);stringa=tmp; 关于c++-使用scanf读入std::string，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https:

发现js中的request模块无法正确处理gzip或inflate格式http响应。例如:request({url:'someurl'},function(error,response,body){//ifthecontent-encodingisgzip,thebodyparamherecontainsbinariesotherthanreadablestring.Andevenworseafteryouconvertthebodytobuffer,uevencannotgunzipit.}所以我想使用官方文档中的示例代码。varrequest=http.get({host:'izs

我编写了一个非常简单的函数，它从给定的URL下载图像，调整大小并上传到S3(使用'gm'和'knox')，我不知道我是否正在读取流到正确的缓冲区。(一切正常，但它是正确的方法吗？)另外，我想了解有关事件循环的一些信息，我怎么知道函数的一次调用不会泄漏任何内容或将“buf”变量更改为另一个已经运行的调用(或者这种情况是不可能的，因为回调是匿名函数？)varhttp=require('http');varhttps=require('https');vars3=require('./s3');vargm=require('gm');module.exports.processImageUr

将Cassandra数据读入pandas的正确且最快的方法是什么？现在我使用下面的代码，但是速度很慢……importpandasaspdfromcassandra.clusterimportClusterfromcassandra.authimportPlainTextAuthProviderfromcassandra.queryimportdict_factoryauth_provider=PlainTextAuthProvider(username=CASSANDRA_USER,password=CASSANDRA_PASS)cluster=Cluster(contact_poin

我正在尝试在python中读取png图像。scipy中的imread函数是deprecated他们建议使用imageio库。但是，我宁愿将外部库的使用限制为scipy、numpy和matplotlib库。因此，使用imageio或scikitimage对我来说不是一个好的选择。python或scipy、numpy或matplotlib中是否有任何方法可以读取图像，这些方法不会被弃用？ 最佳答案 你可以使用matplotlib(如matplotlibdocumentation所示)importmatplotlib.pyplotaspl

我正在尝试找到将一堆图像从目录读取到numpy数组中的最快方法。我的最终目标是计算所有这些图像中像素的最大、最小和第n个百分位数等统计数据。当所有图像的像素都在一个大的numpy数组中时，这是简单而快速的，因为我可以使用内置的数组方法，例如.max和.min，并且np.percentile函数。以下是25张tiff图像(512x512像素)的几个示例时序。这些基准来自在jupyter-notebook中使用%%timit。差异太小，仅对25张图片没有任何实际意义，但我打算在未来阅读数千张图片。#Importsimportosimportskimage.ioasioimportnumpy

pandasread_csv函数似乎没有稀疏选项。我有csv数据，其中包含大量零(它压缩得非常好，去掉任何0值会将其缩小到几乎是原始大小的一半)。我尝试先使用read_csv将其加载到密集矩阵中，然后调用to_sparse，但这需要很长时间并且会阻塞文本字段，尽管大多数数据是float。如果我首先调用pandas.get_dummies(df)将分类列转换为1和0，然后调用to_sparse(fill_value=0)会花费大量时间，对于一个包含1200万个条目(大部分为零)的主要数字表来说，这比我预期的要长得多。即使我从原始文件中去除零并调用to_sparse()(这样填充值为NaN

我正在尝试将文本文件的行读入python中的列表或数组。我只需要能够在创建后单独访问列表或数组中的任何项目。文本文件格式如下:0,0,200,0,53,1,0,255,...,0....在上面，实际的文本文件有数百或数千个项目。我正在使用以下代码尝试将文件读入列表:text_file=open("filename.dat","r")lines=text_file.readlines()printlinesprintlen(lines)text_file.close()我得到的输出是:['0,0,200,0,53,1,0,255,...,0.']1显然，它将整个文件读入仅包含一项的列表，

我需要在每个服务器启动时读取大约50个文件，并将每个文本文件的表示形式放入内存中。每个文本文件都有自己的字符串(字符串持有者最好使用哪种类型？)。将文件读入内存的最快方法是什么，以及保存文本以便我可以在内存中操作它(主要是搜索和替换)的最佳数据结构/类型是什么？谢谢 最佳答案 内存映射文件将是最快的......像这样:finalFilefile;finalFileChannelchannel;finalMappedByteBufferbuffer;file=newFile(fileName);fin=newFileInputStre