คำถามติดแท็ก python

ฉันเข้าใจเรื่องนี้แล้ว แต่ยังมีปัญหาเกี่ยวกับสิ่งที่ Django ให้คำจำกัดความว่า "แอป" ฉันควรสร้างแอปใหม่สำหรับฟังก์ชันแต่ละส่วนในไซต์แม้ว่าจะใช้โมเดลจากโปรเจ็กต์หลัก พวกคุณมีหลักเกณฑ์ที่ดีว่าจะแยกแอปใหม่เมื่อใดและเมื่อใดควรใช้ฟังก์ชันร่วมกับ "โครงการหลัก" หรือแอปอื่น ๆ

107 python  django 

ฉันมีภาพนี้: plt.plot(sim_1['t'],sim_1['V'],'k') plt.ylabel('V') plt.xlabel('t') plt.show() ฉันต้องการซ่อนตัวเลข ถ้าฉันใช้: plt.axis('off') ... ฉันได้ภาพนี้: นอกจากนี้ยังซ่อนฉลากและV tฉันจะเก็บป้ายกำกับในขณะที่ซ่อนค่าได้อย่างไร

107 python  matplotlib 

ฉันต้องการดูว่าไม่มีฟิลด์ / ตัวแปรอยู่ในเทมเพลต Django หรือไม่ ไวยากรณ์ที่ถูกต้องคืออะไร? นี่คือสิ่งที่ฉันมีอยู่ในปัจจุบัน: {% if profile.user.first_name is null %} <p> -- </p> {% elif %} {{ profile.user.first_name }} {{ profile.user.last_name }} {% endif%} ในตัวอย่างด้านบนฉันจะใช้อะไรแทน "null"

107 python  django  django-forms  django-templates  django-views 

ฉันมี: words = ['hello', 'world', 'you', 'look', 'nice'] ฉันต้องการมี: '"hello", "world", "you", "look", "nice"' วิธีที่ง่ายที่สุดในการทำ Python คืออะไร?

107 python  string  list  join 

ฉันมีดาต้าเฟรมที่มีข้อมูลประเภทนี้ (มีคอลัมน์มากเกินไป): col1 int64 col2 int64 col3 category col4 category col5 category คอลัมน์มีลักษณะดังนี้: Name: col3, dtype: category Categories (8, object): [B, C, E, G, H, N, S, W] ฉันต้องการแปลงค่าทั้งหมดในคอลัมน์เป็นจำนวนเต็มดังนี้: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] ฉันแก้ไขสิ่งนี้สำหรับหนึ่งคอลัมน์โดยสิ่งนี้: dataframe['c'] = pandas.Categorical.from_array(dataframe.col3).codes ตอนนี้ฉันมีสองคอลัมน์ในดาต้าเฟรม - เก่าcol3และใหม่cและจำเป็นต้องทิ้งคอลัมน์เก่า นั่นเป็นการปฏิบัติที่ไม่ดี มันใช้งานได้ แต่ใน dataframe ของฉันมีหลายคอลัมน์และฉันไม่ต้องการทำด้วยตนเอง pythonic …

107 python  pandas 

ฉันสงสัยว่าจะบันทึกและโหลดnumpy.arrayข้อมูลอย่างถูกต้องได้อย่างไร ตอนนี้ฉันใช้numpy.savetxt()วิธีนี้ ตัวอย่างเช่นถ้าฉันมีอาร์เรย์markersซึ่งมีลักษณะดังนี้: ฉันพยายามบันทึกโดยใช้: numpy.savetxt('markers.txt', markers) ในสคริปต์อื่นฉันพยายามเปิดไฟล์ที่บันทึกไว้ก่อนหน้านี้: markers = np.fromfile("markers.txt") และนั่นคือสิ่งที่ฉันได้รับ ... ข้อมูลที่บันทึกไว้ก่อนมีลักษณะดังนี้: 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 แต่เมื่อฉันบันทึกข้อมูลที่โหลดโดยใช้วิธีการเดียวกันคือ. numpy.savetxt()ดูเหมือนว่า: 1.398043286095131769e-76 1.398043286095288860e-76 1.396426376485745879e-76 1.398043286055061908e-76 1.398043286095288860e-76 1.182950697433698368e-76 1.398043275797188953e-76 1.398043286095288860e-76 1.210894289234927752e-99 1.398040649781712473e-76 ผมทำอะไรผิดหรือเปล่า? ปล. ไม่มีการดำเนินการ "หลังเวที" อื่น ๆ ที่ฉันดำเนินการ เพียงแค่บันทึกและโหลดและนั่นคือสิ่งที่ฉันได้รับ ขอบคุณล่วงหน้า.

107 python  arrays  numpy 

ฉันต้องการตรวจสอบว่ารายการวัตถุของฉันมีวัตถุที่มีค่าแอตทริบิวต์ที่แน่นอนหรือไม่ class Test: def __init__(self, name): self.name = name # in main() l = [] l.append(Test("t1")) l.append(Test("t2")) l.append(Test("t2")) ฉันต้องการวิธีตรวจสอบว่ารายการมีวัตถุที่มีชื่อ"t1"หรือไม่ ทำได้ยังไง? ฉันพบhttps://stackoverflow.com/a/598415/292291 , [x for x in myList if x.n == 30] # list of all matches any(x.n == 30 for x in myList) # if there is any matches [i …

107 python  list  attributes  any 

มีวิธีในตัวในการใช้read_csvเพื่ออ่านเฉพาะnบรรทัดแรกของไฟล์โดยไม่ทราบความยาวของบรรทัดก่อนเวลาหรือไม่? ฉันมีไฟล์ขนาดใหญ่ที่ใช้เวลาอ่านนานและบางครั้งก็ต้องการใช้ครั้งแรกพูดว่า 20 บรรทัดเพื่อรับตัวอย่างไฟล์ (และไม่ต้องการโหลดไฟล์แบบเต็มและใช้หัวของมัน) ถ้าฉันรู้จำนวนบรรทัดทั้งหมดฉันสามารถทำบางอย่างเช่นfooter_lines = total_lines - nและส่งต่อไปยังskipfooterคีย์เวิร์ด arg วิธีแก้ปัญหาปัจจุบันของฉันคือจับnบรรทัดแรกด้วยตนเองด้วย python และ StringIO เพื่อแพนด้า: import pandas as pd from StringIO import StringIO n = 20 with open('big_file.csv', 'r') as f: head = ''.join(f.readlines(n)) df = pd.read_csv(StringIO(head)) มันไม่ได้แย่ขนาดนั้น แต่มีวิธี 'แพนด้า' (?) ที่กระชับกว่านี้ในการใช้คีย์เวิร์ดหรืออะไร?

107 python  pandas  csv  dataframe 

คำถามหมายเลข 10501247ใน stackoverflow ให้คำตอบเกี่ยวกับวิธีสร้างไฟล์ชั่วคราวใน Python ฉันต้องมีชื่อไฟล์ชั่วคราวในกรณีของฉันเท่านั้น การเรียกใช้ tempfile.NamedTem ContemporaryFile () ส่งคืนหมายเลขอ้างอิงของไฟล์หลังจากการสร้างไฟล์จริง มีวิธีรับเฉพาะชื่อไฟล์หรือไม่? # Trying to get temp file path tf = tempfile.NamedTemporaryFile() temp_file_name = tf.name tf.close() # Here is my real purpose to get the temp_file_name f = gzip.open(temp_file_name ,'wb') ...

107 python  temporary-files 

มีความแตกต่างระหว่างการโทรlen([1,2,3])หรือ[1,2,3].__len__()? หากไม่มีความแตกต่างที่มองเห็นได้จะมีการทำอะไรที่แตกต่างกันเบื้องหลัง?

107 python 

ฉันกำลังพยายามสร้างฟังก์ชันภายในลูป: functions = [] for i in range(3): def f(): return i # alternatively: f = lambda: i functions.append(f) ปัญหาคือฟังก์ชันทั้งหมดจบลงเหมือนกัน แทนที่จะส่งคืน 0, 1 และ 2 ฟังก์ชันทั้งสามจะคืนค่า 2: print([f() for f in functions]) # expected output: [0, 1, 2] # actual output: [2, 2, 2] เหตุใดจึงเกิดขึ้นและฉันควรทำอย่างไรเพื่อให้ได้ฟังก์ชันที่แตกต่างกัน 3 ฟังก์ชันที่เอาต์พุต 0, 1 และ …

107 python  function 

ฉันมีนิพจน์ทั่วไปดังนี้: regexp = u'ba[r|z|d]' ฟังก์ชั่นจะต้องกลับจริงถ้าคำมีบาร์ , bazหรือไม่ดี ในระยะสั้นฉันต้องการ regexp analog สำหรับ Python's 'any-string' in 'text' จะรู้ตัวได้อย่างไร ขอบคุณ!

107 python  regex 

ฉันพยายามคัดลอกเว็บไซต์เพื่อฝึกฝน แต่ฉันยังคงได้รับ HTTP Error 403 (คิดว่าฉันเป็นบอท) หรือไม่? นี่คือรหัสของฉัน: #import requests import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup #from urllib import urlopen import re webpage = urllib.request.urlopen('http://www.cmegroup.com/trading/products/#sortField=oi&sortAsc=false&venues=3&page=1&cleared=1&group=1').read findrows = re.compile('<tr class="- banding(?:On|Off)>(.*?)</tr>') findlink = re.compile('<a href =">(.*)</a>') row_array = re.findall(findrows, webpage) links = re.finall(findlink, webpate) print(len(row_array)) iterator = [] ข้อผิดพลาดที่ฉันได้รับคือ: File "C:\Python33\lib\urllib\request.py", …

107 python  http  web  http-status-code-403 

เนื่องจาก Python ไม่มีตัวดำเนินการเปรียบเทียบเวอร์ชันซ้าย / ขวาจึงตัดสินใจได้อย่างไรว่าจะเรียกใช้ฟังก์ชันใด class A(object): def __eq__(self, other): print "A __eq__ called" return self.value == other class B(object): def __eq__(self, other): print "B __eq__ called" return self.value == other >>> a = A() >>> a.value = 3 >>> b = B() >>> b.value = 4 >>> a == …

107 python  comparison  user-defined 

ฉันต้องการนำเข้า csv ต่อไปนี้เป็นสตริงที่ไม่ใช่ int64 Pandas read_csv จะแปลงเป็น int64 โดยอัตโนมัติ แต่ฉันต้องการคอลัมน์นี้เป็นสตริง ID 00013007854817840016671868 00013007854817840016749251 00013007854817840016754630 00013007854817840016781876 00013007854817840017028824 00013007854817840017963235 00013007854817840018860166 df = read_csv('sample.csv') df.ID >> 0 -9223372036854775808 1 -9223372036854775808 2 -9223372036854775808 3 -9223372036854775808 4 -9223372036854775808 5 -9223372036854775808 6 -9223372036854775808 Name: ID น่าเสียดายที่การใช้ตัวแปลงให้ผลลัพธ์เดียวกัน df = read_csv('sample.csv', converters={'ID': str}) df.ID >> 0 -9223372036854775808 1 …

107 python  pandas  casting  type-conversion  dtype