Результаты поиска по запросу "python"
@ cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ Этот вопрос не столько об эффективности, сколько о читаемости. Я думаю, это зависит от размера данных. Метод достаточно быстр, проверен на моем компьютере: 10,1 мкс ± 220 нс на цикл (среднее ± стандартное отклонение из 7 циклов, 100000 циклов каждый). Ваши методы примерно в 3 раза быстрее, чем мой на моем компьютере. Но да ... это зависит от размера данных ...
я есть два массива a & b a.shape (5, 4, 3) array([[[ 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 0. , 0. ], [ 0.10772717, 0.604584 , 0.41664413]], [[ 0. , 0. , 0. ], [ 0. , 0. , 0. ], [ 0.10772717, 0.604584 , 0.41664413], [ 0.95879616, 0.85575133, ...
Еще одна вещь, которую следует учитывать, если вы используете только один компьютер, и эта ошибка возникает - слишком большое количество открытых файлов на самом деле не является узким местом в ресурсах. Возможно, было бы лучше, если бы каждый паук запускал 200 или около того потоков, чтобы сделать сетевой ввод-вывод (обычно, хотя иногда ЦП или еще много чего) узким местом. Каждый паук завершит работу в среднем быстрее, чем ваше текущее решение, которое выполняет их все сразу и достигает некоторого предела «максимального дескриптора файла», а не фактического предела ресурса.
аюсь построить систему для запусканесколько десятков пауков Scrapy [https://github.com/alltheplaces/alltheplaces/tree/master/locations/spiders], сохраните результаты в S3 и дайте мне знать, когда он закончится. Есть несколько похожих вопросов о ...
У меня было то же сообщение об ошибке, и оказалось, что проблема была в массивах различной длины. Таким образом, вы должны быть уверены, что массивы np.savetxt имеют одинаковую длину.
я есть следующий массив: X = np.array([image_array_to_vector1,image_array_to_vector2,image_array_to_vector3,image_array_to_vector4]) Печать изX выглядит следующим образом: [array([167, 167, 169, ..., 1, 1, 1], dtype=uint8) array([42, 43, 43, ...
(в Windows)
ужно сделать это для Пичарма. Вот шаги, которые я сделал, которые я не могу отменить. I добавил парольдля аутентификации с использованием: пароль к ноутбуку $ jupyter Затем я использовал команду нижезакомментируйте весь ...
Я работаю в 1.4.0
троил модель Tensorflow, которая используетDNNClassifier классифицировать ввод на две категории. Моя проблема в том, что результат 1 происходит в 90-95% случаев. Поэтому Tensorflow дает мне одинаковые вероятности для всех моих прогнозов. Я ...
На самом деле я хочу запустить GDB в оболочке, что я пытаюсь сделать с «общаться» после создания подпроцесса. Так как я могу это сделать. Даже для этого я должен изменить свой .bat файл. Или есть какой-то другой способ, потому что файл .bat нельзя изменить.
ользую Python 2.5 в Windows XP. В этом я использую подпроцесс для запуска моей оболочки, теперь, как я должен запустить GDB в оболочке, используя подпроцесс. мой код: PID = ...
Играйте выше, чтобы установить правильный путь. Тебе хорошо идти !!!
проблема, которую я не могу решить. Я уже настроил: Настройка 1.user { "atomKeymap.promptV3Features": true, "editor.multiCursorModifier": "ctrlCmd", "editor.formatOnPaste": true, "python.pythonPath": "python3", "command": "python3",} 2. ...
, Работал на меня.
я есть сценарий, в котором я хочу аннотировать набор запросов внешне подготовленными данными в диктовке. Я хочу сделать что-то вроде следующего: value_dict = {"model1": 123.4, "model2": 567.8} qs = ModelClass.objects.annotate( ...
распечатывает цитируемое поле, и все работает нормально.
сь использоватьto_gbqдля обновления таблицы Google BigQuery я получаю ответ: GenericGBQException: Reason: 400 Error while reading data, error message: JSON table encountered too many errors, giving up. Rows: 1; errors: 1.Мой ...
Вам нужен новый пункт, чтобы помочь тогда
вая этот кадр данных: import pandas as pd a=pd.DataFrame({'number':[2,2,3],'A':['abc','def','ghi']}) a A number 0 abc 2 1 def 2 2 ghi 3Мне нужно объединить значения, в порядке индекса, из строк с одинаковым числовым значением, разделенных ...