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파이썬2271

파이썬 Histogram Matplotlib 그래서 약간의 문제가 있습니다. 이미 히스토그램 형식의 scipy에 데이터 세트가 있으므로 빈의 중심과 빈당 이벤트 수를 가지고 있습니다. 이제 플롯을 히스토그램으로 표시 할 수 있습니다. 난 그냥 해봤 어 bins, n=hist() 그러나 그것은 그것을 좋아하지 않았습니다. 권장 사항이 있습니까? 해결 방법 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mu, sigma = 100, 15 x = mu + sigma * np.random.randn(10000) hist, bins = np.histogram(x, bins=50) width = 0.7 * (bins[1] - bins[0]) center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2 plt.b.. 2020. 10. 7.
파이썬 Python에서 jpg 파일을 표시하는 방법은 무엇입니까? def show(): file = raw_input("What is the name of the image file? ") picture = Image(file) width, height = picture.size() pix = picture.getPixels() 이 이미지를 표시하는 코드를 작성하려고하는데이 코드는 이미지를 제공하지 않습니다. 이 이미지를 표시하기 위해 코드를 변경하는 방법은 무엇입니까? 해결 방법 from PIL import Image image = Image.open('File.jpg') image.show() 참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/5333244 2020. 10. 7.
파이썬 Python에서 동적 / 런타임 메서드 생성 (코드 생성) 런타임에 메서드에 대한 코드를 생성해야합니다. 임의의 코드를 실행하고 독 스트링을 가질 수 있어야합니다. exec 와 setattr 을 결합한 솔루션을 생각해 냈습니다. 여기에 더미 예제가 있습니다. class Viking(object): def __init__(self): code = ''' def dynamo(self, arg): """ dynamo's a dynamic method! """ self.weight += 1 return arg * self.weight ''' self.weight = 50 d = {} exec code.strip() in d setattr(self.__class__, 'dynamo', d['dynamo']) if __name__ == "__main__": v = Viki.. 2020. 10. 7.
파이썬 Python 문서에 javadoc 사용 저는 현재 Python으로 시작하고 있으며 PHP 배경이 강하고 PHP에서는 javadoc 을 문서 템플릿으로 사용하는 습관을 가지고 있습니다. javadoc 이 Python에서 docstring 문서로 자리를 잡았는지 궁금합니다. 여기에 확립 된 컨벤션 및 / 또는 공식 길드 라인은 무엇인가요? 예 : 파이썬 사고 방식에 맞추기에는 너무 정교하거나 가능한 한 간결하게해야합니까? """ replaces template place holder with values @param string timestamp formatted date to display @param string priority priority number @param string priority_name priority name @param.. 2020. 10. 7.
파이썬 일련의 목록의 데카르트 곱을 얻습니까? 목록 그룹에서 카티 전 곱 (가능한 모든 값 조합)을 얻으려면 어떻게해야합니까? 입력: somelists = [ [1, 2, 3], ['a', 'b'], [4, 5] ] 원하는 출력 : [(1, 'a', 4), (1, 'a', 5), (1, 'b', 4), (1, 'b', 5), (2, 'a', 4), (2, 'a', 5) ...] 해결 방법 Python 2.6에서 사용 가능합니다. import itertools somelists = [ [1, 2, 3], ['a', 'b'], [4, 5] ] for element in itertools.product(*somelists): print(element) 그것은 다음과 같습니다. for element in itertools.product([1, 2, 3], .. 2020. 10. 7.
파이썬 좋은 Python ORM 솔루션은 무엇입니까? 저는 기본적으로 백엔드에서 Python 웹 서비스와 통신하는 클라이언트 측 (브라우저)의 JavaScript 프런트 엔드 인 프로젝트에 대해 CherryPy를 사용하여 평가하고 검토하고 있습니다. 그래서 저는 파이썬을 사용하여 구현할 수있는 백엔드에서 빠르고 가벼운 것이 정말 필요합니다. 파이썬을 사용하여 구현 한 다음 ORM (JSON에서 브라우저로)을 통해 PostgreSQL DB와 통신합니다. ORM이 내장되어 있기 때문에 제가 좋아하는 Django도 살펴보고 있습니다. 그러나 Django는 내가 실제로 필요한 것보다 조금 더 많을 수 있다고 생각합니다 (즉, 내가 정말로 필요한 것보다 더 많은 기능이 더 느리게?). 누구든지 특징과 기능, 속도, 효율성 등을 비교하고 대조 할 수있는 다양한 Pyt.. 2020. 10. 7.
파이썬 임시 파일에서 생성 및 읽기 어쨌든 내가 임시 파일에 쓰고 명령에 포함시킨 다음 닫거나 제거 할 수 있습니까? 명령을 실행하고 싶습니다. 예 : some_command / tmp / some-temp-file. 미리 감사드립니다. import tempfile temp = tempfile.TemporaryFile() temp.write('Some data') command=(some_command temp.name) temp.close() 해결 방법 이름이있는 임시 파일이 필요한 경우 NamedTemporaryFile 함수를 사용해야합니다. 그런 다음 temp.name 을 사용할 수 있습니다. 읽다 참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/5344287 2020. 10. 7.
파이썬 두 개의 numpy 배열 짜기 다음 배열이 주어진다고 가정하십시오. a = array([1,3,5]) b = array([2,4,6]) 이렇게 세 번째 배열을 얻을 수 있도록 효율적으로 짜맞추는 방법 c = array([1,2,3,4,5,6]) length (a) == length (b) 라고 가정 할 수 있습니다. 해결 방법 나는 Josh의 대답을 좋아합니다. 좀 더 평범하고 평범하며 약간 더 장황한 솔루션을 추가하고 싶었습니다. 어느 것이 더 효율적인지 모르겠습니다. 비슷한 성능을 기대합니다. import numpy as np a = np.array([1,3,5]) b = np.array([2,4,6]) c = np.empty((a.size + b.size,), dtype=a.dtype) c[0::2] = a c[1::2] = b.. 2020. 10. 7.
파이썬 Numpy, multiply array with scalar a_1 = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) a_2 = np.array([[1., 2.], [3., 4.]]) b = 2.0 예상 결과: a_1 * b = array([2.0, 4.0, 6.0]); a_2 * b = array([[2., 4.], [6., 8.]]) 문제와 관련된 경우 Python 2.7을 사용하고 있습니다. 해결 방법 numpy 배열에 스칼라를 곱하면 작동합니다. >>> import numpy as np >>> np.array([1, 2, 3]) * 2 array([2, 4, 6]) >>> np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) * 2 array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12]]) 이것은 또한 매우 빠르고 효율적인 작업입니다. 귀하의 예 :.. 2020. 10. 7.
파이썬 How do I check if a list is empty? 예를 들어 다음을 통과 한 경우 : a = [] a 가 비어 있는지 어떻게 확인합니까? 해결 방법 if not a: print("List is empty") 참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/53513 2020. 10. 7.

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