python — вопросы с ответами

Я хочу перебрать значение часа, чтобы составить график количества поездок за каждый час. Я не нашел решения в Интернете, как решить эту проблему. Можно ли мне сказать, как это сделать?

У меня действительно большой список. Представьте, что это выглядит примерно так: test = ['llama', 'cow', 'horse', 'fish', 'sheep', 'goat', 'cat', 'dog'] Я хочу сделать выборку из этого списка много раз. Я хочу, чтобы каждый образец был взят без замены. Я хочу избежать петель в этом случае. Я вид...

Все еще плохо знаком с кодированием и искал, но не повезло найти то, что я сделал неправильно. Попытка заставить разногласий бота прочитать текстовый файл, выбрать строку и отправить сообщение, но я не могу \n работать на разрывы строк. if os.path.exists('text.txt'): lines = open('text.txt', en...

Я хочу создать сгруппированный boxplot с вертикальными линиями сетки в seaborn, то есть на каждом тике должна быть вертикальная линия, как на обычном графике рассеяния. Пример кода: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import numpy.random as rnd some_x=[1,2,3,7...

У меня есть длинный список строк, которые содержат интересующие их подстроки в том порядке, в котором они даны, но вот небольшой пример использования предложений в текстовом файле: This is a long drawn out sentence needed to emphasize a topic I am trying to learn. It is new idea for me and I need y...

Я пытаюсь загрузить несколько файлов с помощью flask-wtf. Я могу загрузить один файл без проблем, и я смог изменить html-тег, чтобы принимать несколько файлов, но пока я не смог получить больше, чем первый файл. Прикрепленный код даст мне первый файл, но я не могу понять, как получить еще файлы из...

У меня 2 списка list_links = ['google/order', 'google/faq', 'google/404'] prefixes = ['order', '404'] Мне нужно удалить все элементы из списка list_links, который содержит префиксы результат должен быть list_clean = ['google/faq'] Я пытаюсь сделать что-то подобное for link in list_links: f...

У меня есть временной ряд, и я хотел бы использовать xt для прогнозирования xt + 1. Я использую векторную регрессию sklearn Support, но я не могу понять, что я сделал неправильно, чтобы иметь такой сдвиг в моих прогнозах. Вот мой код и результат (на картинке). bts_sup = timeseries_to_supervised(bts...

У меня есть словарь stats = {'OK':0, 'SKIP':1, 'EXCEPTION':2, 'WARN':3, 'ERROR':4, 'FATAL':5} Я получаю значения из другой программы, которая дает такой словарь my_values = {'Web': OK, 'Host': WARN, 'System': FATAL} Теперь я хочу сравнить значение my_values с ключами статистики и получить макси...

Я пытаюсь реализовать этот алгоритм в Python, но из-за недостатка понимания древовидных структур я запутался в процессе создания дерева разделов. Краткое объяснение: Алгоритм, который был связан, предназначен для разделения многомерного пространства объектов на внутренние и конечные узлы, чтобы м...

Я нашел ответы на вопрос о том, как загрузить файлы CSV с европейским форматированием в кадры данных pandas и отобразить их в формате США (2 345,21). Однако как я могу отображать плава, сохраненные в американском формате в европейском формате (2.345,21) в пандах. Я попытался просто изменить точку ...

Вот мой код: img = imread("lena.jpg") for channel in range(3): res = filter(img[:,:,channel], filter) # todo: stack to 3d here Как видите, я применяю фильтр для каждого канала на картинке. Как мне сложить их обратно в 3D-массив? (= исходная форма изображения) Спасибо...

Я следовал этому руководству по opencv и использовал свое собственное изображение и маску для улучшения сегментации с использованием алгоритма захвата opencv, но полученная маска такая же, как и исходная маска. Код: import cv2 init_mask = cv2.imread('/path/to/mask.png',0) img = cv2.imread('/path/...

Импорт pymysql дает ошибку как AttributeError: module 'pymysql.constants.ER' has no attribute 'CONSTRAINT_FAILED' Использование pymysql в Python 3.5 Операционная система - Windows 10

Я скопировал следующие строки from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fs = 10e3 N = 1e5 amp = 2*np.sqrt(2) freq = 1234.0 noise_power = 0.001 * fs / 2 time = np.arange(N) / fs x = amp*np.sin(2*np.pi*freq*time) x += np.random.normal(scale=np.sqrt(noise_power), size...