Tag: python

将x轴移动到matplotlib中的图的顶部: 基于这个关于matplotlib中heatmaps的问题，我想把x轴标题移到plot的顶部。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np column_labels = list('ABCD') row_labels = list('WXYZ') data = np.random.rand(4,4) fig, ax = plt.subplots() heatmap = ax.pcolor(data, cmap=plt.cm.Blues) # put the major ticks at the middle of each cell ax.set_xticks(np.arange(data.shape[0])+0.5, minor=False) ax.set_yticks(np.arange(data.shape[1])+0.5, minor=False) # want a more natural, table-like display ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_label_position('top') # <– This doesn't […]

python属性和inheritance: 我有一个基类，我想在子类中覆盖（get方法）的属性。我的第一个想法是这样的： class Foo(object): def _get_age(self): return 11 age = property(_get_age) class Bar(Foo): def _get_age(self): return 44 这是行不通的（子类bar.age返回11）。我find了一个lambdaexpression式的解决scheme： age = property(lambda self: self._get_age()) 那么这是使用属性并将其覆盖在子类中的正确解决scheme，还是有其他更好的方法来做到这一点？

Python装饰器使function忘记它属于一个类: 我想写一个装饰器来做日志logging： def logger(myFunc): def new(*args, **keyargs): print 'Entering %s.%s' % (myFunc.im_class.__name__, myFunc.__name__) return myFunc(*args, **keyargs) return new class C(object): @logger def f(): pass C().f() 我想这打印： Entering Cf 但是我却得到这个错误信息： AttributeError: 'function' object has no attribute 'im_class' 大概这是与'logging器'内'myFunc'的范围有关，但我不知道是什么。

Python – 查找数字列表中最大的数字: 有没有简单的方法或函数来确定在Python列表中最大的数字？我只能编码，因为我只有三个数字，但是如果我可以通过内置函数或其他方法告诉最大的代码，那么代码就会less得多。

Python类方法的一个示例用例是什么？: 我读过Python中的什么是类方法？但是这个post中的例子很复杂。我正在寻找一个Python的classmethods的特定用例的清晰，简单，简单的例子。你能举出一个小的，具体的例子，Python的classmethod将是正确的工具吗？

有没有一个聪明的方法将密钥传递给defaultdict的default_factory？: 一个类有一个构造函数，它带有一个参数： class C(object): def __init__(self, v): self.v = v … 在代码的某个地方，对于dict中的值来说，知道它们的键是很有用的。我想使用传递给新生默认值的密钥使用defaultdict： d = defaultdict(lambda : C(here_i_wish_the_key_to_be)) 有什么build议么？

在Windows上的fcntl替代: 我收到了一个使用标准库中的fcntl模块的Python项目（恰好是一个Django项目，如果这很重要），似乎只能在Linux上使用。当我尝试在Windows机器上运行它时，它会停止导致一个ImportError ，因为这个模块在这里不存在。有什么方法可以让我在程序中做一些小改动，使其在Windows上运行？

在Flask应用程序中提交表单时，请求错误的原因是什么？: 在阅读了许多类似的声音问题和相关的Flask文档之后，我似乎无法弄清楚在提交表单时会产生以下错误： 400错误的请求浏览器（或代理）发送一个请求，这个服务器无法理解。虽然表单总是正确显示，但是当我提交与以下任一函数关联的HTML表单时，会发生错误的请求： @app.route('/app/business', methods=['GET', 'POST']) def apply_business(): if request.method == 'POST': new_account = Business(name=request.form['name_field'], email=request.form['email_field'], account_type="business", q1=request.form['q1_field'], q2=request.form['q2_field'], q3=request.form['q3_field'], q4=request.form['q4_field'], q5=request.form['q5_field'], q6=request.form['q6_field'], q7=request.form['q7_field'], account_status="pending", time=datetime.datetime.utcnow()) db.session.add(new_account) db.session.commit() session['name'] = request.form['name_field'] return redirect(url_for('success')) return render_template('application.html', accounttype="business") @app.route('/app/student', methods=['GET', 'POST']) def apply_student(): if request.method == 'POST': new_account = Student(name=request.form['name_field'], email=request.form['email_field'], account_type="student", q1=request.form['q1_field'], q2=request.form['q2_field'], q3=request.form['q3_field'], q4=request.form['q4_field'], […]

我在哪里可以在Keras中调用BatchNormalization函数？: 如果我想在Keras中使用BatchNormalization函数，那么我只需要在开始时调用它一次吗？我读了这个文档： http : //keras.io/layers/normalization/ 我不明白我应该怎么称呼它。下面是我的代码试图使用它： model = Sequential() keras.layers.normalization.BatchNormalization(epsilon=1e-06, mode=0, momentum=0.9, weights=None) model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, init='uniform')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd) model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2) 我问，因为如果我运行包括批规范化的第二行的代码，如果我没有第二行运行代码，我得到类似的输出。所以要么我没有在正确的地方调用函数，要么我认为这并没有太大的区别。

Python（列表理解）：为每个项目返回两个（或更多）项目: 是否有可能为列表理解中的每个项目返回2个（或更多）项目？我想要什么（例如）： [f(x), g(x) for x in range(n)] 应该返回[f(0), g(0), f(1), g(1), …, f(n-1), g(n-1)] 所以，有些东西要取代这个代码块： result = list() for x in range(n): result.add(f(x)) result.add(g(x))