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Python / Matplotlib – 有没有办法使一个不连续的轴？: 我正在尝试使用具有不连续X轴的pyplot创build一个图表。通常的方式是绘制坐标轴，像这样：（值）—- // —-（后面的值） //表示你正在跳过（值）和（后面的值）之间的所有内容。我一直没有find任何这样的例子，所以我想知道是否有可能。我知道你可以通过例如财务数据的不连续性来join数据，但是我想让这个轴的跳跃更加明确。目前我只是使用子图，但我最终希望所有的东西都在同一个图上。

Python的问题：无法findvcvarsall.bat: 可能重复：错误：无法findvcvarsall.bat 我试图为Python安装MySql接口，但我得到一个错误（下面提到）。我知道解决scheme：安装Microsoft Visual C ++。除了安装Microsoft Visual C ++之外，是否还有其他解决scheme？我的意思是这真的伤害了我; 为什么要安装Microsoft Visual C ++只是为了构build这个单一的包，从开发人员的angular度来看，这是一个无用的浪费时间的方法。这个问题有没有其他解决scheme？ MySQL-python-1.2.3c1>setup.py install running install running bdist_egg running egg_info writing MySQL_python.egg-info\PKG-INFO writing top-level names to MySQL_python.egg-info\top_level.txt writing dependency_links to MySQL_python.egg-info\dependency_links.txt reading manifest file 'MySQL_python.egg-info\SOURCES.txt' reading manifest template 'MANIFEST.in' writing manifest file 'MySQL_python.egg-info\SOURCES.txt' installing library code to build\bdist.win32\egg running install_lib […]

使matplotlib从Python的pandas中的数据框分散绘图: 在Python中使用matplotlib从pandas数据matplotlib制作一系列散点图的最佳方法是什么？例如，如果我有一个数据框df有一些感兴趣的列，我发现自己通常转换所有的数组： import matplotlib.pylab as plt # df is a DataFrame: fetch col1 and col2 # and drop na rows if any of the columns are NA mydata = df[["col1", "col2"]].dropna(how="any") # Now plot with matplotlib vals = mydata.values plt.scatter(vals[:, 0], vals[:, 1]) 在绘图之前把所有东西都转换成数组的问题是，它迫使你摆脱数据框。考虑以下两种使用情况，其中具有完整的数据框对绘图至关重要：例如，如果您现在想要查看col3所有值，以查找在调用中绘制的相应值以scatter ，并按照该值对每个点（或大小）进行着色？你必须回去，拉出col1,col2的非na值col1,col2并检查它们相应的值。有没有一种方法来绘制，同时保留数据框？例如： mydata = df.dropna(how="any", subset=["col1", "col2"]) […]

在Python中轮询键盘（检测按键）: 我怎样才能从控制台python应用程序轮询键盘？具体来说，我想在很多其他I / O活动（套接字select，串口访问等）中做类似的事情： while 1: # doing amazing pythonic embedded stuff # … # periodically do a non-blocking check to see if # we are being told to do something else x = keyboard.read(1000, timeout = 0) if len(x): # ok, some key got pressed # do something 什么是在Windows上这样做的正确pythonic方式？而且，Linux的可移植性不会太差，尽pipe这不是必需的。

Numpy“聪明”的对称matrix: 在[i][j]被写入时，numpy中是否有一个智能且空间对称的matrix自动（并且透明地）填充[j][i]处的位置？ import numpy a = numpy.symmetric((3, 3)) a[0][1] = 1 a[1][0] == a[0][1] # True print(a) # [[0 1 0], [1 0 0], [0 0 0]] assert numpy.all(a == aT) # for any symmetric matrix 一个自动的埃米特文也会很好，虽然在写作的时候我不需要这个。

在按键sorting的字典中迭代键/值对: 我有下面的代码，它只是在一个字典中打印键/值对（对按键sorting）： for word, count in sorted(count_words(filename).items()): print word, count 但是，调用iteritems()而不是items()会生成相同的输出 for word, count in sorted(count_words(filename).iteritems()): print word, count 现在，在这种情况下我应该select哪一个呢？我咨询了Python教程，但并没有真正回答我的问题。

为什么csvwriter.writerow（）在每个字符之后都放一个逗号？: 此代码打开url并在末尾附加/names ，并打开页面并将string打印到test1.csv ： import urllib2 import re import csv url = ("http://www.example.com") bios = [u'/name1', u'/name2', u'/name3'] csvwriter = csv.writer(open("/test1.csv", "a")) for l in bios: OpenThisLink = url + l response = urllib2.urlopen(OpenThisLink) html = response.read() item = re.search('(JD)(.*?)(\d+)', html) if item: JD = item.group() csvwriter.writerow(JD) else: NoJD = "NoJD" csvwriter.writerow(NoJD) 但是我得到这个结果： J,D,",", ,C,o,l,u,m,b,i,a, ,L,a,w, […]

将计算的列添加到pandas的数据框中: 我有一个OHLC价格数据集，我已经从CSVparsing成pandas数据框，并重新采样到15分钟的酒吧： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> DatetimeIndex: 500047 entries, 1998-05-04 04:45:00 to 2012-08-07 00:15:00 Freq: 15T Data columns: Close 363152 non-null values High 363152 non-null values Low 363152 non-null values Open 363152 non-null values dtypes: float64(4) 我想添加各种计算列，从简单的例如Range（HL）开始，然后用布尔值来表示我将要定义的价格模式的出现，例如一个蜡烛模式， def closed_in_top_half_of_range(h,l,c): return c > l + (h-1)/2 def lower_wick(o,l,c): return min(o,c)-l def real_body(o,c): return abs(co) def lower_wick_at_least_twice_real_body(o,l,c): return lower_wick(o,l,c) >= […]

Python脚本标题: 典型的标题应该是 #!/usr/bin/env python 但是我发现下面的代码在执行$python ./my_script.py这样的脚本时也是$python ./my_script.py #!/usr/bin/python #!python 这两个头文件有什么区别？第二个问题可能是什么？请同时讨论python解释器在PATH中的情况。谢谢。

如何添加一个新的行到一个空的numpy数组: 使用标准的Python数组，我可以做到以下几点： arr = [] arr.append([1,2,3]) arr.append([4,5,6]) # arr is now [[1,2,3],[4,5,6]] 但是，我不能在numpy中做同样的事情。例如： arr = np.array([]) arr = np.append(arr, np.array([1,2,3])) arr = np.append(arr, np.array([4,5,6])) # arr is now [1,2,3,4,5,6] 我也研究过vstack ，但是当我在一个空数组上使用vstack时，我得到： ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly 那么我怎么做一个新的行添加到numpy中的空数组？