Tag: python

numpyreplace数组中的负值: 任何人都可以build议一个简单的方法，用0replace数组中的所有负值？我有一个完整的块如何使用numpy数组例如 a = array([1, 2, 3, -4, 5]) 我需要回来 [1, 2, 3, 0, 5] a < 0给出： [False, False, False, True, False] 这是我卡住的地方 – 如何使用这个数组来修改原始数组

Pythonmatrix的逆matrix: 我如何得到pythonmatrix的逆？我自己实现了，但它是纯Python，我怀疑有更快的模块来做到这一点。

Django不发送电子邮件给pipe理员: 根据文档，如果DEBUG设置为False并且在ADMINS设置下提供了一些东西，Django将在代码产生500个状态代码时发送一封电子邮件。我有正确填写电子邮件设置（因为我可以使用send_mail罚款），但每当我故意提出错误的代码，我得到我的500.html模板，但没有错误的电子邮件发送。什么可能导致Django不这样做？

使用Pythonstring格式与列表: 我在Python 2.6.5中构造了一个strings ，它将有不同数量的%s标记，它们与列表x的条目数相匹配。我需要写出一个格式化的string。以下不起作用，但表明我正在尝试做什么。在这个例子中，有三个令牌，列表有三个条目。 s = '%s BLAH %s FOO %s BAR' x = ['1', '2', '3'] print s % (x) 我想输出string是： 1 BLAH 2 FOO 3 BAR

ImportError：没有名为BeautifulSoup的模块: 我已经使用easy_install安装了BeautifulSoup并尝试运行以下脚本 from BeautifulSoup import BeautifulSoup import re doc = ['<html><head><title>Page title</title></head>', '<body>This is paragraph one.', 'This is paragraph two.', '</html>'] soup = BeautifulSoup(''.join(doc)) print soup.prettify() 但不知道为什么发生这种情况 Traceback (most recent call last): File "C:\Python27\reading and writing xml file from web1.py", line 49, in <module> from BeautifulSoup import BeautifulSoup ImportError: No module named […]

如何为GradientDescentOptimizer设置自适应学习率？: 我正在使用TensorFlow来训练一个neural network。这是我如何初始化GradientDescentOptimizer ： init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) mse = tf.reduce_mean(tf.square(out – out_)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(mse) 这里的事情是我不知道如何设置学习率或衰减值的更新规则。我如何在这里使用自适应学习率？

什么是MATLAB的好处？为什么大学如此使用？什么时候比Python好？: 最近我被要求学习一些MATLAB的基础知识。对于在大学里工作的研究人员和人来说，什么使它变得如此酷？我发现使用matrix和绘制事物是很酷的（使用一些库可以在Python中轻松完成）。编写一个函数或parsing一个文件是痛苦的。我还在起步，我错过了什么？在“真实”的世界里，我应该怎么想呢？什么时候可以比Python做得更好？为了更好，我的意思是：简单的方法来写一些表演。更新1：我最想知道的事情之一是“我错过了什么？：d 更新2：谢谢你的回答。我的问题不在于购买或不购买MATLAB。大学有可能给我一个免费的旧版本的MATLAB（我猜测是MATLAB 5）的副本，而不会破坏许可证。我对它的能力感兴趣，如果它值得深入研究（我不需要比基本的 MATLAB或者其他更多的东西来通过考试：P），对于真正的特定任务，它确实比Python更好世界。

Google云terminal的自定义身份validation（而不是OAuth2）: 我们对App Engine对Google Cloud Endpoints的支持感到非常兴奋。这就是说，我们现在还不使用OAuth2，通常使用用户名/密码对用户进行身份validation，因此我们可以支持没有Google帐户的用户。我们希望将我们的API迁移到Google Cloud Endpoints，因为我们可以免费获得所有好处（API控制台，客户端库，稳健性…），但我们的主要问题是… 如何将自定义身份validation添加到我们以前在现有API中检查有效用户会话+ CSRF令牌的云端点。有没有一种优雅的方式来做到这一点，而不会像会话信息和CSRF令牌添加到protoRPC消息的东西？

如何轻松分发具有Python模块依赖关系的Python软件？ Unix上Python软件包安装的挫折: 我的目标是分发一个Python包，其中有几个其他广泛使用的Python包作为依赖关系。我的软件包取决于编写良好的Pypi索引软件包，如pandas，scipy和numpy，并在setup.py中指定需要某些版本或更高版本，例如“numpy> = 1.5”。我发现对于那些不擅长Python打包（即使他们知道如何编写Python）的Unix精明用户来说，安装像我这样的软件包，即使使用本应该易于使用的软件包pipe理器，也是极其令人沮丧和几乎不可能的。我想知道是否有人可以提供这个痛苦过程的替代scheme，或者如果我的经验仅仅反映了当前Python封装和分发的困境。假设用户将你的软件包下载到他们的系统上。大多数人会尝试安装它“天真”，使用像这样的东西： $ python setup.py install 因为如果你的谷歌说明安装Python包，通常会出现这种情况。这对绝大多数用户来说是失败的，因为大多数用户在他们的Unix / Linux服务器上没有root权限。随着更多的search，他们会发现“ – 前缀”选项，并尝试： $ python setup.py install –prefix=/some/local/dir 由于用户没有意识到Python打包的复杂性，他们会select一个任意目录作为–prefix的参数，例如"~/software/mypackage/" 。它不会是一个干净的pipe理目录，其他所有Python包都驻留在这里，因为大多数用户都不知道这些细节。如果他们安装另一个软件包“myotherpackage”，他们可能会通过它"~/software/myotherpackage" ，你可以想象这将导致PYTHONPATH和其他并发症的黑客入侵。继续安装过程，使用"–prefix"调用"setup.py install"也将失败，一旦用户尝试使用该软件包，即使它似乎已经被正确安装，因为其中一个依赖关系可能会丢失（例如pandas，scipy或numpy），并且不使用包pipe理器。他们将尝试单独安装这些软件包。即使成功，由于给予"–prefix"的非标准目录， PYTHONPATH包将不可避免地在PYTHONPATH ，患者用户将会修改其PYTHONPATH来获取依赖关系。在这个阶段，一位Python精明的朋友可能会告诉用户，他们应该使用像"easy_install"的主streampipe理器的软件包pipe理器来安装软件，并且依赖关系被处理。安装"easy_install" ，可能很难，他们会尝试： $ easy_install setup.py 这也将失败，因为用户通常没有权限在生产Unix服务器上全局安装软件。随着更多的阅读，他们将了解"–user"选项，并尝试： $ easy_install setup.py –user 他们会得到这个错误： usage: easy_install [options] requirement_or_url … or: easy_install […]

Python：当一个类被子类化时运行代码: 当我的课程被分类时，是否有办法触发代码？ class SuperClass: def triggered_routine(subclass): print("was subclassed by " + subclass.__name__) magically_register_triggered_routine() print("foo") class SubClass0(SuperClass): pass print("bar") class SubClass1(SuperClass): print("test") 应该输出 foo was subclassed by SubClass0 bar test was subclassed by SubClass1