我有两个坐标阵列从两个独立的文件,从CFD计算。一个是包含连通性信息的网格文件,另一个是结果文件。
我的问题是,每个文件的坐标并不是相同的顺序。我想要做的是将结果文件中的所有数组排序为与mesh文件相同的顺序。
我的想法是找到xyz坐标的匹配值,并创建一个映射,以便对其余的结果数组进行排序。
我在想:
mapping = np.empty(len(co_mesh))
for i,coord in enumerate(co_mesh):
for j in range(len(co_res)):
if (coord[0]==co_res[j,0]) and (coord[
我正在努力实现以下目标的一个简单例子:
class Country {
final int id;
final String name;
static List<Country> values = new List<Country>();
static final Country US = new Country._create(1, 'United States');
static final Country UK = new Country._create(2, 'United Kingdom');
Co
我有一个包含390万个文档的MongoDB集合,文档的平均大小为1.5KB。该集合占用服务器上5.7GB的磁盘空间。我试图收集python脚本中的所有文档,内存达到60 to,冻结服务器(linux)。
以下是我正在做的事情
collec = mongo_db['my_collec']
records = []
crsr = collec.find()
for r in crsr:
record.append(r)
我想了解为什么这个进程占用这么多内存,而数据本身不应该占用超过6GB的内存。每个文档包含大约100个字段。
假设我有一个R对象的列表,这些对象本身就是列表。每个列表都有一个定义的结构:数据、适合数据的模型和一些用于识别数据的属性。一个例子是特定国家的某些经济指标的时间序列。因此,我的list对象具有以下元素:
data -经济指标的历史时间序列
country -国家名称,例如美国
name -指标名称,例如GDP
model - ARIMA排序由auto.arima找到合适的格式,这也可能是一个列表。
这只是一个例子。正如我所说的,假设我有许多这样的对象组合到一个列表中。我想把它保存成一些合适的格式。显而易见的解决方案是简单地使用save,但这不能很好地扩展到大量的对象。例如,如果我只想检查对象的
我的.Net / C#应用程序在Mongodb中存储一些信息。Mongodb文档在C#中对应的结构如下: public class GlobalInfo
{
public ObjectId Id { get; set; }
public string Country { get; set; }
public string City { get; set; }
public int Population { get; set; }
} 我想从Mongodb文档中提取一个包含所有国家的List<CountryInfo>,或者最终作为一个Dictiona
基于以下模型
class Company < ActiveRecord::Base
belongs_to :country
end
class Country < ActiveRecord::Base
has_many :companies
end
我想在我的公司中/_形成一个包含所有国家/地区的select标签
我认为companies_controller#create中的Company.new(params[:company])可以创建公司与所选国家之间的关联
我正在运行rails 3.0.0,实现这一目标的最好方法是什么?
感谢您的见解
我想知道是否可以通过最近的匹配来访问MongoDB中的文档。例如,我的搜索查询总是包含:
name
country
city
制定了以下规则:
name总是必须匹配
如果存在country或city,则国家有更高的优先级。
如果country或city不匹配,则只考虑此文档,如果它们具有默认值(例如,对于String:"")
示例查询:
name =“测试”
country =“美国”
city =“西雅图”
文档:
db.stuff.insert([
{
name:"Test",
country:"",
我有以下设置
Class Country
include Mongoid::Document
field :name
field :code
has_many :locations
end
Class Location
include Mongoid::Document
field :country
field :region
field :city
has_many :locations
embedded_in :company
end
Class Company
include Mongoid::Document
field :