我有一个列表(我们称之为list_1),它来自一个高度基于数组/索引的电子表格,我正在尝试将它与另一个来自API响应的对象列表(list_2)进行比较。
值得注意的是,由于工作表是多维矩阵,每一行都包含一个列数组(例如,6列工作表的row[0]到row[5] )。
为了确保所有数据都匹配,当我在list_1中迭代时(执行一些其他函数),我需要在list_2中搜索匹配的对象,并使用电子表格的范围更新它。
我已经在迭代电子表格行(list_1),唯一能够做到这一点的方法就是迭代每个循环的list_2。太贵了:
for row in list_1:
# Do some things wit
这使用了Django和Python2.5。我有一个要写入视图中的模板变量的字典列表,并且还可以在提交表单时恢复该列表。我只能做其中的一个。
当我在字典列表中使用render_to_response时,我可以使用模板中的值,但是键是单引号的,因此simplejson.loads失败。如果我在render_to_response之前使用simplejson.dumps转换字典列表,我可以恢复加载的列表,但模板将变量视为字符串。
为了既在模板中使用变量,又在以后恢复列表,我需要在视图中写入两个输入。我好像错过了什么。
下面是一个例子。
test.py:
from django.shortcuts i
我正在尝试将脚本中的结果输出到JSON。毫无疑问,我错过了一些简单的东西,但我仍然在学习python。我已经在脚本的顶部导入了json。任何在正确方向上的指点都将不胜感激。 top_k = results.argsort()[-5:][::-1]
labels = load_labels(label_file)
template = '"{}":"{:0.5f}"'
a=[]
for i in top_k:
a.append(template.format(labels[i], results[i]))
y = json.dumps
我有一个OrderId列,值是单个数字的混合,比如1、2、3到4个数字,比如3456。当我查询表并使用Order By OrderId时,OrderId没有按照我想要的方式对列表进行排序。
所以不显示: 1,8,10,20,70,111,2345,4567
显示: 1,111,20,2345,4567,70,8等
有没有办法对这个Ids进行正确的排序?我的简单查询如下:
select * from a table
order by Orderid
我使用pandas df= pd.read_csv("Example.csv", header=0, index_col="Forest")导入了以下CSV数据框df (数值是距离)。 Forest,Bell Bay,Surrey Hills,Smithton,Hobart
Coupe 1,158,194,10,49
Coupe 2,156,169,71,84
Coupe 3,10,186,101,163
Coupe 4,47,94,134,139
Coupe 5,144,61,135,56
Coupe 6,27,27,134,36
Coupe 7,114,4
当我使用JSON.dump()时,我的格式低于JSON格式
Dumps data"b'{\"AutomaticReadabilityIndex\":2.7999999999999994,\"AgeLevel\":[\" 11 to 12\"],\"Statement\":[\"Nice. Your grade is about six\"],\"SpacheScore\":1.877,\"GunningFogScore\":9.099999999999998,\
我有一个顶点列表和它们之间的长度。我想创建一个函数,通过搜索列表来找到列表中两个顶点之间的距离。
该列表将如下所示:
lengths = [[X, Y, length], [X, Z, length], [Y, Z, length], etc]
假设顶点是X和Y,我可以用X,Y来索引列表,找到X和Y之间的长度吗?
目前我是这样做的:
def find_sides(X, Y, lengths):
for a in lengths:
if a[0] == X and a[1] == Y:
length = a[2]
return length
我使用Gensim建立向量空间模型。在从Gensim创建字典和语料库之后,我使用以下行计算了(词汇频率*反向文档频率)TFIDF
Term_IDF = TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = Term_IDF[corpus]
corpus_tfidf包含具有术语ids和相应TFIDF的列表的列表。然后,我使用下面的几行代码将TFIDF与ids分开:
for doc in corpus_tfidf:
for ids,tfidf in doc:
IDS.append(ids)
tfidfmtx.append(tf