我正在检查我在网上找到的一段Python代码(),我被困在试图理解一个看似简单的for循环。
老实说,我不懂Python,但我有其他编程语言的经验。
def _generatePayload(self, collisionchars, payloadlength):
result = ""
for item in collisionchars:
result = result.replace(str(item), collisionchars[item])
return result;
我稍微修改了代码,以删除与问题无关的部分,但保留
我有一个excel表,它由6000多行组成。有两列,"IP地址CMDB“,包含IP地址和另一列称为"IP地址LM”。我试图在"IP地址LM“中查找属于"IP地址CMDB”的IP地址,如果"IP地址LM“包含该IP地址,则返回ABCD。我不能附上excel表格,所以我附上了屏幕截图。
for col in report:
if col == "IP Address CMDB":
col_num = report[col]
for num in col_num:
if
我有一些包含三列的数据:x、y和b。在这里,对于每个x值,b都有相关的值。(注:X总是增加)
也就是说,数据看起来像这样:
x y b
1 4 7
2 5 8
3 6 9
假设此数据由某个模型y = ax + math.log(b)拟合。我可以通过执行如下操作来计算每个值:
def findB(x):
for i in range(0, len(xData)):
if xData[i] >= x:
return bData[i]
def f(x, a):
b = findB(x)
result = a*x + math.l
学习Python,试着阅读NASA的程序。为什么在定义函数时它是show=True?允许以这种方式初始化变量吗?我看不出有什么用。
def visualizeDomain(domain, show=True):
'''Draw all the sensors and ground truth from a domain'''
centerMap(domain.center[0], domain.center[1], 11)
for s in domain.sensor_list:
apply(addToMa
我有一个深度信息为640x480的二维数组。
我想将(row,col)值添加到一个值在800到2800范围内的列表中(在我的示例数据中,大约5%的值为true)。
我有这个代码(Python2.7,w10,新笔记本电脑2017)
depth = np.load("depth.npy") # depth.shape = (640, 480), ndarray
obstacleList[]
for row in range(480):
for col in range(640):
dist = depth[col, row]
if dist > 8
我需要创建一个混乱的矩阵如下:
Truth - any value & Predicted - any value : True Positive
Truth - NaN & Predicted - NaN : True Negative
Truth - any value & Predicted - NaN : False Negative
Truth - NaN & Predicted - any value : False Positive
这与典型的混淆矩阵计算不同,因为我没有标签可以比较。在Python中
我被要求让程序生成一个由15个随机整数组成的数组,然后要求用户从数组中输入数字,并让它显示一条消息,表明它在数组中,但是,我得到了一个错误。
import numpy as ny
randnums = ny.random.randint(1,101,15)
print(randnums)
target = int(input("Please pick a random number: "))
for counter in range(0,15):
while target != randnums:
print("This number is not i
我正在使用Sympy库在python中编写NewtonRaphson算法,这是我的算法实现:
def NewtonRaphson(fx,p0,tolerancia,iteracionesMaximas):
print
fx = S(fx)
x = Symbol('x')
i = 1
p = 0.0
while i<= iteracionesMaximas:
y = fx.subs(x,p0)
yy = diff(fx,x).subs(x,p0)
p = p0
我试图比较python中2d列表的两个元素,结果出现了以下错误:ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
它指的是这一行:
while p[0] == p[1]: p = randint(0, self.size, size=(2, 2))
但我不知道我到底想从哪里得到任何东西的真值.
我怎么才能解决这个问题?
我想打印/amcl_pose和ground_truth/state默认的时间步骤相同.因此,我开发了编码来订阅/amcl_pose并使用while not rospy.is_shutdown()循环打印它,如下图所示。我开发了这个编码,因为当我使用rostopic echo /amcl_pose时,它只在一次打印一个姿态值,而不是基于默认的时间步骤。但是我的编码有问题。当我将机器人移动到另一个位置时,x,y,z值不会被更新,并且仍然打印机器人姿态的初始值。如何打印与/amcl_pose默认时间步骤相同的ground_truth/state值?
#! /usr/bin/env python
i
我试图更好地理解React (functional)组件生命周期,当useEffect()将依赖数组作为第二个参数时,我感到困惑。我读过这些文档,我觉得我理解了useEffect的基本知识和它的第二个论点,但我仍然想知道更多。
For example
A组件有两个状态变量:stateVarA和stateVarB。叫做setStateVarA(),组件returns...render runs...reconciliation发生.发生了某种变化,所以DOM被更新了。
现在,这就是我感到困惑的地方。如果我们有两个useEffect(),一个是[stateVarA]依赖数组,另一个是[stat
我有一个条件,需要比较值。AV是一个数组,53是一个数字。即使我创建了array = 53 * len(AV),python也有一个问题。
The truth value of an array with more than one element is ambigous.
我应该怎么做才能解决这个if条件?
def app_visc(PV, YP, Dbit, DP, ROP):
vcut = 1/((1-(Dbit/DP)**2)*(0.64 + np.divide(18.16, ROP)))
vslipguess = 3
我定义了约束(#<)/2、(#=<)/2、(#>=)/2和(#>)/2的具体化变体。
:- use_module(library(clpfd)).
ltA(X,Y,Truth) :- X #< Y #<==> B, bool01_truth(B,Truth).
ltB(X,Y, true) :- X #< Y.
ltB(X,Y,false) :- X #>= Y.
lteA(X,Y,Truth) :- X #=< Y #<==> B, bool01_truth(B,Truth).
lteB(X,Y, true
我当前有一个对象数组,我将其呈现到一个表中。我正在尝试遵循Vuejs提供的示例,在同一页面上的多个vues之间使用共享的“单一真理来源”。
总而言之,我试图让它在触发vue1.refresh()时,所有的vues在“单一真值源”更新时更新它们的数据。但是,self.surveys = vue1;仅更新调查数据。
注意:我正在遵循来自的指南
// The single source of truth
var cache = {
data: [{...}] // Array of objects
}
var vue1 = new Vue({
el: "#table"
我想知道为什么这个代码不工作..。我不知道为什么在这种情况下不允许我使用if条件。
a = np.array(range(30)).reshape(3,10)
a[:,1] = -1 #random values set to -1
a[:,6] = -1
a[:,7] = -1
print(a)
b = []
for i in a:
if i !=-1:
b.append(True)
b --> ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use
model = word2vec.Word2Vec.load('mymodel')
similar = model.n_similarity(input_word_after, menu_include) # compute cosin similarity between two sets of words.
similarity.append([all_menu_withoutNum, similar])
similarity.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("First 100 similarit
我想计算两个numpy数组(测试,真相)的敏感性和特异性。两个数组具有相同的形状,只存储数字0(test/true false)、1(test/true true)。因此,我必须计算false_positives、true_positives、false_negative和true_negative值。我是这样做的:
true_positive = 0
false_positive = 0
false_negative = 0
true_negative = 0
for y in range(mask.shape[0]):
for x in range(mask.shape[1]):