迭代 DataLoader时出现以下错误,暂时不知道怎么解决,向大家求救,是一个比较稀罕的错误,也分享给大家一个奇葩的问题一起讨论。
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。
引出问题: 如下面所示,存在一个类,并且产生了一个对象,现在想用for循环实现对象的迭代,结果报错了
作用:用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
1.NoneType: The Null object--空对象 2.Numerics(数值): int-整数, long-长整数, float-浮点数, complex-复数, and bool--布尔值 (The subclass of int with True or False value) 3.Sequences(序列): str-字符串, list-列表, tuple-元组, and range-范围 4.Mappings(映射): dict-字典 5.Sets(集合): set-可变集合 and frozenset-不可变集合
像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型,需要注意一下的是bytes-like翻译为字节。
(1)缩进错误 演示代码: >>> if 5>3: print('5>3') SyntaxError: expected an indented block >>> for i in range(5): print(i) SyntaxError: expected an indented block 错误原因分析与解决方案: Python代码对缩进的要求非常严格,代码缩进层级决定了代码的所属关系。Python初学者最容易遇到的错误应该就是缩进错误,遇到这样的错误时,要仔细检查代码中的缩进是否与预定义的功能逻
在C、Java等类型的语言中,都有null,它常常被定义为与0等效。但是,在Python中并非如此。Python中用关键词None表征null对象,它并不是0,它是Python中的第一类对象。
for简介代码格式语法格式可被迭代的数据类型列表字典字符串不可被迭代的数据类型整数浮点值布尔值空值整数转化为范围后可被迭代range(y)range(x, y)range(x, y, i)Peace && Love迭代列表时获取索引continue 跳过本次循环break 跳出循环思考题创建一个从1到100的整数列表九九乘法表
Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel. If one iterable is shorter than another it is assumed to be extended withNoneitems. If function isNone, the identity function is assumed; if there are multiple arguments, map() returns a list consisting of tuples containing the corresponding items from all iterables (a kind of transpose operation). The iterable arguments may be a sequence or any iterable object; the result is always a list.
几乎Python中的每个对象都有附加的函数,称作方法,可以用来访问对象的内容。可以用下面的语句调用:
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于,真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是,许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂,不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
在Python的世界中,每一位开发者都曾经遇到过各种各样的Bug。这些Bug可能令人头疼,但正是通过解决它们,我们才能不断成长为更优秀的程序员。在本文中,我将分享一些我在Python编程过程中遇到的Bug以及解决它们的心得体会。
最近在做一些nlp相关的项目,在涉及到Stanford CoreNLP工具包处理中文分词的时候,发现耗时问题很严重:
嗨害嗨,兄弟们我又回来啦,已经断了一个半月没更新了,本期内容为python数据分析~ 参考书籍:《Python数据分析、挖掘与可视化》——董付国
本书适合初学者使用,面向零基础学习者,详细讲述了Python语言的有关知识,并秉承面向对象这种主流开发思想。此外,书中配有大量的练习,学习者通过这些练习,更能体验到开发实践中的应用。
在本节中,我将概述基本的Python概念和语言机制。在下一章,我将详细介绍Python的数据结构、函数和其它内建工具。
作为程序员,你的电脑里、书架上,一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书,花钱买的课,实体书籍...
在python中,只要两个对象的类型相同,且它们是内置类型(字典除外),那么这两个对象就能进行比较。关键词:内置类型、同类型。所以,两个对象如果类型不同,就没法比较,比如数值类型的数值不能和字符串类型的数值或字母比较。
作为网优工程师,你是否也曾奢望手里有一份全国手机号码归属地对应表?学习Python后,我的这一梦想可以实现了。
一 简介 Python 内置了很多非常有用的函数 比如map() ,reduce(),filter(),还有lambda。熟练应用这些函数可以在写python程序的时候构建精简的代码。本文先来了解map函数。 二 使用 用法
>>> l = [3] >>> l() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#77>", line 1, in <module> l() TypeError: 'list' object is not callable 是把list对象当函数使了。 l = [3] 然后执行了l() ---- >>> k = [] >>> k = k.append(4) >>> k >>> k >>> print(k) None >>> k = k
这篇文章依旧是基于上一篇文章(使用Python实现子区域数据分类统计)而写,此文章中介绍了使用 geopandas 的 overlay 函数对两个 GeoDataFrame 对象取相交或相异的部分,即进行空间压盖分析。
Python中内置了很多非常有用的对象,本文将会介绍Python中的内置函数,内置常量,内置类型和内置异常。
对于使用神经网络模型来说,我们主要关注的是模型的输入和输出。在 ML.NET 中使用 ONNX 模型时,我们就需要了解这些信息,以便在构成神经网络的所有层之间生成连接映射。
首先强调,多态不是一种特殊的语法,而是一种状态,特性(多个不同对象可以相应同一个方法,长身不同的结果)
这个异常通常都是由mapping中的部分字段类型设置错误,或者索引和映射书写有错误,以及格式错误导致的。
scanpy 是一个用于分析单细胞转录组(single cell rna sequencing)数据的python库,文章2018发表在Genome Biology(https://genomebiology.biomedcentral.com/)。其实它的许多分析思路借鉴了以seurat为中心的R语言单细胞转录数据分析生态的,scanpy以一己之力在python生态构建了单细胞转录组数据分析框架。我相信借助python的工业应用实力,其扩展性大于R语言分析工具。当然,选择走一遍scanpy的原因,不是因为它的强大,只是因为喜欢。
前面的函数学习之后我们发现,函数不被调用是不会直接执行的。我们在之前的函数调用之后发现运行的结果都是函数体内print()打印出来的结果,但是有时候为了方便函数参与二次运算,我们让函数体内不输出任何结果,而是把函数本身就当做一种结果,输出这种结果的方式就可以理解为返回函数的结果,python用return关键词来返回。下面我们对比几种不同的函数调用结果。
数据处理过程中,经常会遇到数据有缺失值的情况,本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。
大概问题是这样,想要自定义一个Python装饰器,问我这样写装饰器行不行?如果不行,那又是为什么?
今天听网课的时候遇到了这样一个问题:TypeError: __str__returned non-string (type NoneType)以及解决方法,分享给大家。(我学的是python3)
来源:开源世界 http://ym.baisou.ltd/post/522.html
在使用pandas包进行Excel文件处理时,有时候会遇到TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols'或TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘sheetname'的错误消息。这些错误消息通常是由于pandas版本更新导致的,某些参数已被弃用或更改。 为了解决这个问题,我们需要采取以下步骤:
从这一集,我们就正式开始使用Transformer来训练模型了。今天的部分是关于数据集预处理。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
索引对象Index Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码: print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2.index)) print(df_obj2.index) 运行结果: <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
在上一篇文章中,我们介绍了 Python 的异常和文件,现在我们介绍 Python 中的数据类型。
In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 1. 选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name
当我在2011年和2012年写作本书的第一版时,可用的学习Python数据分析的资源很少。这部分上是一个鸡和蛋的问题:我们现在使用的库,比如pandas、scikit-learn和statsmodels,那时相对来说并不成熟。2017年,数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多,原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它研究领域的工作人员。学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了。 因为这本书是专注于Python数据处理的,对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此,本章和
正则表达式为高级的文本模式匹配、抽取、与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。通过标准库中的re模块来支持正则表达式。 常见的正则表达式符号和特殊字符 表示法 描述 正则表达式示例 符号 re1|re2 匹配正则表达式re1或者re2 foo|bat . 匹配任何字符(除了\n之外) b.b ^ 匹配字符串的起始部分 ^Dear $ 匹配字符串的终止部分 /bin/*sh$ * 匹配0次或者多次前面出现的正则表达式 [A-Za-z0-9]* + 匹配1次或者多次前
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函数是python为了代码最大程度地重用和最小化代码冗余而提供的基础程序结构。
在最基本的层面上,Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本,其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到,Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具,方法和功能,但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此,在我们继续之前,让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构:Series,DataFrame和Index。
所有程序员都必须编写代码来对项目或数据进行排序。排序对于应用程序中的用户体验至关重要,无论是按时间戳对用户的最新活动进行排序,还是按姓氏的字母顺序放置电子邮件收件人列表。Python的排序功能提供了强大的功能,可以在粒度级别进行基本排序或自定义排序。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。
位置可变参数可以在普通参数之前, 但是在位置可变参数之后的普通参数变成了keyword-only参数:
自动化测试中我们存放数据无非是使用文件或者数据库,那么文件可以是csv,xlsx,xml,甚至是txt文件,通常excel文件往往是我们的首选,无论是编写测试用例还是存放测试数据,excel都是很方便的。那么今天我们就把不同模块处理excel文件的方法做个总结,直接做封装,方便我们以后直接使用,增加工作效率。
答:一般来说,Python代码的运行速度比C语言的慢很多,但是如果充分运用内置函数、标准库对象和函数式编程模式的话,运行速度会提高很多,可以接近C语言。
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