下面的代码为我创建了一个分段错误--这是一个错误吗?如果是,在哪个组件中?
using DataFrames
function test()
Threads.@threads for i in 1:50
df = DataFrame()
df.foo = 1
end
end
test()
(需要启动朱莉娅并支持多线程以使其工作,如JULIA_NUM_THREADS=50; julia)
只有当迭代/线程的次数足够高(例如50次)时,它才会产生分段错误。对于较低的数量,它只是零星地/从不这样做。
我的环境:
julia> versioninf
很抱歉,这个基本问题是,谷歌搜索到目前为止并不太有用。
我是个新手。我想问一问,是否有可能让Julia在作业中自动检测不兼容的类型。
例如,当我写
julia> x=10;
julia> typeof(x)
Int32
julia> y=9.0;
julia> typeof(y)
Float64
julia> x=y // I'd like this to generate an error or a warning at least
9.0
julia> typeof(x) // do not want automatic type
我确实有一个WebJob (运行在docker上)来打开一个URL,并使用Selenium和ChromeDriver获取html结果(字符串)。它在我的开发机器(Windows 10)中运行良好,但对于Linux 20,它不起作用。我试过几次在网络上看到的信任和args,但我不太习惯Linux。错误信息是:
OpenQA.Selenium.WebDriverException: unknown error: Chrome failed to start: exited abnormally.
(chrome not reachable)
(The process started from ch
我知道可以使用convert函数将Float64转换为Int64。不幸的是,当将convert应用于2维数组时,它不起作用。
julia> convert(Int64, 2.0)
2
julia> A = [1.0 2.0; 3.0 4.0]
2x2 Array{Float64,2}:
1.0 2.0
3.0 4.0
julia> convert(Int64, A)
ERROR: `convert` has no method matching convert(::Type{Int64}, ::Array{Float64,2
})
in convert at b
有一个伟大的。
我的df.column看起来像:
Windows
Windows
Mac
Mac
Mac
Linux
Windows
...
我想在这个df.column向量中用'Other‘替换低频类别。例如,我需要我的df.column看起来像
Windows
Windows
Mac
Mac
Mac
Linux -> Other
Windows
...
我想重命名这些罕见的类别,以减少在我的回归因素的数量。这就是我需要原始向量的原因。在python中,在运行命令获取频率表之后,我得到:
pd.value_counts(df.column)
Windows
[~] python3
Python 3.6.8 (default, Jan 14 2019, 11:02:34)
[GCC 8.0.1 20180414 (experimental) [trunk revision 259383]] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np, cv2
>>> a=np.arange(10,250
for i in Iterators.reverse(Iterators.drop([1,2], 1))
println(i)
end
MethodError: no method matching iterate(::Base.Iterators.Reverse{Base.Iterators.Drop{Array{Int64,1}}})
Closest candidates are:
iterate(!Matched::LibGit2.GitRevWalker) at /buildworker/worker/package_linux64/build/usr/share/juli
我编写了以下Go基准测试(Go1.9.2,Linux amd64)来测试索引和附加索引:
func BenchmarkIndex(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
existing := make([]int64, 1000, 1000)
init := make([]int64, 1000) // len 1000, cap 1000
for index, element := range existing {
init[index] = element
我正在使用这个,它是笔记本电脑信息的一个小数据集。
laptops = pd.read_csv('laptops.csv',encoding="Latin-1")
laptops["Operating System"].value_counts()
Windows 1125
No OS 66
Linux 62
Chrome OS 27
macOS 13
Mac OS 8
Android 2
Name: Operating System,
url = 'https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_1986_totals.html'
eightyfive = pd.read_html(url)[0]
# removing rows with no values but are just labels
eightyfive = eightyfive[eightyfive['Rk'].ne('Rk')]
# creating a copy to avoid error from assignment
eightyfive = e
我有一些无序的数据帧,它们的列键相似,但并不完全相等。例如: DataFrame. Columns
Dataframe 1: A, B, C
Dataframe 2: A, B, C
Dataframe 3: A, B, C, D
Dataframe 4: A, C, D 我想让它们堆叠/连接/附加。我不关心如何为缺少给定列的数据帧填充缺少的数据。 也就是说,我想要一个单独的数据帧: DataFrame combined: A, B, C, D
我正在阅读数据
df = pandas.read_csv("file.csv", names=['A','B','C','D','E','F','G', 'H','I','J', 'K'], header=None)
我得到了
df.dtypes
Out[54]:
A int64
B object
C int64
D int64
E object
F objec
TF2.0文档推荐使用python for循环遍历数据集:
for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset):
# do training
问题是,如果数据集无限重复(据我所知,出于性能原因,这是有意义的),这个循环将永远不会结束。
我现在正在做的是设置一些我想要迭代的时期和训练步骤:
train_iter = iter(train_dataset)
for i in range(num_epochs):
# do some setup
for step in range(num_b
当我使用一些库时,我得到一个错误信息
AttributeError: 'SingleBlockManager' object has no attribute 'to_dense'
to_dense是一种用于数据帧的方法,因此我假设在我的例子中SingleBlockManager应该是一种数据帧。有没有人知道Pandas中的SingleBlockManager是什么,这样我就可以猜出我的错误在哪里了?这是错误消息的最后一点。
/users/xx/xxxx/pyenvs/xx/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.16.2+xx
我将实现一个经常使用递归的程序。因此,在我开始获得堆栈溢出异常之前,我认为最好能实现蹦床,并在需要的情况下使用块。
我做的第一次尝试是用析因法。在这里,代码:
callable(f) = !isempty(methods(f))
function trampoline(f, arg1, arg2)
v = f(arg1, arg2)
while callable(v)
v = v()
end
return v
end
function factorial(n, continuation)
if n == 1
continuat
在Google BigQuery中,我定义了带有5个字段的表,我从json格式加载它。模式如下,让我们将表命名为user_data
BigQuery中的数组类型只是可重复出现的字段
userid: String
cats: Array[Int]
features:Array[Long]
segments:Array[Int]
tags:Array[Int]
我需要运行一个查询,比如
select count userid
from user_data
where
(123,265) in cats and
(555,666,777) in segments and
(100, 200)
我正在使用Tensorflow学习一门关于时间序列预测的在线课程。用于将Numpy数组(TS)转换为基于LSTM的Tensorflow数据集的函数已经给出了(我的注释行):
def windowed_dataset(series, window_size, batch_size, shuffle_buffer):
# creating a tensor from an array
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(series)
# cutting the tensor into fixed-size win