我有一个线程模块,它将调用设备上的ssh函数
ssh_conenction.py模块
import paramiko
import os.path
import time
import sys
import re
# ask the user to input the path of the credential file
user_file = input("\n* Enter user file path and name (e.g. D:\\MyFiles\\file.txt): ")
# check if the file is exist or not
if os.
正如我在标题中所说,导入line_profiler会导致分段错误。我是运行python3.9.7/conda-锻造在macbook m1最大。有人建议我怎么解决这个问题吗?
% python
Python 3.9.7 | packaged by conda-forge | (default, Sep 29 2021, 19:24:02)
[Clang 11.1.0 ] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
我正在尝试根据一个因子来划分一个数据框架。然而,即使在减去R之后,R也显示了额外的因素。
例如,在R中包含的虹膜数据集中,我希望创建一个只包含Setosa物种的子集。然而,即使经过减法,R也表明在浏览数据时有3个因素只显示Setosa。为什么会这样呢?
提前感谢
#Load Data
library(datasets)
data(iris)
#Subset specie into new data frame only containing Setosa oberservations
sub = iris[iris$Species == "setosa",]
#View s
pylint没有为空白非conformances生成预期的约定警告消息。
python 3.6.8
吡啶2.13.5
使用此测试脚本:
from __future__ import print_function
import os, sys
import logging
from .. import views
class DoSomething(SomeCommand) : # space before colon !
def __init__(self):
for i in range(1,11): # no space after comma !!
我敢肯定你们中的很多人都在使用git作为CVS。如何绕过R CMD check上的以下警告
* checking for executable files ... WARNING
Found the following executable file(s):
我试着将.git文件夹放在.Rbuildignore中,但没有成功。
我认为这对使用Github托管R包的所有人来说都是微不足道的。有什么想法吗?
我正在做聚类工作,我有90个特征,有13500个数据点,去除了相关变量,其中皮尔逊相关性超过90%,我的特征空间减少到70个。而且,几乎所有我最初的90个特性都有大量的零值(超过70%-80%的数据点)。我在算法实现方面所做的是:
Ran K-通过根据轮廓指数选择聚类数来表示原始数据的70个特征(均为数字)。
Ran K-通过根据剪影索引选择簇数将维度降到2。
我所观察到的和我相应的问题是:
K-表示pca减少的数据提供了更好的聚类。有什么办法可以让我用这个集群来解释吗?就像从pca分配聚类标签一样,将数据减少到原始数据
原始数据上的K-均值和pca上的K-均值是如何不同的?我知道pca会将数
使用awk,我希望得到以/acq/old/*开头的列。
file1
z y x / ACQ / old / a.zip y
z y t / ACQ / old / a.zip x
第四栏
file2
z y / ACQ / old / a.zip 10
z y / ACQ / old / a.zip 20
第三栏
..。
文件n
z y w t / ACQ / old / x.zip 100
z y f r / ACQ / old / w.zip 200
第五栏
我想做一次手术。
for myfile in ls *. txt
do
awk '??' $ myfile
我正试图用Python和Pygame制作一个游戏,但我根本无法让游戏节省下来。
f event.type == pygame.KEYDOWN: ##########WRITE################
if event.key == pygame.K_w:
print("Writing File")
with open ("Saves/testListSave.txt","w") as f:
f.write("1\n")