我使用boost.python来编写用c++编写的python模块。我有一些带有纯虚拟函数的基类,我导出了这样的函数:
class Base
{
virtual int getPosition() = 0;
};
boost::python::class_<Base>("Base")
.def("GetPosition", boost::python::pure_virtual(&Base::getPosition));
在Python中,我有代码:
class Test(Base):
def GetPosition(s
如何使用纯虚拟函数进行多重继承,使用boost python。我得到的错误是'Derived1‘不能实例化抽象类。“Derived2”不能实例化抽象类。如果只有一个派生类,但有多个派生类不能工作,则此代码正在工作。谢谢你帮忙。
class Base
{
public:
virtual int test1(int a,int b) = 0;
virtual int test2 (int c, int d) = 0;
virtual ~Base() {}
};
class Derived1
: public Base
{
public:
int
如何使用我得到的boost python .Error在派生类中调用纯虚函数是不能实例化抽象基类的。示例代码如下:
class Base
{
public:
virtual int test() = 0;
};
class Derived : public Base
{
public:
int test()
{
int a = 10;
return a;
}
};
struct BaseWrap : Base, wrapper<Base>
{
Int test()
{
r
是否可以从其他PL/Python块调用PL/Python函数作为普通Python函数。
例如,我有一个函数f1:
create or replace function f1() returns text as $$
return "hello"
$$ language 'plpython3u';
我想从其他函数或块调用这个函数,例如这个匿名块:
do $$
begin
...
t = f1()
...
end;
$$ language 'plpython3u';
这可以使用t = plpy.execute("
我在Python中有一个类,它为给定的数据训练一个模型:
class Model(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
self.result = None
def train(self):
... some codes for training the model ...
self.result = ...
一旦我创建了一个模型对象
myModel = Model(myData)
这个模型没有经过训练。然后,我可以调用train方法来启动培训:
我正在尝试创建一个python脚本,将一些内容放入我的数据库中;
from django.conf import settings
settings.configure()
import django.db
from models import Hero #Does not work..?
heroes = [name for name in open('hero_names.txt').readlines()]
names_in_db = [hero.hero_name for hero in Hero.objects.all()] #ALready existing h
我正在实现一个RANSAC算法,用于图像中的圆检测。我描述了行刑,我得到:
13699392 function calls in 799.981 seconds
Random listing order was used
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {time.time}
579810 0.564 0.000 0.564 0.000 {getattr
我正在尝试编译一个简单的函数,它接受一个python列表,然后根据一个索引列表来分割它。我是numba的新手,医生帮不了我。
Problem I无法成功编译该函数
代码编译 arr变量是一个浮起或整数的python列表,idx是一个numpy数组或python整数列表,根据arr输入结果应该是一个2d浮或整数的python列表。
from numba.pycc import CC
cc = CC('trial')
# Uncomment the following line to print out the compilation steps
cc.verbose = Tru
现在,我开始学习haskell,在我学习haskell的同时,我尝试用Python实现我从中学到的一些想法。但是,我发现这一个很有挑战性。您可以在Haskell中编写一个函数,该函数接受另一个函数作为参数,并返回参数顺序颠倒的同一函数。在Python中可以做类似的事情吗?例如,
def divide(a,b):
return a / b
new_divide = flip(divide)
# new_divide is now a function that returns second argument divided by first argument
你能用Python做到这
我正在尝试使用echo将字符串输入到Python一行,然后在字符串上执行Caeasar的密码。
我的老师给我的一个例子就是这个。
~ $ echo "Hello Holly." | python -c "import sys; [print(line) for line in sys.stdin]"
输出应该是:Hello Holly.
当我输入命令时,我会得到:
File "<string>", line 1
import sys; [print(line) for line in sys.stdin]
我想在Python中测试k-折叠(k=3)交叉验证
我从网上拿到这段代码
import nltk # needed for Naive-Bayes
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
# data is an array with our already pre-processed dataset examples
kf = KFold(n_splits=3)
sum = 0
for train, test in kf.split(data):
train_data = np.array(data)
像在1中一样,the的工作原理是逐步减少Kullback (KL)散度,直到满足一定的条件为止。
The的创建者建议使用KL差异作为可视化的性能标准:
您可以比较the报告的Kullback-莱布勒分歧。运行10次t-SNE,并选择KL散度最小的2解是非常好的。
我尝试了两个t实现:
python:sklearn.manifold.TSNE()。
R:tsne,来自library(tsne)。
这两种实现,在设置详细信息时,都会为每次迭代打印错误(Kullback散度)。但是,他们不允许用户获取这些信息,这在我看来有点奇怪。
例如,代码:
import numpy as np
from sk