我正在尝试使用正则表达式(在Python中)为Python制作语法高亮符。除其他事项外,我希望突出显示关键字,如for, while, if等。为此,我需要一个匹配它们的正则表达式。
我的问题是,我不希望,例如,当for在字符串中时被匹配,只有当孤立时(前后空格)。
一开始我有\bfor\b,它与每个单独的for的出现相匹配。问题在于它包含了类似于"string with for inside"的内容。
我已经考虑过前瞻性/前瞻(正如问题所暗示的),但无法回避这需要在Python中固定宽度模式。我很想在这里找到一些关于事情的指导建议。
简单地说,:,什么是正则表达式匹配的关键字
我对python相当陌生,来自js。
我正在尝试使用json在客户端和服务器之间进行通信,并且我很难理解python (龙卷风)中与对象属性相对应的简单jsonifyable是什么。下面用于创建对象的代码是从这个“所以答案”()中提取的,会引发一些错误。
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def post(self):
#getting and parsing json works as expected
args = json.loads(self.request.body.decode())
我刚刚学习了二进制搜索的工作原理,我需要找到向量中的最小和最大索引。我尝试了很多方法,但每次我的函数都会避开代码的一部分...我没有更多的想法,这似乎不是那么困难,但仍然...我在这个概念上挣扎了很多。 编辑:我意识到我的解释是不存在的。所以我想要做的是,对于一个给定的音符,我想找到它的最低索引到Song的成员向量中。 这是我最接近的尝试: int Song::binarySearchMin(const Note& note)
{
int Min = 0, Max = notes.size() ,ind=0;
while (Min <= Max)
{
如果我输入代码: b = Branch.open('directory containing repository')
r1 = 1010 #input revision number
r2 = r1-5 #last revision number that I want to sort to
r1 = b.dotted_revno_to_revision_id((r1,), _cache_reverse=False) #revision ids of r1 and r2
r2 = b.dotted_revno_to_revision_id((r2,), _cache_rev
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
运行IPython时,如果计算分号,就会得到空字符串的返回值,如下所示。为什么?
我的理论是,它是IPython去掉语句中的行终止符,但这仍然不能解释为什么它返回一个字符串。
ipython
输出:
Python 2.7.12 (default, Oct 11 2016, 05:24:00)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
? ->
如何向mlflow运行命令中的每个参数传递多个值?
目标是将字典作为param_grid传递给param_grid以执行交叉验证。
在我的主要代码中,我使用main解析检索命令行参数。通过在add_argument()中添加nargs='+‘,我可以为每个超参数编写空格值,然后应用vars()创建字典。见下面的代码:
import argparse
# Build the parameters for the command-line
param_names = list(RandomForestClassifier().get_params().keys())
# Param t
我正在测试cassandra对mysql的性能,我不明白为什么mysql在同一个ubuntu框中比cassandra更快。这是不正常的吗?注意: cassandra运行在一个节点上。
在这里我的测试和时间:
Times
cc@cc-cc:~/x$ time python insert_mysql.py
real 0m21.543s
user 0m6.688s
sys 0m2.016s
cc@cc-cc:~/x$ time python insert_cassandra.py
real 1m15.157s
user 0m14.293s
sys 0m4.108s
c
我正在尝试使用Python将我的数据帧推送到Azure表存储。但是当我尝试插入一个值时,这些值变得混乱了,而且一些记录也没有插入Azure。我不知道是不是因为时间问题。请找到下面的代码。
for i in range(0,forecast.shape[0]):
partition_key=ticker+str(i)
stock_date=str(forecast.iloc[i]['ds'])
row_key=partition_key
stock_price=str(forecast.iloc[i]['yhat'])
companyname=str(foreca
我想让MultiOutputClassifier在Python中使用scikit learn lib。我想要了解模型的特征和准确性。我的数据库中的所有数据都是分类的(字符串值)。我不知道为什么,但我总是得到这样的错误:
ValueError: could not convert string to float: '<=50K'
I错误在这一行:model = cls.fit(features_train, result_train)
代码如下:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_te
我需要在盒子图中添加一条水平线。查看了holoviews手册,似乎应该在这种情况下使用。不幸的是,我得到了一个错误:
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
示例:
import numpy as np
import holoviews as hv
from holoviews import opts
hv.extension('bokeh')
groups = [chr(65+g) for g in np.random.randint(0, 3, 200)]
boxwhis
给定一个包含(语法上有效的) Python源代码的字符串s,如何将s拆分为一个数组,该数组的元素是与s中的Python“语句”相对应的字符串
我在“语句”两边加了引号,因为这个术语并不能准确地捕捉到我想要的东西。这里有一个例子,而不是试图想出一个更准确的措辞。比较以下两个ipython交互:
In [1]: if 1 > 0:
......: pass
......:
In [2]: if 1 > 0
File "<ipython-input-1082-0b411f095922>", line 1
if 1 > 0
我试图为输出创建一个图表:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import wrapt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras import models
from keras import layers
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from sklearn.metrics import confusion_matrix
#
我想按商品分组,并为每个商店计算我的销售数据有多少行。
表:
Id Item Store Qty
1 A store1 5
2 B store1 2
3 A store2 3
4 B store2 10
....
要按我尝试过的项目进行分组:
groupby_item = SUMMARIZE(table, table[Item], "Count", COUNT(table[Item]))
它给出了这个表:
Item Count
A 2
B 2
但是我想在可视化
我在努力让我的分层洗牌工作。我有两组数据,features和labels,我试图返回名为results的列表,该列表应该包含一个所有准确性/精确度/召回/F1分数的列表。
然而,我想我只是被弄糊涂了,不知道这应该如何把结果还给我。有人能发现我做错了什么吗?
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.ensemble import