我试图使用scipy.io.savemat()函数保存一个矩阵。但是,我得到了以下错误:
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
以下是我所得到的完全错误:
scipy.io.savemat('path/to/file.mat',dict__)
File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\io\matlab\mio.py", line 207, in savemat
MW.put_variables
我是Python的新手,一直在尝试用Java移植python脚本。有一段时间,我一直停留在以下代码逻辑上,试图将其转换为Java,但一直无法做到(可能是因为我误解了实际正在做的事情)。
data = unpack('>H', file.read(2))
if data == 0xffff
then //do something
else //do something else
现在,我想这是在上面的python脚本中完成的:-解压十六进制格式的字符串(我相信,读取文件的前两个字节),然后检查它是否为值为0)
我对拆包的看法是否正确;如果不是,那么拆包到底在做什么?它是否通
我可以保存"Node“、"Link”,但不能保存"Graph“(参见下面的错误)。使用pymongo 2.1.1,Django-NoRel,Python 2.7:
from django.db import models
from djangotoolbox.fields import SetField, ListField, EmbeddedModelField
class Graph(models.Model):
links = ListField(EmbeddedModelField('Link'))
class Link(models
我有一个很大的图像列表,存储为numpy矩阵。图像有不同的大小。
import numpy as np
from numpy.random import rand
data = [rand(100,200), rand(1024, 768)]
我正在寻找一种方法来存储这个矩阵列表,这样它就可以快速读取(写入数据可能很慢)。我尝试了泡菜/numpy.savez,但是读取数据比再次加载原始图像要慢。
我认为hdf5可能很快,但是我不知道如何存储这个列表。不是强制性的,但有用的数据格式,允许追加数据,使列表不必在内存作为一个整体。
编辑:基于到目前为止的答案,我尝试给出一些建议
data = [r
我在问自己用Python模拟一个小内存的最好的方法(实际上是任何好的方法)。
在大多数语言中,我会简单地创建一个固定大小的char数组,但在Python中这似乎是令人惊讶的复杂。
我发现的最接近的东西是:
self.two_KB_internal_ram = [] #goes from $0000-$07FF
for x in range (2048):
self.two_KB_internal_ram = 0
print ("two_KB_internal_ram: ", type(self.two_KB_internal_ram))
但是,该