我正在使用以下代码尝试在Python中加载MAT文件。我可以在MATLAB中毫无问题地加载它。
from scipy.io import loadmat
test_filename = 'test_data.mat' #This is a struct
data =loadmat(test_filename, struct_as_record=True)
运行该代码会产生以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\mac389\workspace\nexUtils\src\qA.py", l
我对从网站中删除数据感兴趣,并将数据传递给PHP使用。我已经看了一下,我能找到的最好的建议是先序列化Python数据,然后再传递它。
我遇到的问题是,我不知道如何序列化Python数据。
我使用Selenium,我有以下代码。
test = browser.find_elements_by_css_selector("table#resultstable td")
通过循环运行变量并打印它,我可以看到我想要使用的数据。
for val in test:
print(val.text)
但是,当我试图序列化对象时,会收到以下错误:
json.dumps(test)
...
我正在更改python代码,其中python代码中声明的设置的值是从json文件中读取的,主要问题之一是设置值之一是字符串数组
示例(json文件):
"list_of_names": {"names": ["Peter", "James"]} and i´m trying not to declare any value so it will be: "list_of_names": {[]}
当我在python代码示例:list_of_names(names=Ilist["names"])上看到
我有一个279张图像的数据集,我希望执行批处理大小为4的增强。
import numpy as np
from skimage import io
import os
from PIL import Image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# Construct an instance of the ImageDataGenerator class
# Pass the augmentation parameters through the constructor.
datagen = ImageD
你好,我正在尝试用Dockerfile运行我的抓取蜘蛛的CMD。我已经设置了指向包含scrapy scrapy.cfg文件夹和CMD scrapy crawl资产的文件夹的路径来启动爬行器
当我运行docker-compose up时,返回错误
Scrapy 1.5.0 - no active project
web_1 |
web_1 | Unknown command: crawl
web_1 |
web_1 | Use "scrapy" to see available commands
这是我的Dockefile
user = {}
max_length = 4
while len(user) < max_length:
name = input("What is your name? ")
food= input("What is your favourite food? ")
user[name]= food
users = json.dumps(user)
if name.lower() == 'q' or food.lower()== 'q':
break
with open('
好的,下面是我使用的进口产品
import keras
from keras import layers
from keras.models import Sequential
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
然后,我使用熊猫从csv中获取数据,然后将必要的字段分割成X和y,并将其分割成火车和测试集。
df = pd.read_csv('data/BCHAIN-NEW.csv')
y = df['Predict']
X = df[['Valu
当我试图找到一种方法来优化一个巨大的2D矩阵的创建和打印时,我决定尝试NumPy。但是,对我来说不幸的是,使用这个库反而会使情况变得更糟。我的目标是创建一个矩阵,用它的索引填充字符串。如下所示(其中n是矩阵的大小):
python_matrix = [[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)]
当我以这种方式使用array()库的NumPy函数时:
numpy_matrix = numpy.array([[f"{y}, {x}" for x in range(n)] for y in range(n)])