下面的代码有更优雅的解决方案吗?基本上,我想要在一个字符向量上进行串。我想知道是否有更好的解决方案,例如在%中使用%或其他什么。
data_d <- data.frame(id = c('A', 'B', 'C'),
sentence = c('1. this is A sentence',
'2. this is B sentence',
我在用。
对于,任何代码示例都可以。
假设我有一个经过训练的deduper,并使用它成功地去复制数据集。
现在,我向dataset添加一个新行。
我想检查这个新行是否是重复的。
在dedupe (不对整个数据集进行重新分类)中有这样做的方法吗?
Update:我尝试过@图书管理员的建议,但我只是得到了No records have been blocked together. Is the data you are trying to match like the data you trained on? --这是我的代码():
import csv
import exampleIO
impo
我有这样的代码来处理文件夹中的所有文件,最后一行有问题。我想在每次迭代后用自定义名称保存文件。例如:
文件夹中的文件= SX.txt
输入值=2
新文件名= SX_2.txt
import glob
import pandas as pd
import os
txtfiles = []
for file in glob.glob("*.txt"):
txtfiles.append(file)
print(txtfiles)
name_5=input("Mode number to extract:")
for filepa
拜托,我需要一些Python的帮助。我有可折叠的结果XML。
bloc_elements = soup.find_all('bloc')
结果=>
print(bloc_elements)
<Bloc>
<a>data_a</a>
<b>data_b</b>
<c>data_c</c>
<d>data_d</d>
</Bloc>
我想得到这样的结果:
List into CSV file :
a b c d
在研究用于记录去重复的Python中的Dedupe库的示例时,我发现它在输出文件中创建了一个集群Id列,根据文档,该列指示哪些记录相互引用。虽然我无法找到集群Id之间的任何关系,但这对查找重复记录有什么帮助。如果有人对此有洞察力,请向我解释。这是去重复的代码。
# This can run either as a python2 or python3 code
from future.builtins import next
import os
import csv
import re
import logging
import optparse
import dedupe
from un
在主机代码test.c和设备代码test0.cu之后,将给出相同的结果。
test.c
$ cat test.c
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
int data[32];
int dummy[32];
for (int i = 0; i < 32; i++)
data[i] = i;
memcpy(dummy, data, sizeof(data));
for (int i
我正在开发一个通用的流式CUDA内核执行框架,它允许在GPU上并行复制和执行数据。
目前我在C++静态函数包装器中调用cuda内核,所以我可以从.cpp文件(而不是.cu)调用内核,如下所示:
//kernels.cu:
//kernel definition
__global__ void kernelCall_kernel( dataRow* in, dataRow* out, void* additionalData){
//Do something
};
//kernel handler, so I can compile this .cu and link it w
我是从dedupe示例运行的。
我收到一条错误消息如下所示
File "csv_example.py", line 111, in <module>
deduper.sample(data_d, 15000)
AttributeError: 'Dedupe' object has no attribute 'sample'
任何帮助都将不胜感激!
我有一个函数来计算两个数据集中的行之间的差异(基于相同的列)。我想在计算之后保留id,因为我需要它在与另一个表合并之后。其实我不知道该怎么做。这是数据和函数。
# data frame for recipients
IDr= c(seq(1,4))
Blood_type_r=c("A","B","AB","O")
data_R=data.frame(IDr,Blood_type_r,A=rep(0,4),B=c(rep(0,3),1),C=c(rep(1,3),0),D=rep(1,4),E=c(rep(0,2),rep(1,1)
我正在测量标准和一维存储器访问之间的差异。为此,我创建了两个内核
__global__ void texture1D(float* doarray,int size)
{
int index;
//calculate each thread global index
index=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
//fetch global memory through texture reference
doarray[index]=tex1Dfetch(texreference,index);
return;
}
__global
我有这样的代码:
<script>
$(document).ready(function () {
$(document).on('click', '.a_mod_t', function (e) {
e.preventDefault();
var id = $(this).attr('rel');
var data_d = 'id=' + id;
$.ajax({
t