df=pd.DataFrame({
'image_path':'a',
'valu':[tf.zeros((75,),dtype=tf.dtypes.float32).numpy()]
})
df=df.iloc[1:,:]
for i in range(10):
ten=tf.zeros((75,), dtype=tf.dtypes.float32)
ten=ten.numpy()
df.loc[len(df.index)]=['a',ten]
df.head()
df.head()
i
<!-- language:python-->
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.python.ops import rnn, rnn_cell
from tensorflow.contrib.data import Dataset, Iterator
a = [[0.0,0.0,1.0,1.0,0.0,0.0,1.0,0.0],
[0.0,1.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,1.0],
[1.0,1.0,0.0,0.0,
我试图在python中度量measure ()函数的性能。我通过使用python的时间模块来实现这一点。
下面是如下代码:
from time import time
def contains(collection, target):
return target in collection
def performance():
n = 1024
while n < 50000000:
sorted = range(n)
now = time()
# code whose performance
我正在学习如何使用Python多处理库。然而,在我学习一些示例的同时,我在后台运行了许多python进程。
其中一个如下所示:
from multiprocessing import Process, Lock
def f(l, i):
l.acquire()
print 'hello world', i
l.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for num in range(10): # I changed the number of iter
我如何在amazon/映像之上安装Python3.9,默认情况下它是python2.7附带的?到目前为止,我已经尝试了以下一系列基于安装教程的命令,用于在Amazon 2上安装Python 3:
FROM amazon/aws-cli:latest
WORKDIR ./
COPY ./.aws ./root/.aws
COPY . .
RUN yum install gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel -y
RUN yum install wget tar -y
RUN cd /opt
RUN wget https://www.pyth
我通过ssh连接到一台linux机器。在这里,我使用screen运行多个进程,这些进程将在退出会话后继续运行。然而,在一段时间后,进程停止产生输出(到stdout),即使它们占用内存。我想知道我怎样才能重新激活他们。下面是我的用户名下的进程列表(top -u MY_USERNAME):
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
1268 abcdef 20 0 100m 2044 1012 S 0.0 0.0 0:00.03 sshd
1269 abcdef 20
我有一个在单个核心上运行的流水线,我正试图在一个aws实例的32个核心上并行运行数百次。希望在一次运行完成后,下一次运行就会开始。我已经写了一个基于我在网上找到的排队脚本,它似乎是有效的,但效率下降,就好像一些工人不接受新的流程,但有些员工接受了。
这是我的脚本的主要代码(不确定为什么我在这里剪切和粘贴时缩进没有显示-它们在我的脚本中是正确的,一切正常-所以我不认为这是一个问题):
def worker(work_queue, done_queue):
try:
for f in iter(work_queue.get, 'STOP'):
newPipe
这里,result是一个查询集。我正在遍历它,并更新它的price属性值,以匹配我在第二个查询Product.objects中从price_map.price值获得的值。
这样就会相应地更新价格。直到它进入.order_by方法。然后,price的所有值都会恢复到原来的状态。
if sort_by in valid_sorts:
for item in result:
retrieved_item = Product.objects.get(name=item.name).get_pricing_info(self.request.ses
如何使用的文档字符串记录带有参数的方法?
编辑: 给出了这个例子:
def complex(real=0.0, imag=0.0):
"""Form a complex number.
Keyword arguments:
real -- the real part (default 0.0)
imag -- the imaginary part (default 0.0)
"""
if imag == 0.0 and real == 0.0: return complex_zero
.
我试图建立一个LSTM模型,它能够计算每个时间段三个类的概率。
我定义模型的方式如下:
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential()
model.add(layers.LSTM(128,input_shape=(None,input_size)))
model.add(layers.Dense(output_size))
model.add(layers.Softmax())
model.compile(optimizer="sgd",los
我有一个DataFrame,表示行项目与索引从0到1的列项目的相似性。我想对更相似的项目进行分组,并创建一个新的数据框架,方法是删除分组的项目行和列,然后添加单个行和列,这两行和列都以包含2个合并项目的元组为索引,然后再次执行该过程,直到我对所有项目进行了分组。现在,我已经想出了这个代码:
我首先从一个名为gupt_seiff的元组字典创建了两个数据帧,其中一个将保持不变,而另一个将被修改:
gupt_seiff_df = pd.DataFrame(index = workshops, columns = workshops)
for el in gupt_seiff:
gupt_se
我对此莫名其妙
def main():
for i in xrange(2560000):
a = [0.0, 0.0, 0.0]
main()
$ time python test.py
real 0m0.793s
现在让我们看看numpy:
import numpy
def main():
for i in xrange(2560000):
a = numpy.array([0.0, 0.0, 0.0])
main()
$ time python test.py
real 0m39.338s
神圣的CPU循环蝙蝠侠
我正在使用Python处理一些3D (体积)数据,对于每个四面体,我不仅有顶点的坐标,还有第四维,这是该四面体体积的一些参数的值。
例如:
# nodes coordinates that defines a tetrahedron volume:
x = [0.0, 1.0, 0.0, 0.0]
y = [0.0, 0.0, 1.0, 0.0]
z = [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]
# Scaler value of the potential for the given volume:
c = 100.0
我想绘制一个3D体积(由节点坐标给出),其中填充了一些纯色,这将表示给定