我有一个Python 3类方法,用于重新缩放值,如下所示:
class A(object):
"""docstring for A"""
def __init__(self):
super(A, self).__init__()
def rescale(self, old_min, old_max, new_min, new_max, value):
"""rescales a value given a current old_min and
我正在使用Tensorflow的对象检测API在Cloud ML引擎上训练一个Inception SSD对象检测模型,并且我想使用文件中提到的各种data_augmentation_options。
我目前感兴趣的是ssd_random_crop_pad操作和更改min_padded_size_ratio和max_padded_size_ratio。
中提到的文档说明如下:
// Min ratio of padded image height and width to the input image's height and
// width. Two entries per o
我之前在Python2.7中有一段代码,我可以在整数和字符串列表中找到最小数字的索引。我之前用下面的例子这样做了: list = ["NA",2,3,1]
min_num_position = list.index(min(list))
return min_num_position
>>>3 我已经升级到Python 3,上面的代码抛出了一个类型错误,因为我混合了字符串和整数: TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'str
我在python 3中编写了这段代码:
matrix = []
loop = True
while loop:
line = input()
if not line:
loop = False
values = line.split()
row = [int(value) for value in values]
matrix.append(row)
print('\n'.join([' '.join(map(str, row))
如何在python中生成一个随机整数,即是随机的,但属于乘法表(时间表)的范围本身,并且是由我指定的值决定的?
示例。说我想生成10到100之间的随机数,但是它应该是7的倍数。可能的返回值可以是14, 28, 49, 77等等。
该函数的模型可以如下所示:
def gen_random(f, min, max):
#generate random number between min and max that is a multiple of fac
Python的random模块能够做到这一点吗?
我是Python的初学者,我想知道如何从csv文件中计算最小/最大、平均值、中位数。请注意,不使用csv模块或任何类似的模块。我只想使用“读取/打开文件”方法。
因此,在输入读取文件的代码后,这是我编写的代码(我只想读取文件的第二列):
with open("data.csv", "r") as x:
second = []
for line in x:
spl = [float(data.split(',')[1]) for data in x]
我刚刚完成并将一个用C++编写的选择排序函数转换为Python。
我觉得我编写的代码太像一个C程序员,而我知道Python有许多内置的函数可以使用for循环来清理它。我只是不知道从哪里开始。
在这段代码中,我能做些什么来使它变得更地道呢?
def selection_sort(A):
for i in range(0, len(A) - 1):
min_idx = i
for j in range(i + 1, len(A)):
if A[j] < A[min_idx]:
min_idx =
Python有一个内置函数min,它返回iterable中的最小值。
这对于使您的代码简洁明了非常有用。但是,很多时候我发现自己实现了自己的minIndex函数:
def minIndex(v):
ret = -1
for i in xrange(len(v)):
if ret < 0 or v[ret]>v[i]:
ret = i
return ret
Python提供了内置的minIndex实现吗?
使用以下代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# DATA PREPARE
df = pd.read_csv('housing.csv')
df = df.dropna()
print(df.head)
print(df.describe())
print(df.info())
# NORMALIZATION
from sklearn.preprocessing im
我用PyPy做了一些斐波纳契运算,首先我用更大的数字开始,PyPy稍微快了一点,但对于小的数字,它提供了几乎相同的性能,有些情况下,普通的解释器比pypy快得多,这有一个具体的原因吗?
from time import time
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
for i in range(0, n):
a, b = b, a + b
return a
start = time()
result = fibonacci(5000)
end = time()
print(end-start)
有一个像5000 这样的小数字,
在一个目录(c:\ test )中有三个python文件,我试图使用TestCases1.py文件中的pytest运行测试,但没有成功。我是刚接触过python的人,我不知道我问的问题是否正确。我看过几个例子,但是几乎所有的例子都使用命令行来运行测试,我想从python文件中运行它们。由于我是新手测试,我会感谢一个非常简单的答案(我见过一些类似的问题,但我没有得到答案)。我正在使用Python36-32和Eclipse氧气3a。
min_max.py =>需要测试的一些基本功能
def min(values):
_min = values[0]
for val in va
我正在尝试将Matlab代码转换为Python,在转换一行代码时,我面临着一个问题。我说的对不对?我不知道如何在Python中完成作业。
Matlab:
for j=1:a
diff_a=zeros(1,4);
diff_b=zeros(1,4);
for i=1:4
diff_a(i)=abs(ssa(j)-check(i));
diff_b(i)=abs(ssb(j)-check(i));
end
[Y_a,I_a]=min(diff_a);
end
Python:
for j in arange(0