ubuntu下安装多版本Python

我使用Python3 6编写了一个简单的HTTP服务器来重定向所有请求 我写的文件可以找到here https github com kmahyyg learn py3 blob master antiscanhttp py 我可以在 Ub

我试图在枢轴熊猫数据帧上使用seaborn的热图 就像在超链接中一样有效 df pd DataFrame np random randint 1 100 size 3 2 df columns A B df sns heatmap df a

我正在尝试学习如何使用 Python 的 apscheduler 包 但它会定期抛出以下错误 No handlers could be found for logger apscheduler scheduler 该消息似乎与计划作业中的错

你好 我正在使用 scrapy 来抓取 xml url 假设下面是我的 Spider py 代码 class TestSpider BaseSpider name test allowed domains www example com s

尝试使用 Eclispse 在 Ubuntu 上运行 Python 2 SQLAlchemy 0 8 和 MySQL5 2 但我不断收到以下错误 我使用 pymysql 实际上是 pymysql3 引擎 模块监视器 from sqlalch

这是我处理 3 个属性 x y 值 中的数据聚类的简单示例 每个样本代表其位置 x y 及其所属变量 我的代码发布在这里 x np arange 100 200 1 y np arange 100 200 1 value np random

我正在寻找一种解决方案 最好是干净且简单的 以启用hg convert使用 SVN 存储库在 OS X 10 8 上工作 目前 如果您尝试转换 SVN 存储库 您将得到一个could not load Subversion python b

我知道如何在 Windows 上使用 Python 连接到 MS OLAP 多维数据集 嗯 至少有一种方法 通常我使用 win32py 包并调用 COM 对象进行连接 import win32com client connection wi

我正在尝试为 Anscombe 数据集创建 2x2 图 加载数据集并分离数据集中的每个类 import seaborn as sns import matplotlib pyplot as plt anscombe sns load dat

我目前在 python 中检查数字素数的算法对于 1000 万到 10 亿之间的数字来说速度很慢 我希望它能够得到改进 因为我知道我永远不会得到超过 10 亿的数字 背景是我无法获得足够快的实现来解决项目 Euler 的问题 60 我在 7

我有一个如下所示的数据框 a b c 0 1 10 1 2 10 2 2 20 3 3 30 4 1 40 4 3 10 上面的数据帧作为默认索引 0 1 2 3 4 我想将其转换为如下所示的数据框 1 2 3 0 10 0 0 1 0 1

我有一个如下所示的示例数据框 df pd DataFrame data uid 1 1 1 2 2 3 pagename home blah blah home blah blah startpage NA NA NA home home

我尝试按键绑定宏以将 python 文本发送到调试控制台并将焦点返回到 Visual Studio Code 中的编辑器 这是我尝试过的 安装了vscode python https marketplace visualstudio com

我不想创建一个嵌入Python解释器的跨平台程序 并用MinGW编译它 但是 Python 二进制发行版没有提供 MinGW 链接的库 仅python32 lib对于 Visual C 并且 Python 源包不提供使用 MinGW 编译的

我正在尝试编译 C 程序 但收到许多错误 这些错误是在标准 C 头文件 inttypes h stdio h stat h 等 中遇到的 错误的来源是以下未定义的常量 BEGIN DECLS END DECLS BEGIN NAMESPAC

我想将大量 MS Word 文件转换为纯文本格式 我不知道如何在 Python 中做到这一点 我在网上找到了以下代码 我的路径是本地路径 所有文件名都类似于 cx xxx 即 c1 000 c1 001 c2 000 c2 001 等 fr

我只需要从全局网格中提取特定节点集的数据 由纬度 经度坐标 按 5000 10000 的顺序 给出 这些数据是水力参数的时间序列 例如波高 全局数据集很大 因此分为许多 NetCDF 文件 每个 NetCDF 文件大小约为 5GB 包含整个

我遇到了 Scrapy 行为异常的问题 几个月前我编写了一个简单的函数 它返回给定 xpath 处的项目列表 def get html response path sel Selector text response page source

基于下面的简化示例 我想在我的代码中 from sympy import import numpy as np init printing x y symbols x y mat Matrix x 1 1 y X 1 2 3 Y 10 20

我有以下 ctypes 数组 data ctypes c uint 100 我想创建一个 numpy 数组np data包含来自 ctypes 数组数据的整数值 ctypes 数组显然稍后会填充值 我看到numpy中有一个ctypes接口