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如何在 Python 中表示字节数组 如 Java 中的 byte 我需要用 gevent 通过网络发送它 byte key 0x13 0x00 0x00 0x00 0x08 0x00 在Python 3中 我们使用bytes对象 也称为s
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这个问题在这里已经有答案了 我正在尝试使用读取启用宏的 Excel 工作表pandas read excel与 xlrd 库 它在本地运行良好 但是当我尝试将其推送到 PCF 时 我收到此错误 2020 12 11T21 09 53 441
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我也使用 tkinter 使用 python 3 7 编写了一个程序 由于我使用的是外部图片 因此当我将所有内容编译为一个 exe 时 我需要包含它们 我试过做 add data bg png files 但我仍然收到此错误 tkinter
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我需要将一个非常 高 的两列数组写入文本文件 而且速度非常慢 我发现如果我将数组改造成更宽的数组 写入速度会快得多 例如 import time import numpy as np dataMat1 np random rand 1000
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我有一本字典 其中包含代表字母的键和值 例如一个简单的 DICT CODE b g n a p o x d t y 我收到了一个加密代码 并将该字符串转换为一个列表 其中每个项目都是一个单词 我需要根据字典中的项目来解决它 代码示例是 wo
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我的模型中有 5 个图像字段 imageS imageS imageS imageS 和 imageE 我正在尝试按以下方式保存图像 图像的类型Base64ImageField images imageA imageB imageC ima
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我是 python 新手 我正在尝试开发一个应用程序 使用 Tweepy 和 Streaming API 从 Twitter 检索数据并将数据转换为 CSV 文件 问题是此代码不会创建输出 CSV 文件 也许是因为我应该将代码设置为在实现例
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我有一个在 Flask 上运行的应用程序 并使用 sqlalchemy 与数据库交互 我想用用户指定的值更新表的列 我正在使用的查询是 def update table value1 value2 value3 query update T
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我下面有一个 DataFrame 但我需要根据取消和订单列从每个代码中选择行 假设代码 xxx 的阶数为 6 1 5 1 阶数为 11 我需要一种算法 可以选择满足总共 11 行的行 阶数为 6 5 如果没有行匹配 则选择最接近的 id 并
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我想使用滚动窗口计算 DataFrame 两列之间的 Spearman 和 或 Pearson 相关性 我努力了df corr df col1 rolling P corr df col2 P为窗口尺寸 但我似乎无法定义该方法 添加meth
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list显然是内置类型 https docs python org 3 library stdtypes html list在Python中 我看到底下有一条评论this https stackoverflow com a 53645813
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我尝试像 while 循环一样跳过 for 循环中的几个步骤 在 while 循环中 步骤根据特定条件进行调整 如下面的代码所示 i 0 while i lt 10 if i 3 i 5 else print i i i 1 result
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我有一个长时间运行的进程 不断分配和释放对象 尽管正在释放对象 但 RSS 内存使用量会随着时间的推移而增加 如何计算发生了多少碎片 一种可能性是计算 RSS sum of allocations 并将其作为指标 即便如此 我该如何计算分母
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我正在尝试在轴上绘制文本并将该文本与圆对齐 更准确地说 有一些具有不同坐标 x y 的点位于该圆内 并使用以下命令创建 ax scatter x y s 100 我想用圆圈连接并标记每个点 Cnameb 文本的坐标由 xp yp 定义 因此
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我想让一个 python 程序在完成任务时通过发出嘟嘟声来提醒我 目前 我使用import os然后使用命令行语音程序说 进程完成 我更愿意它是一个简单的 铃 我知道有一个函数可以用于Cocoa apps NSBeep 但我认为这与此没有太
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我正在尝试使用部署一个测试项目Flask使用以下方法将框架迁移到 Azure 云中Azure CLI https learn microsoft com en us azure app service containers quicksta
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我想将错误名称和回溯详细信息保存到变量中 这是我的尝试 import sys try try print x except Exception ex raise NameError except Exception er print 0 s
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我已经训练 CNN 对图像进行 3 类分类 在训练模型时 我使用 keras 的 ImageDataGenerator 类对图像应用预处理功能并重新缩放它 现在我的网络在测试集上训练得非常准确 但我不知道如何在单图像预测上应用预处理功能 如
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我有多个 3 GB 制表符分隔文件 每个文件中有 2000 万行 所有行都必须独立处理 任何两行之间没有关系 我的问题是 什么会更快 逐行阅读 with open as infile for line in infile 将文件分块读入内存
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我有这个 login manager user loader def load user id None return User query get id 在我引入 Flask Principal 之前它运行得很好 identity loa
