tkinter notebook.tab: текст (заголовок) отображается неправильно

Я пытаюсь создать собственную Framework, и для этого хочу создать графический интерфейс с помощью tkinter на компьютере Apple. Кажется, что text (название) notebook.tabs не отображается должным образом в Mac OS X, как показано ниже: Как вы можете видеть, text не центрирован по горизонтали и слегка смещен вверх. Мой код выглядит следующим образом: #!/usr/bin/env python3 # […]

Данные формы в запросе pycurl

Я хотел бы сделать следующий запрос curl с pycurl: curl -v \ -H Accept:application/json \ -F "model={ name: 'zxy', targets: [ 'abc'] }" \ -F "deployment=@/deployments/MyApp.ear" \ -X POST https://abc.cde Как помещать в постфилду вещи, которые следуют за опциями -F ? У меня есть: c = pycurl.Curl() c.setopt(pycurl.URL, "https://abc.cde") c.setopt(pycurl.HTTPHEADER, ['Accept:application/json']) c.setopt(pycurl.POST, 1) # set […]

Как нарисовать scikit-neuralnetwork на изображениях

Я пытаюсь обучить классификатор распознаванию различных фигур на тегах в моих изображениях (круги, прямоугольники и пустые – примеры ниже) и думал, что scikit-neuralnetwork может помочь, поскольку у меня не было большого успеха с SVM , Я нашел документацию на своем сайте, но не уверен в том, какой формат должны использовать данные, которые я использую для […]

Найти совпадающие точки в 2 отдельных массивах numpy

У меня есть два массива разных размеров, содержащих 3D-точки. Я хотел бы эффективно сравнить два массива и найти точки, которые соответствуют и в конечном итоге вернуть простое количество совпадающих точек. pA=[[0,0,0],[0,1,0],[1,2,4],[10,3,4],[1,20,1],[5,3,2]] pB=[[14,1,0],[1,2,4],[1,20,1],[15,1,0]] #returns 2 В настоящее время у меня есть неаккуратный цикл, который делает трюк, но он не очень удобен для работы, что является проблемой, […]

Как работает оператор% в этом решении для Project Euler # 1

Я начал изучать python совсем недавно, и это было мое оригинальное решение для Euler # 1: n = 0 for i in xrange(1000): if i % 3 == 0 or i % 5 == 0: n += i print n Я нашел это онлайн: n = 0 for i in xrange(1000): if not i % […]

Как выбрать из каждого столбца один конкретный индекс?

Представьте, что у меня есть pandas.Dataframe вроде: x = DataFrame({ 'a': [7,6,8,0,2,5], 'b': [3,4,5,6,7,8], 'c': [3,8,5,6,0,1]}, index=[1,2,3,4,5,6]) то у меня есть pandas.Series, который дает мне, для каждого ключа, конкретный индекс, который я хочу выбрать: y = Series([4,1,6], index=['a','b','c']) Могу ли я найти эти индексы лучшим способом панд? Я хочу избегать перекосов через pandas.Series или pandas.Dataframe, […]

Регрессия наименьших квадратов на 2d массиве

Функция numpy.linalg.lstsq(a,b) принимает массив a с размером nx2 и 1-мерный массив b который является зависимой переменной. Как я могу сделать регрессию наименьших квадратов, где точки данных представлены как 2d-массив, сгенерированный из файла изображения? Массив выглядит примерно так: [[0, 0, 0, 0, e] [0, 0, c, d, 0] [b, a, f, 0, 0]] где a, b, […]

Django объединяет 2 запроса в шахматном порядке / чередуется?

В моем приложении Django у меня есть 2 запроса одного и того же объекта. Я знаю, что я могу объединить 2 запроса с помощью itertools и цепочку следующим образом: from itertools import chain list(chain(first_queryset, second_queryset)) Но это выводит новый запрос, где весь первый за ним следует весь второй, например: [<first_queryset_1st_instance>, <first_queryset_2nd_instance>, <first_queryset_3rd_instance>, <second_queryset_1st_instance>, <second_queryset_2nd_instance>, <second_queryset_3rd_instance>] […]

Была решена разреженная матрица, но необходимы плотные данные. Используйте X.toarray () для преобразования в плотный массив numpy

Код идет следующим образом. Я пытаюсь использовать данные обучения для деревьев регрессии GBRT, одни и те же данные хорошо подходят для других классификаторов, но при этом выше для GBRT. пожалуйста помоги : dataset = load_files('train') vectorizer = TfidfVectorizer(encoding='latin1') X_train = vectorizer.fit_transform((open(f).read() for f in dataset.filenames)) assert sp.issparse(X_train) print("n_samples: %d, n_features: %d" % X_train.shape) y_train = […]

Китайские персонажи становятся тарабарщинами при использовании функции pandas read_stata ()

Я пытаюсь прочитать файл Stata .dta с пакетом pythas python, используя функцию read_stata (), и в файле dta есть много китайских символов. В файле, который читался, были все испорченные коды, и китайские символы были всего лишь тарабарщиной. Какие-либо предложения?

Python - лучший язык программирования в мире.