python – igraph:为什么add_edge函数如此缓慢地对add_edges?

我很惊讶: import igraphimport random, timestart_time = time.time()G = igraph.Graph(directed = True)G.add_vertices(10000)for i in range(30000): G.add_edge(random.randint(0,9999), random.randint(0,9

python – 与布尔numpy数组VS PEP8 E712的比较

PEP8 E712要求“如果cond为True,则应与True进行比较:或者如果cond:”. 但如果我遵循这个PEP8,我会得到不同/错误的结果.为什么? In [1]: from pylab import *In [2]: a = array([True, True, False])In [3]: where(a == True)Out[3]: (array([0, 1]),)#

为什么python库不作为pyc提供?

如果我理解正确, Python编译文件是跨平台的.那么为什么大多数库都需要构建和安装? 这是分销商的懒惰,还是我说他们可以简单地分发pyc文件?如果不是这种情况,我如何分发一个python脚本文件,其中包含库作为先决条件,而无需用户构建和安装库? 因为包含的代码的

python – 如何提高INSERT语句的性能?

While Josh’s answer here让我在如何将256x64x250值数组插入MySQL数据库方面取得了良好的开端.当我在我的数据上实际尝试他的INSERT语句时,结果非常慢(如16Mb文件的6分钟). ny, nx, nz = np.shape(data)query = INSERT INTO `data` (frame, sensor_row, senso

python – 关于Pandas Dataframe的Kurtosis doent工作

当我在pandas datafame上应用kurtosis函数时,我总是得到以下错误: AttributeError: Cannot access callable attribute ‘kurt’ of ‘DataFrameGroupBy’ objects, try using the ‘apply’ method 以下示例代码适用于所有其他统计函数(mean(),skew(),…),但

python – 运算符混淆

运算符是比较两个对象的内存地址(如果它们相同),则返回true,否则返回false. 代码#1 a=poib=poia is btrue 我创建了两个对象,其内容相同,但它们完全位于不同的内存地址上. 那么为什么运算符返回true?不应该返回虚假. 就像这段代码一样 ktr = today is a fine

python – 如何访问List元素

我有一个清单 list = [[vegas,London],[US,UK]] 如何访问此列表的每个元素? 我首先不会调用它,因为这是Python的内置列表类型的构造函数的名称. 但是一旦您将其重命名为城市或某事,您可以: print(cities[0][0], cities[1][0])print(cities[0][1], cities[1][

python – 类,dict,self,init,args?

class attrdict(dict): def __init__(self, *args, **kwargs): dict.__init__(self, *args, **kwargs) self.__dict__ = selfa = attrdict(x=1, y=2)print a.x, a.yb = attrdict()b.x, b.y

在Python中开发时保护MySQL密码?

我正在编写一个使用 MySQL数据库的 Python脚本,该数据库是本地托管的.该程序将作为源代码提供.因此,MySQL密码将以裸露的眼光可见.有没有一个很好的方法来保护这个? 这个想法是为了防止一些顽皮的人看源代码,直接访问MySQL,做某事…好,淘气. 有些事情首先 这

python – boto dynamodb2:我可以只使用范围键查询表吗?

在我的一个 python应用程序中,我正在使用boto,我想只使用范围键查询dynamodb表.我不想使用扫描. 评级表的模式 ratings = Table.create(ratings, schema=[ HashKey(user_id, data_type=NUMBER), RangeKey(photo_id, data_type=NUMBER)], throu

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