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如何快速将字典拆分成多个词典
问题内容： 我找到了一个解决方案，但确实很慢： 您有没有使用外部模块（numpy等）的任何想法？ 问题答案： 由于字典很大，因此最好将所有涉及的项都保留为迭代器和生成器，像这样 样品运行： 输出量
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数据类型不明
问题内容： 我正在尝试使用矩阵来计算内容。代码是这个 但我收到“无法理解的数据类型”，并且如果我从终端执行此操作，它将起作用。 问题答案： 尝试： 由于shape参数必须是int或int序列 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generation/numpy.zeros.html 否则，您将作为dtype传递给。
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具有索引数组的索引多维数组
问题内容： 我有一个索引元组数组，我想用它从多维numpy数组中选取值， 理解只有在已知的情况下才有效。 有什么提示吗？ 问题答案： 您可以将的转置版本转换为元组，然后为矢量化解决方案建立索引-
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如何获得轮廓图绘制的线的（x，y）值？
问题内容： 有没有一种简单的方法来获取绘制如下轮廓线的（x，y）值： 问题答案： 查看返回的ContourSet的collections属性。特别是第一个集合的get_paths（）方法返回组成每个线段的成对点。 要获取坐标的NumPy数组，请使用属性。
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我应该使用scipy.pi，numpy.pi还是math.pi？
问题内容： 在使用SciPy的和NumPy的一个项目，我应该使用，或？ 问题答案： 所以没关系，它们都是相同的值。 这三个模块均提供值的唯一原因是，如果仅使用三个模块之一，则可以方便地访问pi，而无需导入另一个模块。他们没有为pi提供不同的值。
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“拆开”一个包含多行列表的pandas列
问题内容： 说我有以下pandas数据框： 我如何“堆叠”“ b”列中的列表以将其转换为数据框： 问题答案： 更新： 通用矢量化方法-也适用于多列DF： 假设我们有以下DF： 解： 设定： 向量化NumPy方法： 旧答案： 尝试这个： 或@Boud提供的更好的解决方案：
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如何从mongodb导入数据到pandas？
问题内容： 我需要分析mongodb中的集合中有大量数据。如何将这些数据导入熊猫？ 我是pandas和numpy的新手。 编辑：mongodb集合包含带有日期和时间标记的传感器值。传感器值是float数据类型。 样本数据： 问题答案： 可能会帮助您，以下是我正在使用的一些代码：
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将NaN移至其各自行的末尾
问题内容： 我有一个像这样的DataFrame： 我想要得到的是 到目前为止，这是我的方法。 有没有有效的方法来实现这一目标？这是减慢速度的方法。谢谢您的助手！：） 我的真实数据大小 问题答案： 这是使用justify-的NumPy解决方案- 如果要节省内存，请改回分配-
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np.random.seed（）和np.random.RandomState（）之间的区别
问题内容： 我知道要播种numpy.random的随机性并能够复制它，我应该： 但是怎么 办？ 问题答案： 如果要设置调用将使用的种子，请使用： 使用该类以避免影响全局numpy状态： 并且它像以前一样保持状态： 您可以使用以下命令查看“全局”类的状态： 和您自己的类实例，具有：
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Python创建一个枚举（Python 2.4至3.3）
本文向大家介绍Python创建一个枚举（Python 2.4至3.3），包括了Python创建一个枚举（Python 2.4至3.3）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 枚举已通过Python 3.3从Python 3.4反向移植到Python 2.4。您可以从PyPI获得enum34向后移植。 枚举的创建与其在Python 3.4+中的工作方式相同
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熊猫和Matplotlib-fill_between（）vs datetime64
问题内容： 有一个Pandas DataFrame： 我想绘制A和B系列vs日期。 然后我要在A系列和B系列之间的区域上应用fill_between（）： 哪个输出： matplotlib是否在函数中接受pandas datetime64对象？我应该将其转换为其他日期类型吗？ 问题答案： 大熊猫寄存器的转换器中，其可将数字转换的日期时间的类型（如大熊猫DatetimeIndex，和D型的numpy
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从Seaborn distplot获取数据点
问题内容： 我用 绘制观测值的单变量分布。尽管如此，我不仅需要图表，还需要数据点。如何从matplotlib轴（由distplot返回）中获取数据点？ 问题答案： 您可以使用matplotlib.patches API 。例如，要获得第一行： 这将返回两个numpy数组，其中包含该行的x和y值。 对于条，信息存储在： 您可以通过以下功能访问栏的高度：
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numpy.mean在不同的行大小上
问题内容： 当尺寸相同时，numpy Mean函数可以很好地工作。 但是如果我用改变行大小来做到这一点就会出现错误 我在文档中找不到有关此问题的任何内容。我可以自己计算平均值，但我想为此使用内置函数。 问题答案： 这是一种方法- 样品运行- 使用列表理解的更简单的替代方法-
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tf.nn.embedding_lookup函数有什么作用？
问题内容： tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy=’mod’, name=None) 我不了解此功能的职责。像查找表吗？用哪种方法返回每个ID对应的参数（以ID为单位）？ 例如，在模型中，如果使用，则为每个找到对应的嵌入？ 问题答案： 函数检索张量的行。该行为类似于对numpy中的数组使用索引。例如 参数也可以是张量的列表，在
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Python 3枚举比Python 2慢是有原因的吗？
问题内容： 对于最小循环，Python 3的枚举速度似乎比Python 2慢得多，而对于新版本的Python 3来说，Python 3的枚举速度似乎越来越差。 我在64位Windows机器（英特尔i7-2700K-3.5 GHz）上安装了Python 2.7.6，Python 3.3.3和Python 3.4.0，同时安装了每个Python的32位和64位版本。虽然在内存访问限制的范围内，给定版本