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Python에서 클래스의 인스턴스를 동적으로 생성해야 합니다. 기본적으로 load_module 및 inspect 모듈을 사용하여 클래스를 클래스 개체로 가져오고 로드하지만 이 클래스 개체의 인스턴스를 만드는 방법을 알 수 없습니다. 나는이 페이지로 나를 데려온 질문에 대한 답을 알아 냈습니다. 아무도 내 질문에 대한 답변을 실제로 제안하지 않았기 때문에 게시할 것이라고 생각했습니다. class k: pass a = k() k2 = a.__class__ a2 = k2() 이 시점에서 및 a2는 모두 동일한 클래스(클래스 k)의 인스턴스입니다. 다음과 같이 세 개의 매개변수를 사용하여 내장된 "유형"을 호출하기만 하면 됩니다. ClassName = type("ClassName", (Base1, Base2,...

세 개의 큰 목록이 있습니다. 첫 번째는 bitarrays(모듈 bitarray 0.8.0)를 포함하고 다른 두 개는 정수 배열을 포함합니다. l1=[bitarray 1, bitarray 2, ... ,bitarray n] l2=[array 1, array 2, ... , array n] l3=[array 1, array 2, ... , array n] 이러한 데이터 구조에는 상당한 양의 RAM이 필요합니다(총 ~16GB). 다음을 사용하여 12개의 하위 프로세스를 시작하는 경우: multiprocessing.Process(target=someFunction, args=(l1,l2,l3)) 이것은 l1, l2 및 l3이 각 하위 프로세스에 대해 복사되거나 하위 프로세스가 이 목록을 공유한다는 것을 의미합..

내 코드에 무엇이 문제인지 알려주세요. import datetime d = "2013-W26" r = datetime.datetime.strptime(d, "%Y-W%W") print(r) 디스플레이 "2013-01-01 00:00:00", 감사합니다. 주 번호는 날짜를 생성하기에 충분하지 않습니다. 요일도 필요합니다. 기본값 추가: import datetime d = "2013-W26" r = datetime.datetime.strptime(d + '-1', "%Y-W%W-%w") print(r) 그만큼-1 그리고-%w 패턴은 파서에게 해당 주의 월요일을 선택하도록 지시합니다. 이것은 다음을 출력합니다. 2013-07-01 00:00:00 %W 월요일을 주의 첫 번째 요일로 사용합니다. 자신의 요일을 ..

어떻게 변환합니까svg 에게png, 파이썬에서? 보관하고 있습니다svg 의 경우StringIO. pyCairo 라이브러리를 사용해야 합니까? 그 코드를 어떻게 작성합니까? 다음은 내가 사용한 것입니다.cairosvg: from cairosvg import svg2png svg_code = """ """ svg2png(bytestring=svg_code,write_to='output.png') 그리고 그것은 매력처럼 작동합니다! 더보기:cairosvg document 정답은 "pyrsvg" - 파이썬 바인딩librsvg. 우분투가 있다python-rsvg package 제공합니다. 소스 코드가 "gnome-python-desktop" Gnome 프로젝트 GIT 저장소에 포함되어 있기 때문에 Google에서..

팬더 데이터 프레임이 있다고 가정합니다.df: 데이터 프레임의 열별 평균을 계산하고 싶습니다. 이것은 쉬워요: df.apply(average) 그런 다음 열별 범위 max(col) - min(col). 이것은 다시 쉽습니다. df.apply(max) - df.apply(min) 이제 각 요소에 대해 열의 평균을 빼고 열 범위로 나누고 싶습니다. 나는 그것을하는 방법을 잘 모르겠다 모든 도움/포인터에 감사드립니다. In [92]: df Out[92]: a b c d A -0.488816 0.863769 4.325608 -4.721202 B -11.937097 2.993993 -12.916784 -1.086236 C -5.569493 4.672679 -2.168464 -9.315900 D 8.892368 0..

많은 목록이 있습니다. ['it'] ['was'] ['annoying'] 그것들을 단일 목록으로 병합하고 싶습니다. ['it', 'was', 'annoying'] import itertools ab = itertools.chain(['it'], ['was'], ['annoying']) list(ab) 그냥 다른 방법.... 추가하기만 하면 됩니다. ['it'] + ['was'] + ['annoying'] 당신은 읽어야합니다the Python tutorial 이와 같은 기본 정보를 배우기 위해. a = ['it'] b = ['was'] c = ['annoying'] a.extend(b) a.extend(c) # a now equals ['it', 'was', 'annoying']

디렉토리site-packages 다양한 Python 관련 기사에 언급되어 있습니다. 그것은 무엇입니까? 사용 방법? site-packages 이다대상 디렉토리 수동으로 빌드된 Python 패키지. 소스에서 Python 패키지를 빌드하고 설치할 때(사용disutils, 아마도 실행함으로써python setup.py install), 설치된 모듈을 찾을 수 있습니다site-packages 기본적으로. 다음과 같은 표준 위치가 있습니다. 유닉스(순수)1:prefix/lib/pythonX.Y/site-packages 유닉스(순수하지 않음):exec-prefix/lib/pythonX.Y/site-packages 윈도우:prefix\Lib\site-packages 1 순수 모듈은 Python 코드만 사용함을 의미합..

언제 사용해야합니까.eval()? "내 모델을 평가"할 수 있어야한다는 것을 이해합니다. 교육을 위해 어떻게 다시 끄나요? 예제 교육code 사용.eval(). model.eval() 훈련 및 추론(평가) 시간 동안 다르게 동작하는 모델의 일부 특정 계층/부분에 대한 일종의 스위치입니다. 예를 들어, Dropouts Layers, BatchNorm Layers 등. 모델 평가 중에는 꺼야 하며,.eval() 당신을 위해 그것을 할 것입니다. 또한 평가/검증을 위한 일반적인 관행은 다음을 사용하는 것입니다.torch.no_grad() 와 쌍으로model.eval() 그라디언트 계산을 끄려면: # evaluate model: model.eval() with torch.no_grad(): ... out_dat..