Fala galera. To fazendo um trabalho da graduação PLN e tamo criando um dataframe a partir do QnA maker e surgiu algumas frases em uma lingua oriental (não sei ao certo qual). Tentamos retirar todos caracteres ASCII e UTF-8, mas, mesmo assim eles continuam. Alguém pode dar uma luz?
Para acceder a un diccionario deberás poner la clave de esta forma
dimensiones('Columna') esto te devolverá el array que tiene el diccionario en la clave Columna.
Para acceder a un elemento de este array solo deberás especificar la posición del elemento, ejemolo print(dimensiones('Columna')(0))
Ejercicio práctico
dimensiones = {'Columna': (2 3), 'Trabe': (3,4), 'Losa': (1,1)}
Columna = dimensiones('Columna')(0) #=2
Trabe = dimensiones('Trabe')(0) #=3
Losa = dimensiones('Losa')(0) #=1
Teniendo estos datos ya podrás operar, esto lo puedes hacer más dinámico con ayuda de un ciclo for, de la misma forma que agregas los datos en tu código, así podrás leerlos
Operando
Por el comentario que me dijiste, hay una forma más óptima de sumar todos los datos del arreglo, con la funcion sum(), solo obtenemos los valores de cada clave del diccionario
for d in dimensiones:
print(sum(dimensiones(d)))
Si se quiere realizar otra operación cada valor por separado, se deberá acceder a cada elemto del arreglo de tal forma.
for d in dimensiones:
for v in range(len(dimensiones(d))):
op = dimensiones('Columna')(v)* dimensiones('Trabe')(v)
print(op)
I have created a python application and can install it perfectly fine on Windows. I run pyinstaller to generate the executable, and then use NSIS to create an actual installer. I run the installer and it installs the application to my Program Files folder and gives me a nice desktop shortcut, etc.
What is the process to do the same for Mac? Essentially, I want to give my user a single file. When they run the file, it installs my program and any necessary libraries, and let’s them launch it with a single click. I believe on Mac this is done with a .dmg or a .pkg file. What software/tools do I need to generate such a file? Do I need to restructure the project in anyway to create this?
I aim to compare N = 500 time series {x1, x2, …, xN} with M = 3000 time series {y1, y2, …, yM} in terms of DTW similarity.
Given the first time series x1, after the similarity calculation with the first 2344 time series yi, I get the following error:
dtw_path, dist_dtw = metrics.dtw_path(y, z, global_constraint="sakoe_chiba", sakoe_chiba_radius=2)
File "/mnt/e/Pycharm_workspace_ubuntu/MIMICIIIAnalysis/venv/lib/python3.8/site-packages/tslearn/metrics/dtw_variants.py", line 197, in dtw_path
path = _return_path(acc_cost_mat)
MemoryError: cannot resize list
Do you have any suggestions? Thank you
Is there any way to reduce this code? It repeats itself, but I cannot find any way to reduce it because it is only repeating inside one elif. Sorry I’m a beginner my code is quite bad
It repeats here:
onze(joueurs)
print("joueur", a + 1, "a", joueurs(a))
time.sleep(1)
while sum(joueurs(a)) < 21 or 11 in joueurs(a):
The code :
while t:
input("Appuyez sur entrer pour continuer...")
for a in range(nb):
while sum(joueurs(a)) < 21 or 11 in joueurs(a):
time.sleep(0.5)
print("main du joueur", a + 1, ":", joueurs(a), "Total :", sum(joueurs(a)))
if sum(joueurs(a)) > 21 and 11 in joueurs(a):
onze(joueurs)
print("joueur", a + 1, "a", joueurs(a))
ask = input("Joueur {} voulez vous une carte ?(oui/non)".format(a + 1))
if ask == "oui":
askoui(joueurs)
else:
asknon()
t = False
break
if sum(joueurs(a)) == 21:
print("joueur", a + 1, "a BLACKJACK")
time.sleep(1)
elif sum(joueurs(a)) > 21 and 11 in joueurs(a):
onze(joueurs)
print("joueur", a + 1, "a", joueurs(a))
time.sleep(1)
while sum(joueurs(a)) < 21 or 11 in joueurs(a):
time.sleep(0.5)
print("main du joueur", a + 1, ":", joueurs(a), "Total :", sum(joueurs(a)))
if sum(joueurs(a)) > 21 and 11 in joueurs(a):
onze(joueurs)
print("joueur", a + 1, "a", joueurs(a))
ask = input("Joueur {} voulez vous une carte ?(oui/non)".format(a + 1))
if ask == "oui":
askoui(joueurs)
else:
asknon()
t = False
break
elif sum(joueurs(a)) > 21:
perdu(joueurs)
t = False
elif sum(joueurs(a)) > 21:
perdu(joueurs)
t = False
Soy un alumno de primer año y mi profesor me pidio hacer el juego toque y fama. a lo cual yo hice lo siguiente.
import random
adivinar = “”
for i in range(4):
posible = random.randint(0, 9)
while str(posible) in adivinar:
posible = random.randint(0, 9)
adivinar += str(posible)
adivinado = input(“Ingrese el número que desea encontrar: “)
intentos = 1
while adivinado != adivinar:
intentos += 1
fama = 0
toque = 0
for i in range(4):
if adivinar(i) == adivinado(i):
fama += 1
elif adivinar(i) in adivinado:
toque += 1
print(f"tu número tiene {fama} fama y {toque} toque")
adivinado = input("Escribe otro número: ")
print(f”Felicitaciones! Adivinaste el código en {intentos} intentos.”)
Sin embargo el ahora me pide que haga el mismo juego, pero que el usuario elija el largo del numero a adivinar (debe ser entre 4 y 9) y que este mismo largo sea tambien el numero de intentos que tiene el usuario para adivinar. no puedo usar “def” y no tengo comprendo como hacerlo, si alguien pudiera ayudarme.saludos
Este es mi código en Colab, la lista es aún más larga pero incluso con ese tamaño me manda el siguiente mensaje
acc = (0.8325581550598145, 0.960465133190155, 0.9893023371696472, 0.9967442154884338, 0.9986046552658081, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0)
len(acc)
Al ejecutar eso me muestra:
5
----> 6 len(acc)
TypeError: 'numpy.float64' object is not callable
Necesito que la clase Marca herede la clase Vehiculo, pero me da un error.
¿Cómo lo puedo realizar?
class Vehiculo ():
def __init__(self,color,ruedas,carga,cilindrada,ancho,alto,marchas,asientos,aireacondicionado,arranque,acelera):
self.color = color
self.ruedas = ruedas
self.carga = carga
self.cilindrada = cilindrada
self.ancho = ancho
self.alto = alto
self.marchas =marchas
self.asientos = asientos
self.aireacondicionado = True
self.arranque = True
self.acelera = acelera
def aire(self):
if self.aireacondicionado == True:
return("Si")
else:
return ("No")
def arrancar (self):
if self.arranque == True:
return ("El coche esta encendido")
else:
return ("El coche esta apagado")
def arrancar (self):
if self.acelera == True:
return ("El coche esta acelerando")
else:
return ("El coche esta desacelerando")
def getdatos(self):
return ("El auto es de color {} , tiene {} ruedas , carga {} , cilindrada {} , ancho {} , alto {} , marchas {} , asientos {} , aire acondicionado{}, arranque {} , acelera {}").format(Vehiculo1.color,Vehiculo1.ruedas,Vehiculo1.carga,Vehiculo1.cilindrada,Vehiculo1.ancho,Vehiculo1.alto,Vehiculo1.marchas,Vehiculo1.asientos,Vehiculo1.aireacondicionado,Vehiculo1.arranque,Vehiculo1.acelera)
Vehiculo1 = Vehiculo("Rojo",4,"400 kg","3000 cc",1.5,2.00,"4 marchas","4 asientos",True,True,False)
print(Vehiculo1.getdatos())
class Marca(Vehiculo):
def __init__(self,color,ruedas,carga,cilindrada,ancho,alto,marchas,asientos,aireacondicionado,arranque,acelera,marca):
super().__init__(self,color,ruedas,carga,cilindrada,ancho,alto,marchas,asientos,aireacondicionado,arranque,acelera)
self.marca = marca
def getdatos1(self):
return super().getdatos()+"marca:" + self.marca
Marca1 = Marca("Rojo",4,"400 kg","3000 cc",1.5,2.00,"4 marchas","4 asientos",True,True,False,"Peugeot")
print(Marca1.getdatos())
I have encountered small errors when converting complex arrays to float arrays by separating real and imaginary parts and stacking them. I intend to use them with backpropagation algorithms.
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
np.random.seed(1)
def stack_complex_matrix(A):
A_real = np.append(A.real,-A.imag,axis=1)
A_imag = np.append(A.imag,A.real,axis=1)
A_hat = np.append(A_real,A_imag,axis=0)
return A_hat
def stack_complex_vector(v):
v_hat = np.append(v.real,v.imag)
return v_hat
MSE = ()
for i in range(8):
M = 2**i
N = M*2
A_real = np.random.rand(M,N)
A_imag = np.random.rand(M,N)
A = A_real + 1j*A_imag
x_real = np.random.rand(N)
x_imag = np.random.rand(N)
x = x_real + 1j*x_imag
y = np.dot(A,x)
A_ = stack_complex_matrix(A)
x_ = stack_complex_vector(x)
y_ = stack_complex_vector(y)
MSE.append(np.mean((y_ - np.dot(A_,x_))**2))
plt.semilogy(MSE)
Interestingly the mean sqaured error (MSE) increases with array size. Does anyone have an Idea as to why these deviations occur?
Also, if someone could hint me at a more elegant way of stacking complex arrays, that would be much appreciated.
Thank you very much in advance.
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The title is pretty self explanatory i guess. I keep getting the wrong max and min numbers.
largest = None
smallest = None
while True:
num = input('Enter a number: ')
if num == 'done':
break
try:
y=float(num)
except:
print ('Invalid Input')
continue
if largest is None:
largest=num
elif num > largest:
largest=num
if smallest is None:
smallest=num
elif num < smallest:
smallest=num
print(“Maximum is”, largest)
print (“Minimum is”, smallest)
asked 12 hours ago
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