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Pourquoi le code arcpy.da.SearchCursor donne-t-il AttributeError : l'objet 'int' n'a pas d'attribut 'split' ?

Pourquoi le code arcpy.da.SearchCursor donne-t-il AttributeError : l'objet 'int' n'a pas d'attribut 'split' ?


Je suis nouveau sur python et j'essaie de diviser un champ de chaîne dans une table de géodatabase et de créer une nouvelle ligne. Voici le code basé sur la solution de Fractionnement des chaînes en nouvelles lignes, en conservant la géométrie :

import arcpy inputTable="PathtoTable/XYZ.mdb/EasementsScratchSelectedRecords" inputTableAgain="PathtoTable/XYZ.mdb/EasementsScratchSelectedRecords" searchC = arcpy.da.SearchCursor(inputTable, ("OBJECTID","DocumentNameorNumber",") insertryIdentaryI arcpy.da.InsertCursor(inputTableAgain, ("OBJECTID","DocumentNameorNumber","SecondaryIdentifier")) pour la ligne dans la rechercheC: A = [x.split('Point') pour x dans la ligne[:-1] ] pour i in range(min(len(A[0]),len(A[1]),len(A[2]))): newRow = [A[0][i] , A[1][i], A[2][i], ligne[3]] insertC.insertRow(newRow) del insertC

Je reçois toujours l'erreur suivante :

ligne 17, in A = [str(x.split('Point')) for x in row[:-1] ] AttributeError : l'objet 'int' n'a pas d'attribut 'split'


Dans votre code, essayez de remplacer ceci :

pour la ligne dans la rechercheC : A = [x.split('Point') pour x dans la ligne[:-1] ]

avec ça:

for row in searchC: print row[:-1] A = [x.split('Point') for x in row[:-1] ]

et je pense que vous verrez que row[:-1] renvoie une liste d'entiers que vous itérez et que vous ne pouvez pas diviser individuellement.


Puisque vous utilisez déjà le temps, vous voudrez peut-être modifier seconds_to_text pour l'utiliser également. Comme exemple de format HH:MM:SS simple, vous pouvez utiliser quelque chose comme :

Pas le format que vous voulez, mais celui que vous voudrez peut-être envisager. Cependant, cela montre que vous pouvez créer un objet de temps simple à partir de quelques secondes seulement. Ce qui peut considérablement simplifier votre code. En utilisant dir, nous pouvons vérifier s'il existe une interface pour obtenir les heures, les menuets et les secondes, et les utiliser.

Enfin, il est plus logique d'ajouter un "s" si les heures, les menuets ou les secondes sont supérieurs à un, plutôt que d'épeler à la fois heure et heures. Et vous ne devriez pas vous embêter avec des optimisations prématurées telles que if seconds == 0: . S'il s'agit d'un goulot d'étranglement, vous voudriez augmenter les performances de la fonction dans son ensemble, pas le cas particulier.

Je continuerais ensuite à modifier le fonctionnement de vos fonctions.

D'abord, vous voudriez séparer un peu plus vos fonctions. Vous devriez vouloir une seule fonction qui peut lire n'importe quel format d'entrée. Après cela, vous le modifiez en temps relatif ou en temps absolu. Vous voulez que vos fonctions soient aussi simples que possible, donc les changer en secondes n'a pas de sens. Il existe deux manières de modifier l'entrée en temps :

  1. Avoir un format très strié, donc vous dites que seules les heures sont autorisées au format HH:MM:SS .
  2. Autorisez presque n'importe quoi en entrée. Utilisez une expression régulière qui modifie dynamiquement l'entrée pour pouvoir extraire les données.

Par exemple, cette fonction pourrait être quelque chose comme :

Après cela, vous voudriez le changer en temps absolu et relatif. Cela en fait des fonctions très simples. Et c'est à peu près ce que vous faisiez dans ces fonctions auparavant sans l'extraction du temps.

Le dernier grand changement que je ferais est la façon dont vous formatez votre « jolie époque ». Plutôt que de vous répéter, vous devriez créer une fonction pour formater l'heure et joindre une liste de mots. Le premier formatage de l'heure joint simplement l'heure avec le nom et un « s » s'il y en a plusieurs. Ou il renvoie une chaîne vide, s'il n'y a rien. Après cela, vous souhaitez rejoindre la liste des heures formatées, si nous le pouvions, nous utiliserions ''.join , mais comme nous avons besoin du "et", nous ne pouvons pas. Pour ce faire, vous pouvez utiliser itertools.zip_longest et itertools.chain.from_iterable . C'est ainsi que nous pouvons créer une liste de séparateurs et remplacer le dernier par le mot que nous voulons utiliser. Après cela, nous les rassemblons ensuite. Cela peut vous apporter :

Enfin, vous auriez besoin de corriger les résultats pour travailler avec ce qui précède, et j'apporterais donc quelques modifications. Vous voulez faire un essai afin que si la conversion unique échoue, vous renvoyiez la même chose. Vous voulez également ouvrir le fichier le moins possible, car tout ce que vous faites est de le lire à fond. Enfin, en utilisant la même expression régulière qu'avant, vous souhaitez simplement fusionner les fonctions ci-dessus, ce qui peut vous donner quelque chose comme :


Créer une nouvelle plage à partir de la plage existante (python)

J'ai un objet pyranges sur lequel je cherche à itérer. Pour chaque plage, je voudrais la "redimensionner" en son centre (donc start+end/2 ) et l'enregistrer dans un objet pyranges séparé. Il y aura un traitement supplémentaire associé en fonction des plages existantes à proximité, donc je ne peux pas simplement utiliser une fonction de redimensionnement, je dois parcourir l'objet.

Tout d'abord, comment pourrais-je créer manuellement un nouvel objet pyranges, puis y insérer de nouvelles plages une par une?

Deuxièmement, lorsque j'essaie d'itérer sur mon objet pyranges actuel (en utilisant cette ligne pour myspot dans pr.itergrs(hotspots, strand=False) : ), cela me donne cette erreur : AttributeError: 'tuple' object has no attribut 'stranded' . Cette erreur se produit que j'aie ou non des brins dans mes pyranges et que je spécifie ou non strand=False . Pourquoi cela se produit-il ?

Les données avec lesquelles je travaille : un pyrange couvrant les points chauds du génome humain (tous chr1 pour le moment)

Les hotspots sont triés par leur score, et j'aimerais les parcourir et pour chacun, le redimensionner en son centre, en gardant le score, mais s'il y a déjà un hotspot dans une certaine plage (disons +/-5ko), de le jeter à la place, de sorte que je me retrouve avec des morceaux clairs entre les points chauds. Voici le "pseudocode" que je prévoyais de faire pour implémenter ceci :

Ce n'est peut-être pas la solution la plus élégante, mais je n'aurai jamais plus de

2000 plages à traiter, cela devrait donc fonctionner correctement. Est-ce réalisable avec pyranges ?


Diviser les tuples avec des échantillons étiquetés dans les ensembles d'apprentissage, de validation et de test

Je lisais tout sur Internet et je ne trouve rien de similaire à ce que je recherche, je n'ai vu ce sujet que pour pd.DataFrame, np.ndarray et les ensembles de données de liste, mais je n'ai rien trouvé d'expliquant sur la technique des tuples de (échantillon, cible), dans mon projet réel, j'ai collecté des valeurs de texte à partir de données de capteur, traité ces valeurs pour les convertir en flottants et en tableaux numpy après et pour chaque donnée, j'ai mis les valeurs d'étiquette manuellement à la main en fonction de sa classe. Initialement, je me suis basé sur l'exemple MNIST du fichier (mnist.pkl.gz) où j'ai réalisé que chaque chiffre (échantillon) avait une valeur d'étiquette correspondante et qu'il était divisé en données d'entraînement, de validation et de test (tuples), et après, chacun d'eux a été divisé en données numpy.ndarray correspondant aux échantillons (float32) et aux étiquettes (int64) et j'essaie de le faire via cet algorithme:

voici le contenu de x_sample :

Mais cela me donne cette erreur : TypeError : l'objet 'tuple' ne prend pas en charge l'affectation d'élément

J'ai déjà essayé via np.split :

et une autre erreur s'est affichée :

AttributeError : l'objet 'tuple' n'a pas d'attribut 'sample'

J'essaie de le diviser en 60% de formation, 20% de validation et 20% de test. Cet exemple ne concerne pas mon vrai projet, mais il est lié à la même idée, l'ensemble de données de mon projet est très volumineux à mettre ici, y a-t-il une suggestion que je pourrais faire pour diviser des tuples de données connexes (entrée et cible) en ces ensembles ?


L'API statsmodels du module attributeerror n'a pas d'attribut probplot

Mais il dit qu'il n'y a pas d'attribut "OLS" de statsmodels. Le tableau wresid normalisé par le carré de l'échelle pour avoir une variance unitaire. conception du site / logo © 2021 Stack Exchange Inc contributions des utilisateurs sous licence cc by-sa. 12. Paramètres de forme spécifiques à la distribution (paramètres de forme plus emplacement Demander de l'aide, des éclaircissements ou répondre à d'autres réponses. Comment expliquer l'écart dans mon CV dû au cancer ? La variable dépendante. Est-il légal de payer de l'argent à quelqu'un si vous ne le faites pas ? "Je ne sais pas qui ils sont ? Attention geek ! Requêtes Shell/Bash liées à "AttributeError : l'objet 'int' n'a pas d'attribut 'trouver'" AttributeError : l'objet 'int' n'a pas d'attribut 'values' value' . comment changer le nombre d'étapes dans l'api de détection d'objets tensorflow Pas de module nommé 'bs4' ModuleNotFoundError: Pas de module nommé 'crispy_forms' les fichiers conda sont pour windows/macos, donc j'ai… Aller à la solution. statsmodels.regression.linear_model .OLS¶ classe statsmodels.regression.linear_model.OLS (endog, exog = Aucun, missing = 'aucun', hasconst = Aucun, ** kwargs) [source] ¶ Moindres carrés ordinaires. Est-il correct de dire "Mon professeur hier était à Pékin."? La saveur du modèle python_function sert d'interface de modèle par défaut e pour les modèles Python MLflow. Puisque nous avons « six » variables indépendantes, nous aurons six coefficients. add_constant ( data . Toute aide est très appréciée. Une interception n'est pas incluse par défaut et doit être ajoutée par l'utilisateur. Je ne semble pas pouvoir trouver quoi que ce soit sur stackoverflow ou ailleurs pour résoudre ce problème. Cependant, vous devez d'abord importer les statistiques de scipy. Le problème peut également se produire lorsque vous avez toujours activé un virtualenv tout en essayant d'en créer un nouveau. Pour obtenir des estimations similaires dans statsmodels, vous devez utiliser le code suivant : import pandas as pd. La réponse est mise à jour. Introduction : forêt aléatoire est l'un des modèles les plus utilisés dans l'apprentissage automatique classique. Pourquoi peut-on découvrir quoi que ce soit en mathématiques? Je reçois . Existe-t-il une sémantique pour la logique intuitionniste qui est méta-théoriquement « auto-hébergée » ? PTIJ : Que mange Cookie Monster pendant Pessah? Tout modèle Python MLflow devrait être chargeable en tant que modèle python_function .. iterative/dvc , AttributeError: le module 'enum' n'a pas d'attribut 'IntFlag' - mélodique. Mais évitez…. La valeur par défaut est Aucun, ce qui signifie qu'aucun tracé n'est créé. Paramètres data array_like. de valeurs. réponses ordonnées (osr). Quelqu'un peut-il me donner une instance de 3SAT avec exactement une solution ? La méthode ols() du module statsmodels est utilisée pour ajuster un modèle de régression multiple en utilisant "Exam4" comme variable de réponse et "Exam1", "Exam2" et "Exam3" comme variables prédictives. Est-il permis de manger de la viande si l'animal est mort naturellement ? Salut, j'essaie d'utiliser un modèle ARMA pour prédire hors échantillon. Les disjoncteurs se déclenchent-ils en puissance totale ou réelle ? AttributeError: l'objet 'module' n'a pas d'attribut 'Logit' J'ai lu la documentation et j'ai lu sur endog et exog. Mais il dit qu'il n'y a pas d'attribut "OLS" de statsmodels. (alors que si simple_differencing = False est utilisé, alors les prévisions et les prédictions concerneront les données d'origine). La valeur par défaut est 'norm' pour une AttributeError : le module 'scipy.stats' n'a pas d'attribut 'chisqprob'. Opt-in alpha test pour un nouvel éditeur de Stacks, Modifications de la conception visuelle des files d'attente de révision, Appel d'une fonction d'un module en utilisant son nom (une chaîne). Une variable de réponse endogène 1-d. Je pense que les valeurs df.values ​​sont venues du moment où j'essayais d'imiter un exemple de quelque part. Y a-t-il des dépendances étranges dont je devrais m'inquiéter? Je suis sur python 3.6.5 et j'utilise la dernière version de statsmodels, mais je n'ai pas testé les anciennes versions. iterative/dvc , AttributeError: le module 'enum' n'a pas d'attribut 'IntFlag' Vous pourriez probablement contourner ce problème en utilisant un virtualenv séparé pour ros-melodic . bibliothèque api. J'ai fini par copier le code du fichier sarimax.py et créer mon propre fichier sarimax.py dans le dossier statsmodel par ailleurs correctement structuré. . importer statsmodels au lieu de : importer statsmodels.api en tant que sm. Si donné, trace les quantiles et les moindres carrés. importer statsmodels.api en tant que sm # Lire les données générées dans R en utilisant des pandas ou quelque chose de similaire. Accédez à Installation sur GitHub. load ( as_pandas = False ) Dans [3]: data . Pour obtenir des estimations similaires dans statsmodels, vous devez utiliser le code suivant : import pandas as pd. probplot génère un diagramme de probabilité, qui ne doit pas être confondu avec Veuillez vous assurer de répondre à la question.Fournissez des détails et partagez vos recherches ! Renforcez vos bases avec le Python Programming Foundation Course et apprenez les bases. Pour commencer, vos préparations aux entretiens Améliorez vos concepts de structures de données avec le Python DS Course. http://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.discrete.discrete_model.LogitResults.summary2.html?highlight=summary2#statsmodels.discrete.discrete_model.LogitResults.summary2. Python 3.6.5, statsmodels 0.9.0 Woops - j'ai oublié la méthode de résumé ! Une API d'équations d'estimation généralisée devrait vous donner un résultat différent de l'estimation du modèle GLM de R. Le format est self… Je suis sur python 3.6.5 et j'utilise la dernière version de statsmodels, mais je n'ai pas testé les anciennes versions. Voir statsmodels.tools.add_constant. Demander de l'aide, des éclaircissements ou répondre à d'autres réponses. mon heure de publication initiale. mlflow.pyfunc. Il s'agit essentiellement d'une incompatibilité dans statsmodels avec la version de scipy qu'il utilise : statsmodels 0.9 n'est pas compatible avec scipy 1.3.0. L'une des approches suivantes fonctionnera pour importer des statsmodels et finalement accéder à acorr_ljungbox.. import statsmodels.stats # il peut ensuite être consulté `statsmodels.stats.api.acorr_ljungbox` import statsmodels.stats en tant que sm # il peut ensuite être consulté `sm. api.acorr_ljungbox` import statsmodels.stats.api # il est alors accessible ` statsmodels.stats.api.acorr_ljungbox` import statsmodels.stats.api … résultats en utilisant Matplotlib ou une fonction de tracé donnée. importer numpy np importer des pandas pd pandas importer des séries, dataframe importer des maths importer matplotlib.pyplot plt importer seaborn sns sns.set_style('whitegrid') %matplotlib inline sklearn.linear_model importer logistiqueregression sklearn.cross_validation importer train_test_split sklearn stat importer des modèles métriques . Statsmodels a des fonctionnalités plus étendues. Pour vous abonner à ce flux RSS, copiez et collez cette URL dans votre lecteur RSS. Uncaught TypeError: $(…).code n'est pas une fonction (Summernote) knitr kable et "*" Surveiller les connexions IP entrantes dans le corps de la classe Amazon AWS Scala ou le corps du constructeur principal Cependant, de quelle manière j'essaie de m'assurer que statsmodels est entièrement chargé - git clone, en important le module en particulier, etc. Il s'agit de la référence de classe et de fonction de scikit-learn. Cependant, la valeur F et la valeur p associée pour l'hypothèse selon laquelle tous les coefficients de pente sont nuls sont affichées dans le tableau récapitulatif et sont disponibles en tant que results.fvalue et results f_pvalue.. type, voir statsmodels.api.ProbPlot. AttributeError : l'objet 'module' n'a pas d'attribut, AttributeError : le module 'fut' n'a pas d'attribut 'Core', AttributeError("le module 'pandas' n'a pas d'attribut 'read_csv'"). AttributeError : le module 'scipy.stats' n'a pas d'attribut 'chisqprob'. Sortie : GeeksforGeeks Il n'y a pas un tel attribut Remarque : Pour en savoir plus sur la gestion des exceptions, cliquez ici. Tout le monde peut mettre à jour et corriger les erreurs dans ce document en quelques clics - aucun téléchargement nécessaire. Nom de la fonction de distribution ou de distribution. AttributeError: le module 'statsmodels.formula.api' n'a pas d'attribut 'OLS' J'essaie d'utiliser les moindres carrés ordinaires pour la régression multivariable. La décomposition fournit un modèle abstrait utile pour réfléchir aux séries chronologiques en général et pour mieux comprendre les problèmes lors de l'analyse et de la prévision des séries chronologiques. Calculez les quantiles pour un tracé de probabilité et affichez éventuellement le tracé. Je suis actuellement sur Windows 7, et le … Pourquoi ne puis-je pas exécuter cet ARMA ? accepté. ecosse. Comment dire à un collègue d'arrêter d'essayer de me protéger ? La fonction predict() de l'implémentation OLS de statsmodels.formula.api. Cela a déjà été signalé. détermination. exog ) # Instanciez un modèle de famille gamma avec … Ce commentaire a été minimisé. le module 'statsmodels.formula.api' n'a pas d'attribut 'OLS' 17/04/2020 15:22:00 Dans certaines versions de 'statsmodels' OLS est directement disponible dans statsmodels.api . sklearn.linear_model.LinearRegression¶ classe sklearn.linear_model.LinearRegression (*, fit_intercept = True, normalize = False, copy_X = True, n_jobs = None, positive = False) [source] ¶. La classe DynamicVAR s'appuie sur l'OLS roulant de Pandas, qui a été supprimé dans la version 0.20. Demander de l'aide, des éclaircissements ou répondre à d'autres réponses. Python 3.6.5, statsmodels 0.9.0 Woops - j'ai oublié la méthode de résumé ! Ici, la matrice de conception X renvoyée par les matrices comprend une colonne constante de 1 (voir la sortie de X.head()). Ensuite, même si les estimateurs scikit et statsmodels sont ajustés sans instruction explicite pour une interception (le premier via intercept = False , ce dernier par défaut) les deux … Valeur de fonction actuelle : 802.354181 Itérations : 3 Évaluations de fonction : 5 Évaluations de gradient : 5 >>> res=c.fit([0.4],method="bfgs") Optimisation terminée avec succès. Même si plot est donné, la figure n'est pas affichée ou enregistrée par probplot plt.show() ou plt.savefig('figname.png') doit être utilisé après l'appel de probplot. Une interception n'est pas incluse par défaut et doit être ajoutée par l'utilisateur (les modèles spécifiés à l'aide d'une formule incluent une interception par défaut). Voir la référence du module pour les commandes et les arguments. bibliothèque api. rsquared_adj. Cela ne fonctionne pas lorsque vous utilisez l'API de formule. Même si le tracé est donné, le chiffre n'est pas affiché ou enregistré par probplot Cela ne fonctionne pas lorsque vous utilisez l'API de formule. AttributeError : le module 'statsmodels.api' n'a pas d'attribut '_MultivariateOLS' Si je lance un OLS (c'est-à-dire Merci pour votre aide Josef, cela fonctionne maintenant. distribution théorique spécifiée (la distribution normale par défaut). TypeError non capturé : $(…). le code n'est pas une fonction (Summernote) knitr kable et « * » Surveiller les connexions IP entrantes dans le corps de la classe Amazon AWS Scala ou la formule du corps du constructeur principal. Je suis bloqué en essayant d'appeler le sous-module du serveur sous le module d'administration. Faire des déclarations basées sur l'opinion en retour. avec des références ou une expérience personnelle. plt.show() ou plt.savefig('figname.png') doit être utilisé après Pour plus de détails sur la façon dont l'osm est calculé, voir la section Notes. J'essaie d'exécuter un modèle ARMA à l'aide de statsmodels .tsa.ARIMA.ARMA, mais j'obtiens AttributeError : le module 'pandas' n'a pas d'attribut 'WidePanel'. J'appellerais cela un bogue. @sindarknave quand j'ai extrait ou essayé de l'importer, tous les fichiers à l'exception du sarimax. py extrait correctement. Est-ce que je fais quelque chose de mal? Le matplotlib.pyp lot ou un objet Matplotlib Axes peut être utilisé, AttributeError : le module 'scipy.stats' n'a pas d'attribut 'chisqprob'. Attention geek ! (alors que si simple_differencing = False est utilisé, alors les prévisions et les prédictions concerneront les données d'origine). ensembles de données. Merci d'avoir répondu à Stack Overflow ! Merci d'avoir fait remarquer cela. La saveur du modèle python_function sert d'interface de modèle par défaut pour les modèles Python MLflow. L'objet "DataFrame" n'a pas d'attribut 'reshape' pandas.dataframe n'a pas de méthode de remodelage intégrée, mais vous pouvez utiliser .values ​​pour accéder à l'objet de tableau numpy sous-jacent et appeler reshape dessus : AttributeError : l'objet 'Series' a aucun attribut 'reshape' エラーをブラウザにコピペして検索するだけでTOPでHITしますよ。 La réponse n'est pas mise à jour. Résidus, normalisés pour avoir une variance unitaire. Statsmodels a des fonctionnalités plus étendues de ce type, voir statsmodels.api.ProbPlot. AttributeError : le module 'statsmodels.tsa.api' n'a pas d'attribut 'statespace' Appréciez l'aide. De plus, le module mlflow.pyfunc définit un format de système de fichiers générique pour les modèles Python et fournit des utilitaires pour l'enregistrement et le chargement à partir de ce format. r est la racine carrée du coefficient de #!_ perl est identique pour #!/usr/bin/env perl?元データのエクセルファイルには列名として「Manhattan_dummy」は存在していますが「private_dummy」は存在していないため、private_dummy=input_sheet_df.private_dummyのところでAttributeError : l'objet 'DataFrame' n'a pas d'attribut 'private_dummy'が発生していると推測されます。 statsmodels.tools.tools.add_constant¶ statsmodels.tools.tools.add_constant (data, prepend = True, has_constant = 'skip') [source] ¶ Ajouter une colonne de uns à un tableau. diagramme de probabilité) est l'estimation de Filliben : où i indique la ième valeur ordonnée et n est le nombre total (alors que si simple_differencing = False est utilisé, alors les prévisions et les prédictions concerneront les données d'origine). Merci d'avoir répondu à l'échange de pile des systèmes d'information géographique ! ou un objet personnalisé avec les mêmes méthodes. Ce commentaire a été minimisé. Pourquoi Adam pensait-il qu'il était encore nu dans Genèse 3:10 ? Y a-t-il des dépendances étranges dont je devrais m'inquiéter? . AttributeError : l'objet 'GIS' n'a pas d'attribut 'admin' S'abonner. Le module gi que vous importez n'est pas celui du package GI d'Ubuntu python-gi mais quelque chose que vous avez installé manuellement dans /usr/local/. Supprimez-le et assurez-vous que le package python-gi est installé. mots-clés sparams : "Probplot pour la distance loggamma avec le paramètre de forme 2.5". Podcast 314 : Comment les nomades numériques paient-ils leurs impôts ? Je ne semble pas pouvoir trouver quoi que ce soit sur stackoverflow ou ailleurs pour résoudre ce problème.点赞 只看TA 引用 举报 #6 得分 0. Merci de l'avoir signalé. Régression linéaire des moindres carrés ordinaires. En cliquant sur « Publiez votre réponse », vous acceptez nos conditions d'utilisation, notre politique de confidentialité et notre politique en matière de cookies. L'appel de fit() lève AttributeError : l'objet 'module' n'a pas d'attribut 'ols'. Assurez-vous de répondre à la question.Fournissez des détails et partagez vos recherches ! AttributeError : l'objet 'OLSResults' n'a pas d'attribut 'tables' Sur quelle version êtes-vous ? df = pd.read_csv(. ) # le nom du fichier va ici préfixer bool. instance stats.distributions (c'est-à-dire que Stata le signale également pour la régression linéaire. Comment puis-je faire pour résoudre ce problème ? Cependant, le modèle de régression linéaire qui est construit dans R et Python s'occupe de cela. et de l'échelle). Une API d'équations d'estimation généralisée devrait vous donner un résultat différent de l'estimation du modèle GLM de R. Comment puis-je obtenir une liste des modules Python installés localement ? Veuillez vous référer au guide d'utilisation complet pour plus de détails, car les spécifications brutes de classe et de fonction peuvent ne pas être suffisantes pour donner des directives complètes sur leurs utilisations. courbe de probabilité normale. J'ai eu le même problème mais cela l'a résolu. régression multiple, pas … AttributeError : l'objet 'OLSResults' n'a pas d'attribut 'tables' Sur quelle version êtes-vous ? et voici le code : Résolu : Je commence à peine à jouer avec l'API ArcGIS pour Python. J'exécute le code ci-dessous avec statsmodel 0.8.0 qui, je pense, est le dernier.ド素人です。助けてください。anaconda pythonを利用しているものです。moduleをinportしようとしたところ、erreur d'attributとなり、インポートできません。ファイル名の重複など確認しましたが、問題解決に至りませんでした。学校の課題でfbproph Je suis bloqué en essayant d'appeler le sous-module du serveur sous le module d'administration. Enervation contourne-t-il l'évasion uniquement lorsque l'énervation est upcast ? Rejoignez Stack Overflow pour apprendre, partager vos connaissances et construire votre carrière. array_like. Comment éviter la surutilisation de mots comme ils ont une méthode ppf) sont également Ajuster une ligne de régression des moindres carrés (meilleur ajustement) aux données de l'échantillon si cela a déjà été signalé. Un tableau nobs x k où nobs est le nombre d'observations et k est le nombre de régresseurs. Je ne semble pas pouvoir trouver quoi que ce soit sur stackoverflow ou ailleurs pour résoudre ce problème. . importer statsmodels au lieu de : importer statsmodels.api en tant que sm. revenu. probplot calcule éventuellement une ligne de meilleur ajustement pour les données et trace le Ceci est défini ici comme 1 - ssr/centered_tss si la constante est incluse dans le modèle et 1 - ssr/uncentered_tss si la constante est omise. Appuyez sur le bouton Modifier ce fichier. Il s'agit essentiellement d'une incompatibilité dans statsmodels avec la version de scipy qu'il utilise : statsmodels 0.9 n'est pas compatible avec scipy 1.3.0. Les objets qui ressemblent assez à un Je ne semble pas pouvoir trouver quoi que ce soit sur stackoverflow ou ailleurs pour résoudre ce problème. R-carré ajusté. Cela a le même effet que si l'utilisateur différenciait les données avant de construire le modèle, ce qui a des implications sur l'utilisation des résultats : les prévisions et les prédictions porteront sur les données différenciées, et non sur les données d'origine. $egingroup$ @desertnaut vous avez raison statsmodels n'inclut pas l'interception par défaut. Je recommanderais également fortement s'il s'agit d'un cluster Linux de créer votre propre environnement, comme nous le suggérons ici. Modifiez le contenu du fichier à l'aide de l'éditeur de texte de GitHub dans votre navigateur Web. Qu'est-ce qui permettrait à l'essence de durer des années ? mlflow.pyfunc. AttributeError : le module 'google.protobuf.descriptor' n'a pas d'attribut '_internal_create_key' La solution dans ce scénario consiste à mettre à niveau votre package protobuf. Pour vous abonner à ce flux RSS, copiez et collez cette URL dans votre lecteur RSS. AttributeError : le module 'statsmodels.tsa.api' n'a pas d'attribut 'statespace' Appréciez l'aide. dist : instance str ou stats.distributions, facultatif. Valeur actuelle de la fonction : 802.354181 Itérations : 3 Évaluations de la fonction : 5 Évaluations du gradient : 5 >>> res=c.fit([0.4],method="bfgs") L'optimisation s'est terminée avec succès. Référence API¶. Données d'échantillon/réponse à partir desquelles probplot crée le graphique. Sortie : GeeksforGeeks Il n'y a pas un tel attribut Remarque : Pour en savoir plus sur la gestion des exceptions, cliquez ici. Pour plus d'informations sur les concepts répétés dans l'API, consultez Glossaire des termes communs et des éléments de l'API.

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J'essaie d'effectuer la correction sur certaines images sentinelle 2 en utilisant sen2cor L2A_Process sur la résolution de 10 m. Le script renvoie une erreur étrange. Ci-dessous la sortie complète :

J'ai déjà trouvé cette réponse à la même question : https://forum.step.esa.int/t/sen2cor-2-8-fails-on-product-from-early-2016-bool-object-has-no- attribute-spacecraft-name/16046 mais aucune des solutions ne fonctionne pour moi.
Est-ce que quelqu'un ici sait de quoi il s'agit ?

MISE À JOUR : Avec le produit S2A_OPER_PRD_MSIL1C_PDMC_20160413T104446_R063_V20160412T071340_20160412T071340.zip, le processus a en fait commencé à effectuer une correction, mais il y a deux nouveaux problèmes. Le premier est :

le processus n'est pas interrompu à ce stade. Plus tard, une autre erreur se produit qui termine le script :

Le report.xml suggéré indique la même chose que ci-dessus.

J'essaie d'effectuer la correction sur certaines images sentinelle 2 en utilisant sen2cor L2A_Process sur la résolution de 10 m. Le script renvoie une erreur étrange. Ci-dessous la sortie complète :

J'ai déjà trouvé cette réponse à la même question : https://forum.step.esa.int/t/sen2cor-2-8-fails-on-product-from-early-2016-bool-object-has-no- attribute-spacecraft-name/16046 mais aucune des solutions ne fonctionne pour moi.
Est-ce que quelqu'un ici sait de quoi il s'agit ?

MISE À JOUR : Avec le produit S2A_OPER_PRD_MSIL1C_PDMC_20160413T104446_R063_V20160412T071340_20160412T071340.zip, le processus a en fait commencé à effectuer une correction, mais il y a deux nouveaux problèmes. Le premier est :

le processus n'est pas interrompu à ce stade. Plus tard, une autre erreur se produit qui termine le script :

Le report.xml suggéré indique la même chose que ci-dessus.

J'essaie d'effectuer la correction sur certaines images sentinelle 2 en utilisant sen2cor L2A_Process sur la résolution de 10 m. Le script renvoie une erreur étrange. Ci-dessous la sortie complète :

J'ai déjà trouvé cette réponse à la même question : https://forum.step.esa.int/t/sen2cor-2-8-fails-on-product-from-early-2016-bool-object-has-no- attribute-spacecraft-name/16046 mais aucune des solutions ne fonctionne pour moi.
Est-ce que quelqu'un ici sait de quoi il s'agit ?

MISE À JOUR : Avec le produit S2A_OPER_PRD_MSIL1C_PDMC_20160413T104446_R063_V20160412T071340_20160412T071340.zip, le processus a en fait commencé à effectuer des corrections, mais il y a deux nouveaux problèmes. Le premier est :

le processus n'est pas interrompu à ce stade. Plus tard, une autre erreur se produit qui termine le script :

Le report.xml suggéré indique la même chose que ci-dessus.

J'essaie d'effectuer la correction sur certaines images sentinelles 2 en utilisant sen2cor L2A_Process sur la résolution de 10 m. Script returns some strange error. Below is the full output:

I already found this answer to the same question: https://forum.step.esa.int/t/sen2cor-2-8-fails-on-product-from-early-2016-bool-object-has-no-attribute-spacecraft-name/16046 but none of the solutions works for me.
Does anyone here knows what's this about?

UPDATE: With the S2A_OPER_PRD_MSIL1C_PDMC_20160413T104446_R063_V20160412T071340_20160412T071340.zip product the process actually began to perform correction however there are two new issues. The first is:

the process is not interrupted at this point. Later another error occurs that terminates the script:


This error indicates that value is a tuple, and not a string as you might expect. This indicates a problem with your application.

Here the problem is that fetchone() returns a one-tuple. You should change from this line:

to this (notice the comma after value ):

But why is fetchone() returning a tuple instead of a string? Because you can SELECT multiple columns. Consider for example the following SQL statement:

In this case, fetchone() will return a three-tuple.

Writing value, = fetchone() you are telling Python that you are expecting a one-tuple and you want that single item placed into value . If you were expecting the three-tuple, you'd have used column_a, column_b, column_c = resulsts.fetchone() .

This is the reason why you should prefer value, over fetchone()[0] .

Bonus tip: I noticed you are using Python 3. In this case, you can write:


KDTree and the objects bounding box.

Each object has an axis aligned bounding box giving the 8 coordinates of the cuboid the object fits into. If a cuboid is perfectly axis aligned the bounding box corner coordinates exactly match those of the corner verts.

A KDTree can be used to quickly find the closest element to a coordinate

Putting it together in a script, run with object of interest in edit mode (vertex select mode)

Note, this method assumes the mesh is axis aligned

Result of running on default UV sphere

Ordering the result

The bounding box is "wound" in a consistent order. Looking at the default cube

Hence the front y=-1 , top ( z=1 ) , left ( x=1 ) vert is index 5. The 4 verts that make up the top corners are at indices 1, 2, 5, 6 The closest list has the same order.

If a definite 8 corner cuboid

In a cuboid mesh the 8 corner verts are only linked to 3 edges, whereas all others are linked to 4. Can use this.

If this is also axis aligned then the "order" could be determined by looking at the components of the vertex normals. For example, the normals of the corner verts of default cube would be equivalent to their normalized coordinates


2 réponses 2

The Wikipedia page shows that the answer is "it depends". There are multiple implementations and patches around.

The important points to consider are the following:

A Linux executable consists in a main binary, and DLL (shared objets) loaded dynamically. In traditional Linux, the main binary is at a fixed address chosen at link time, while DLL are position-independent code.

DLL in Linux can be "moved around" inexpensively. Indeed, when a DLL is mapped into an address space, all references to elements of that DLL (from the DLL itself, and from other DLL and the main binary as well) must be adjusted to point to that DLL. This means that there MUST be some modification of some bytes in the main binary and some DLL, depending on how the address space is organized for that specific executable instance. The catch, though, is that any modified page (4 or 8 kB, depending on architecture), is no longer shareable (in physical RAM) with other instances for other executables concurrently executed. This tends to void the RAM usage advantage of DLL (historically, that was les reason for using DLL, but nowadays the ease of software upgrade is arguably a stronger reason).

In Linux (and other OS, in particular all those using ELF), the way out of this issue is to compile DLL "specially" as Position-Independent Code: in practice, the binary code thus arranges for grouping all (or most) references which must be adjusted into the same pages, using an indirection table (the "GOT", aka "Global Offsets Table") which is dynamically located by its position relatif to the invoking code. This means that most DLL pages will remain unaltered when the DLL is loaded, and thus will be shared with any other instance of that same DLL in the address space of another executable.

This contrasts with the way things are done in Windows, where the OS tries to load the same DLL at the same address for all process which use it, so that the references may be modified "in place" and still be shared, because all the process will see the same DLL at the same address. (More than 20 years ago, at the times of "libc4", DLL were not "moveable" in Linux and were always loaded at a fixed emplacement, for all process.)

The main binary is supposed to be linked at a fixed address however, a mechanism similar to PIC DLL has been also implemented for main binaries: it is called PIE. I explained it at length there. Since PIE can break some non-C applications, Linux distributions which use it tend to reserve it to certains applications which are deemed "vulnerable" (i.e. applications which have some network activity).

Linux also features VDSO, which can be thought of as a DLL provided by the kernel, instead of being mapped from a file. The kernel's support for ASLR will randomize the VDSO address on a per-process basis.

Any randomization requires space, and thus may imply address space fragmentation issues (allocation of big blocks may fail because the free space is split into several smaller holes). This is especially true for 32-bit Linux variants on 64-bit architectures, the address space is still sufficiently big (compared to physical RAM size) to avoid problems. Therefore, ASLR may have to be disabled for some applications, e.g. photo/video editing. This can be done on a per-process basis with setarch.

De ces, we get the following:

When ASLR is applied in Linux, it usually is applied on a per-process basis. If you start the same process twice, then the DLL will be loaded at distinct addresses (and the main binary too, if it was compiled for PIE). This is easily witnessed by running the executable within gdb , and, indeed, when you are tracking bugs, the first thing you do is to disable ASLR.

Prelink, if applied, prevents ASLR (at least for DLL and binary heap and stack positions may still be randomized). Prelink may counterbalance this by doing randomization itself, but, by construction, this will be fixed for each executable: a pre-linked executable will find its binary and DLL at the same places, always however, other pre-linked executables on the same machine will see the same DLL at different addresses, and this is machine-specific, so other machines will obtain address spaces laid out differently. It is also recommended to do a new prelink regularly (e.g. on a weekly basis), which rerandomizes things (and you will get it for evey DLL upgrade, too).

Stack and heap are also randomized. The initial stack position, as well as the starting point for the heap (for brk() system calls), are chosen by the kernel upon process start, and each execution puts them at a new place (if ASLR is enabled). Also, the memory allocator may rely on mmap() (it will typically do so for large blocks), which is randomized, and this extends to thread stacks, which are dynamically allocated. By default, glibc will use mmap() calls for any block of more than 128 kB, and stacks for new threads default to 1 MB.

When a process is forked, the child necessarily obtains the same layout as its parent. However, DLL loaded after the fork may end up at distinct addresses.

Since all of these depend on the kernel version and patches, and configurable options, the answers to your question are thus necessarily distribution-dependent. For instance, you may see how things go in Ubuntu there (basically: ASLR everywhere, PIE for only a specific list of packages, no prelink). The only common point is that ASLR on Linux is never boot-dependent: when randomization is not applied for each process instance, then this is due to prelinking, which is permanent across reboots (but should be re-applied on a regular schedule).


Clarification - terminology

Python does not distinguish between the concepts of reference et pointer. They usually just use the term reference, but if you compare with languages like C++ that do have that distinction - it's much closer to a pointer.

Since the asker clearly comes from C++ background, and since that distinction - which is required for the explanation - does not exist in Python, I've elected to use C++'s terminology, which is:

  • Valeur: Actual data that sits in the memory. void foo(int x) is a signature of a function that receives an integer by value.
  • Pointer: A memory address treated as value. Can be deferred to access the memory it points to. void foo(int* x) is a signature of a function that receives an integer by pointer.
  • Référence: Sugar around pointers. There is a pointer behind the scenes, but you can only access the deferred value and can not change the address it points to. void foo(int& x) is a signature of a function that receives an integer by reference.

What do you mean "different from other languages"? Most languages that I know that support for-each loops are copying the element unless specifically instructed otherwise.

Specifically for Python(though many of these reasons may apply to other languages with similar architectural or philosophical concepts):

This behavior may cause bugs for people that are unaware of it, but the alternative behavior may cause bugs even for those who are aware de celui-ci. When you assign a variable( i ) you usually don't stop and consider all the other variables that would be changed because of it( a ). Limiting the scope you are working on is a major factor in preventing spaghetti code, and therefore iteration by copy is usually the default even in languages that support iteration by reference.

Python variables are always a single pointer, so it's cheap to iterate by copy - cheaper than iterating by reference, which would require an extra deferring each time you access the value.

Python does not have the concept of reference variables like - for example - C++. That is, all variables in Python are actually references, but in the sense that they are pointers - not a behind-the-scenes constat references like C++ type& name arguments. Since this concept does not exist in Python, implementing iteration by reference - let alone making it the default! - will require adding more complexity to the bytecode.

Python's for statement works not only on arrays, but on a more general concept of generators. Behind the scenes, Python calls iter on your arrays to get an object which - when you call next on it - either returns the next element or raise s a StopIteration . There are several ways to implement generators in Python, and it would have been much harder to implement them for iteration-by-reference.

None of the answers here give you any code to work with to really illustrate Pourquoi this happens in Python land. And this is fun to look at in a more deep approach so here goes.

The primary reason that this doesn't work as you expect is because in Python, when you write:

it is not doing what you think it's doing. Integers are immutable. This can be seen when you look into what the object actually is in Python:

The id function represents a unique and constant value for an object in it's lifetime. Conceptually, it maps loosely to a memory address in C/C++. Running the above code:

This means the first a is no longer the same as the second a , because their id's are different. Effectively they are at different locations in memory.

With an object, however, things work differently. I have overwritten the += operator here:

Running this results in the following output:

Notice that the id attribute in this case is actually the même for both iterations, even though the value of the object is different (you could also find the id of the int value the object holds, which would be changing as it is mutating - because integers are immutable).

Compare this to when you run the same exercise with an immutable object:

A few things here to notice. First, in the loop with the += , you are no longer adding to the original object. In this case, because ints are among the immutable types in Python, python uses a different id. Also interesting to note that Python uses the same underlying id for multiple variables with the same immutable value:

tldr - Python has a handful of immutable types, which cause the behavior you see. For all mutable types, your expectation is correct.

@Idan's answer does a good job of explaining why Python does not treat the loop variable as a pointer the way you might in C, but it's worth explaining in more depth how the code snippets unpack, as in Python a lot of simple-seeming bits of code will actually be calls to built in methods. To take your first example

There are two things to unpack: the for _ in _: syntax and the _ += _ syntax. To take the for loop first, like other languages Python has a for-each loop that is essentially syntax sugar for an iterator pattern. In Python, an iterator is an object that defines a .__next__(self) method that returns the current element in the sequence, advances to the next and will raise a StopIteration when there are no more items in the sequence. An Iterable is an object that defines an .__iter__(self) method that returns an iterator.

(N.B.: an Iterator is also an Iterable and returns itself from its .__iter__(self) method.)

Python will usually have an inbuilt function that delegates to the custom double underscore method. So it has iter(o) which resolves to o.__iter__() and next(o) that resolves to o.__next__() . Note these inbuilt functions will often try a reasonable default definition if the method they would delegate to is not defined. For example, len(o) usually resolves to o.__len__() but if that method is not defined it will then try iter(o).__len__() .

A for loop is essentially defined in terms of next() , iter() and more basic control structures. In general the code

will get unpacked to something like

The other half of this is i += 1 . In general %ASSIGN% += %EXPR% gets unpacked to %ASSIGN% = %ASSIGN%.__iadd__(%EXPR%) . Here __iadd__(self, other) does inplace addition and returns itself.

(N.B. This is another case where Python will chose an alternative if the main method is not defined. If the object does not implement __iadd__ it will fall back on __add__ . It actually does this in this case as int does not implement __iadd__ -- which makes sense because they are immutable and so cannot be modified in place.)

So your code here looks like

There's a bit more going on in your second bit of code. The two new things we need to know are that %ARG%[%KEY%] = %VALUE% gets unpacked to (%ARG%).__setitem__(%KEY%, %VALUE%) and %ARG%[%KEY%] gets unpacked to (%ARG%).__getitem__(%KEY%) . Putting this knowledge together we get a[ix] += 1 unpacked to a.__setitem__(ix, a.__getitem__(ix).__add__(1)) (again: __add__ rather than __iadd__ because __iadd__ is not implemented by ints). Our final code looks like:

To actually answer your question as to why the first one does not modify the list while the second does, in our first snippet we are getting i from next(_a_iter) , which means i will be an int . Since int 's cannot be modified in place, i += 1 does nothing to the list. In our second case we are again not modifying the int but are modifying the list by calling __setitem__ .

The reason for this whole elaborate exercise is because I think it teaches the following lesson about Python:

  1. The price of Python's readability is that it is calling these magic double score methods all the time.
  2. Therefore, to have a chance of truly understanding any piece of Python code you have to understand these translations its doing.

The double underscore methods are a hurdle when starting out, but they are essential to backing Python's "runnable pseudocode" reputation. A decent Python programmer will have a thorough understanding of these methods and how they get invoked and will define them wherever it makes good sense to do so.

Éditer: @deltab corrected my sloppy use of the term "collection".