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Sto cercando di importare documenti ma sto riscontrando il seguente errore:ImportError:impossibile importare il nome docevents da botocore.docs.bcdoc in Python . Impareremo tutte le possibili soluzioni, quindi iniziamo con questo articolo. Come ImportError:impossibile importare il nome docevents da
Devi usare tuple() o list() per convertire quellespressione del generatore in un list o tuple : [tuple((fir[0], fir[1]*sec[1], fir[2]*sec[2]) for fir in first_lst)\ for sec in second_lst if fir[0] == sec[0]] Versione funzionante del tuo codice: >>> first_lst
Shapely utilizza un sistema di piani cartesiani per il calcolo delle geometrie (distanza =distanza euclidea) Shapely non supporta le trasformazioni del sistema di coordinate. Tutte le operazioni su due o più feature presuppongono che le feature esistano sullo stesso piano cartesiano. GeoPandas usa
Nel caso qualcuno stia ancora lottando con questo, dato che sono stato tutta la mattina oggi, ho trovato una soluzione che funziona per me: Annulla compilazione Istruzioni per linstallazione: git clone https://github.com/gstarnberger/uncompyle.git cd uncompyle/ sudo ./setup.py install Una volta
La scienza dei dati è un argomento caldo. Internet è pieno di accese discussioni su come diventare un data scientist e se è necessario un titolo accademico per farlo. In questo articolo cercherò di fugare ogni dubbio su questo argomento. Continua a leggere! Il potenziale di creare valore aziendale
Introduzione I modelli sono un concetto fondamentale del framework Django. Secondo le filosofie di progettazione di Django per i modelli, dovremmo essere il più espliciti possibile con la denominazione e la funzionalità dei nostri campi e assicurarci di includere tutte le funzionalità rilevanti rel
phases = (phases + np.pi) % (2 * np.pi) - np.pi import numpy as np phases = np.arctan2(np.sin(phases), np.cos(phases)) Questo funziona perché sin(fasi)/cos(fasi) ==tan(fasi). Restituiamo le fasi (modulo 2π) usando la funzione inversa-tangente. Matematicamente, la funzione inversa-tangente è mult
In questo articolo, discuteremo diversi modi per trovare righe con NaN nelle colonne di un Pandas Dataframe. Panda:trova righe con NaN in una colonna specificata Supponiamo di avere un dataframe come questo, A B C D E F G H I 0 Jack NaN 34 Sydney NaN 5 NaN NaN NaN 1 Riti NaN 31 Delhi NaN 7 NaN NaN
Basta prendere linput da BrenBarn e Warren Weckesser per fornire uno snippet di codice che dovrebbe essere eseguito (convertendo le tue stringhe in float): a = map(lambda x: float(x),a) b = map(lambda x: float(x),b) np.dot(a,b.T) o più semplice come suggerito da @JLT a = map(float,a) b = map(float