প্রশ্ন ট্যাগ «python»

পাইথন হ'ল বহুমুখী দৃষ্টান্ত, গতিশীল টাইপযুক্ত, বহুমুখী প্রোগ্রামিং ভাষা। এটি শিখতে, বুঝতে এবং ব্যবহারে দ্রুত এবং একটি পরিষ্কার এবং অভিন্ন সিনট্যাক্স প্রয়োগ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। দয়া করে নোট করুন যে পাইথন 2 আনুষ্ঠানিকভাবে 01-01-2020 হিসাবে সমর্থনের বাইরে। তবুও, সংস্করণ-ভিত্তিক পাইথন প্রশ্নের জন্য, [পাইথন -২.7] বা [পাইথন -৩.x] ট্যাগ যুক্ত করুন। পাইথন ভেরিয়েন্ট বা লাইব্রেরি ব্যবহার করার সময় (যেমন জাইথন, পাইপাই, পান্ডাস, নম্পি), দয়া করে এটি ট্যাগগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করুন।

5
NumPy অ্যারে নিকটবর্তী জিরোর দূরত্ব সন্ধান করুন
ধরা যাক আমার একটি নম্পপি অ্যারে রয়েছে: x = np.array([0, 1, 2, 0, 4, 5, 6, 7, 0, 0]) প্রতিটি সূচীতে, আমি নিকটতম শূন্য মানের দূরত্ব খুঁজতে চাই। যদি অবস্থানটি শূন্য নিজেই হয় তবে দূরত্বে শূন্যটি ফিরে আসুন। এরপরে, আমরা কেবল বর্তমান অবস্থানের ডানদিকে অবস্থিত নিকটতম শূন্যের দূরত্বে আগ্রহী। সুপার …
12 python  numpy 
1
অ্যাপাচি-এয়ারফ্লো ইনস্টল করার সময় ত্রুটি পাওয়া [বন্ধ]
বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি পুনরুত্পাদনযোগ্য নয় বা টাইপসের কারণে হয়েছিল । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্ন আপডেট করুন তাই এটা -বিষয়ে স্ট্যাক ওভারফ্লো জন্য। 3 মাস আগে বন্ধ ছিল । আমি যখন এয়ারফ্লো-রূপান্তর এবং এয়ারফ্লো ডিআইডিবি চেষ্টা করি তখন আমি ত্রুটি ছাড়িয়ে যাচ্ছি …
12 python  airflow 
3
ইওলো বা অন্যান্য চিত্র স্বীকৃতি কৌশলগুলি ব্যবহার করে চিত্রগুলিতে উপস্থিত সমস্ত বর্ণমালা পাঠ্য সনাক্ত করতে পারেন
আমার একাধিক চিত্রের ডায়াগ্রাম রয়েছে, যার মধ্যে কেবলমাত্র লেবেল লেবেলের পরিবর্তে বর্ণচিহ্ন হিসাবে লেবেল রয়েছে। আমি চাই আমার YOLO মডেলটি এতে উপস্থিত সমস্ত নম্বর এবং বর্ণচিহ্নগুলি সনাক্ত করতে পারে। আমি কীভাবে আমার ইওলো মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারি। ডেটাসেটটি এখানে পাওয়া যাবে। https://drive.google.com/open?id=1iEkGcreFaBIJqUdAADDXJbUrSj99bvoi উদাহরণস্বরূপ: সীমাবদ্ধ বাক্সগুলি দেখুন। আমি চাই যে পাঠ্য …
3
বৃহত স্পার্স ম্যাট্রিক্সের ক্ষুদ্রতম ইগেনভেেক্টর সন্ধান করা, অক্টভেভের তুলনায় সায়পাই-তে 100x ধীর গতির
আমি বৃহত্তর প্রতিসম স্কয়ার স্পার্স-ম্যাট্রিকেস (30000x30000 অবধি) এর ক্ষুদ্রতম ইগেনালুগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কয়েকটি (5-500) ইগেনভেেক্টর গণনা করার চেষ্টা করছি যা 0.1% এর চেয়ে কম মান শূন্য নয়। আমি বর্তমানে scipy.sparse.linalg.eigsh শিফট-ইনভার্ট মোডে (সিগমা = 0.0) ব্যবহার করছি, যা আমি এই বিষয়ের বিভিন্ন পোস্টের মাধ্যমে সন্ধান করেছি fe তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে …
2
পাইগন সিনট্যাক্স ত্রুটিতে google-cloud-sdk ইনস্টলেশন ব্যর্থ হয়
একটি "লিনাক্স সুপারমাইক্রো 4.15.0-72-জেনেরিক # 81-উবুন্টু এসএমপি মঙ্গলবার 26 নভেম্বর 12:20:02 ইউটিসি 2019 x86_64 x86_64 x86_64 জিএনইউ / লিনাক্স" sudo apt-get ইনস্টল গুগল-ক্লাউড- করতে গিয়ে আমি এটি ঘটতে দেখছি SDK " > Reading package lists... Done Building dependency tree Reading > state information... Done Suggested packages: > google-cloud-sdk-app-engine-java google-cloud-sdk-app-engine-python > …
12 python  gcloud  apt  gsutil 
4
একটি "শ্রেণিবদ্ধ" এবং একটি মেটাক্লাস পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য কী?
পাইথনে, আমি ডেকরেটার ব্যবহার করে একটি শ্রেণিবদ্ধ পদ্ধতি তৈরি করতে পারি @classmethod: >>> class C: ... @classmethod ... def f(cls): ... print(f'f called with cls={cls}') ... >>> C.f() f called with cls=<class '__main__.C'> বিকল্পভাবে, আমি একটি মেটাক্লাসে একটি সাধারণ (উদাহরণ) পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি: >>> class M(type): ... def f(cls): …
5
ত্রুটি: টেনসরবোর্ড ২.০.২ এর সেটআপলগুলি> = ৪.০.০ রয়েছে, তবে আপনার কাছে সেটআপটুলগুলি 40.6.2 রয়েছে যা বেমানান
ইনস্টলেশন এ ত্রুটি দিয়েছে। এটি কি সমস্যার সৃষ্টি করে? ত্রুটি: টেনসরবোর্ড ২.০.২ এর সেটআপলগুলি> = 41.0.0 রয়েছে, তবে আপনার কাছে 40.5.2 সেটআপ রয়েছে যা বেমানান।
1
3 মাসের ডেটাসেটের সাথে বহুভিত্তিক সময় সিরিজের পূর্বাভাস
আমার কাছে 3 মাসের ডেটা (প্রতিটি দিনের সাথে সীমাবদ্ধ প্রতিটি) উত্পন্ন হয়েছে এবং আমি এটির জন্য বহুবিধ সময় সিরিজ বিশ্লেষণ করতে চাই: যে কলামগুলি উপলভ্য তা হ'ল - Date Capacity_booked Total_Bookings Total_Searches %Variation প্রতিটি তারিখের ডেটাসেটে 1 টি প্রবেশ থাকে এবং এতে 3 মাসের ডেটা থাকে এবং আমি অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির …
7
একটি তালিকার উপাদানগুলির সুষ্ঠু বিভাজন
খেলোয়াড়দের রেটিংয়ের একটি তালিকা দেওয়া, আমাকে খেলোয়াড়দের (যেমন রেটিং) যথাসম্ভব দুটি গ্রুপে বিভক্ত করা দরকার। দলগুলির संचयी রেটিংয়ের মধ্যে পার্থক্য হ্রাস করা লক্ষ্য। আমি কীভাবে খেলোয়াড়দের দলে বিভক্ত করতে পারি তার কোনও বাধা নেই (একটি দলে 2 জন খেলোয়াড় থাকতে পারে এবং অন্য দলে 10 জন খেলোয়াড় থাকতে পারে)। উদাহরণস্বরূপ: …
12 python  algorithm  list 
2
ফিল্টারযুক্ত বাইনারি কার্টেসিয়ান পণ্য উত্পন্ন করুন
সমস্যা বিবৃতি আমি সম্পূর্ণ বাইনারি কার্টেসিয়ান পণ্যগুলি তৈরি করার জন্য একটি কার্যকর উপায় সন্ধান করছি (নির্দিষ্ট সংখ্যক কলামগুলির সাথে সত্য এবং মিথ্যা সব সংমিশ্রনের সাথে সারণী), কিছু নির্দিষ্ট একচেটিয়া শর্ত দ্বারা ফিল্টার করা। উদাহরণস্বরূপ, তিনটি কলাম / বিটের জন্য n=3আমরা পুরো টেবিলটি পেয়ে যাব df_combs = pd.DataFrame(itertools.product(*([[True, False]] * n))) …
2
জ্যাঙ্গো: চলমান ম্যানেজ.পি সর্বদা বিযুক্ত থাকে
আমার একটি বিদ্যমান জাঙ্গো অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা আমি স্থানীয়ভাবে সেট আপ করার চেষ্টা করছি। ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করার পরে এবং প্রয়োজনীয় সমস্ত নির্ভরতা ইনস্টল করার পরে, manage.pyঅন্য কোনও দরকারী ত্রুটি বার্তা ছাড়াই কেবল অবসর চলে । (venv) $ python manage.py [1] 39973 abort python manage.py যে কোনও সাবকম্যান্ড সরবরাহ করা …
12 python  django 
4
Numpy.median.reduceat জন্য দ্রুত বিকল্প
এই উত্তরের সাথে সম্পর্কিত , একটি অ্যারেতে মিডিয়ানদের গণনা করার জন্য একটি দ্রুত উপায় আছে যার সাথে গ্রুপ রয়েছে অসম সংখ্যার উপাদানগুলির? উদাহরণ: data = [1.00, 1.05, 1.30, 1.20, 1.06, 1.54, 1.33, 1.87, 1.67, ... ] index = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, ... ] এবং …
7
ইনপুট হ্যান্ডেল করতে পারে এমন ডেটা অ্যাডাপ্টারের সন্ধান করতে ব্যর্থ: <ক্লাস 'numpy.ndarray'>, (<শ্রেণি 'তালিকা'> ধরণের মান রয়েছে {"<<<<< '>"})
history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=40, validation_split=0.1) লাইন সমস্যা ছিল ত্রুটি দেখাচ্ছে: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: &lt;class 'numpy.ndarray'&gt;, (&lt;class 'list'&gt; containing values of types {"&lt;class 'int'&gt;"})
12 python  list  numpy  pycharm 
4
টুপল স্লাইসিং তালিকার বিপরীতে কোনও নতুন অবজেক্ট ফেরত দেবে না
পাইথনে (2 এবং 3)। যখনই আমরা তালিকাটি স্লাইসিং ব্যবহার করি তবে এটি একটি নতুন অবজেক্ট প্রদান করে, যেমন: l1 = [1,2,3,4] print(id(l1)) l2 = l1[:] print(id(l2)) আউটপুট &gt;&gt;&gt; 140344378384464 &gt;&gt;&gt; 140344378387272 যদি একই জিনিসকে টিপল দিয়ে পুনরাবৃত্তি করা হয়, একই জিনিসটি ফিরে আসে, যেমন: t1 = (1,2,3,4) t2 = t1[:] …
12 python  list  tuples  slice  cpython 
7
র‍্যামের বাইরে থাকলে কম্পিউটারকে হিমশীতল জুপিটার ল্যাব - কীভাবে এটি প্রতিরোধ করবেন?
আমি সম্প্রতি জুপিটার ল্যাব ব্যবহার শুরু করেছি এবং আমার সমস্যাটি হ'ল আমি বেশ বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করি (সাধারণত ডেটাসেট নিজেই প্রায় আমার কম্পিউটারের র্যামের প্রায় 1/4)। নতুন পাইথন অবজেক্ট হিসাবে সংরক্ষিত কয়েকটি রূপান্তরের পরে, আমার স্মৃতিশক্তি চলে যাওয়ার ঝোঁক। সমস্যাটি হ'ল আমি যখন উপলব্ধ র‌্যাম সীমাতে পৌঁছাচ্ছি এবং অন্য …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.