Tengo una lista global donde los elementos se agregan constantemente (desde clientes de la red): mylist = [] def additem(uuid,work): mylist.append(uuid,work) Y una función que debería revisar la lista y si hay elementos proceda a ellos: def proceeditems(): while True: itemdone = [] if len(mylist) > 0: for item in mylist: try: #This can go […]
n = iteraciones por alguna razón, este código necesitará muchas más iteraciones para obtener resultados más precisos de otros códigos. ¿Alguien puede explicar por qué sucede esto? Gracias. n,s,x=1000,1,0 for i in range(0,n,2): x+=s*(1/(1+i))*4 s=-s print(x)
Hice un código que calcula el valor promedio para cada elemento en el período p para la matriz y import numpy as np p=4 y =np.asarray([146, 96, 59, 133, 192, 127, 79, 186, 272, 155, 98, 219]) c=len(y)/p print c a=[] for i in range(1,c+1): s=y[p*(i-1):p*i]/np.mean(y[p*(i-1):p*i]) a = np.append(a, s) print a b=[] for i […]
Quiere una función / statement, para verificar si todos los valores de mylist son secuenciales o no, que es una lista hexadecimal . Por ejemplo: def checkmylist(mylist): #code returns True or False mylist1 = [’03’, ’04’, ’05’, ’06’, ’07’, ’08’, ’09’, ‘0a’, ‘0b’, ‘0c’,’0d’, ‘0e’, ‘0f’] mylist2 = [’03’, ’05’, ’06’, ’07’, ’08’, ’09’, ‘0a’, […]
Me preguntaba cuál es la mejor manera (en Python) de iterar sobre las particiones de una lista de un tamaño determinado. Digamos, por ejemplo, tenemos la lista [1,2,3,4,5] y queremos k=3 particiones. Una mala manera de hacer esto sería escribir: lst = [1,2,3,4,5] for i in range(1,len(lst)): for j in range(i+1, len(lst)): print lst[:i], lst[i:j], […]
Estoy tratando de aprender nditer para un posible uso para acelerar mi aplicación. Aquí, trato de hacer un progtwig de remodelación que tomará una matriz de tamaño 20 y la reformulará a una matriz de 5×4: myArray = np.arange(20) def fi_by_fo_100(array): offset = np.array([0, 4, 8, 12, 16]) it = np.nditer([offset, None], flags=[‘reduce_ok’], op_flags=[[‘readonly’], [‘readwrite’,’allocate’]], […]
Estoy buscando una forma limpia de iterar sobre una lista de tuplas donde cada una es un par como [(a, b), (c,d) …] . Además de eso me gustaría alterar las tuplas en la lista. La práctica estándar es evitar cambiar una lista mientras también se itera a través de ella, ¿qué debo hacer? Esto […]
En Python hay una función realmente ordenada llamada zip que se puede usar para recorrer dos listas al mismo tiempo: list1 = [1, 2, 3] list2 = [“a”, “b”, “c”] for v1, v2 in zip(list1, list2): print v1 + ” ” + v2 El código anterior debe producir lo siguiente: 1 a 2 b 3 […]
Tengo un archivo CSV que se ve así: “Company, Inc.”,,,,,,,,,,,,10/30/09 A/R Summary Aged Analysis Report,,,,,,,,,,,,10:35:01 All Clients,,,,,,,,,,,,USER Client Account,Customer Name,15-Jan,16 – 30,31 – 60,61 – 90,91 – 120,120 – Over,Total,Status,Credit Limit 1000001111,CLIENT A,0,0,”3,711.32″,0,0,”18,629.64″,”22,340.96″,COD,”20,000.00″ 1000002222,CLIENT B,0,0,0,”3,591.27″,0,0,”3,591.27″,COD,0 1000003333,CLIENT C,536.78,0,0,0,0,”11,216.60″,”11,753.38″,COD,0 1000004444,CLIENT D,0,514.94,”3,147.45″,690,0,0,”4,352.39″,COD,0 Grand Total,,”139,203,856.06″,”84,607,749.30″,”110,746,640.18″,”58,474,379.45″,”52,025,869.06″,”292,653,734.82″,”737,712,228.87″,,,, Pero solo quiero procesar las líneas después de la línea “Cuenta de cliente …” […]
Tengo dos DataFrames y quiero realizar la misma lista de operaciones de limpieza. Me di cuenta de que puedo fusionarme en uno, y para todo en una sola pasada, pero todavía tengo curiosidad de por qué este método no funciona. test_1 = pd.DataFrame({ “A”: [1, 8, 5, 6, 0], “B”: [15, 49, 34, 44, 63] […]