python-3.4

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我試圖使用Python的Popen()從多RRD文件檢索圖形數據。由於其中使用了下面這段代碼的應用程序的複雜性，我靠rrdtool的圖形參數-Z處理丟失的文件對我來說： #!/bin/python3 import subprocess cmd = '/opt/rrdtool/bin/rrdtool graph - -a JSONTIME -Z --width 924 --start 148

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如何使用Python連接Hiveserver2 3.4.5

我需要從Python 3.4.5連接到Hiveserver2，並且代碼正在hadoop集羣本身上執行。通常，我從命令行執行hive -e "some query"。從其他服務器，我們使用僅提供用戶名的機制連接到Hiveserver2，提供IP和端口。然而，這不應該是必要的，因爲我在這裏運行在同一臺服務器上的代碼。我曾嘗試以下： Access Hive Data Using Python http

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索引PIL圖像

PIL的圖像座標索引是否反轉？它是否被索引爲圖像[列，行]？我有我打開使用PIL（枕頭） img = Image.open('picture.png').load() 和圖像時我嘗試打印的第一行的像素值，第二列 print(img[0,1]) 我得到的像素第二排第一列的值任何人都可以清除此問題嗎？

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python模塊安裝返回「找不到滿足要求的任何下載」錯誤？

不幸的是，由於以下錯誤，我無法使用pip命令在python 3.4 32 Bit上安裝任何模塊。我如何解決該問題得到。我已經刪除了python的所有其他安裝，並已安裝32 Bit版本，而不是64 Bit之一？感謝編輯1：目前，我甚至不能升級PIP 編輯2 遺憾的是它仍然會返回一個錯誤。

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超級（）調用set_params（）時sklearn估計器錯誤

我想加載和配置基於配置文件的scikit學習估計器。該文件具有估算器類路徑和名稱以及參數字典。我的計劃是使用pydoc.locate（）來加載估計器的默認參數，然後使用參數字典在估計器上調用set_params（）。但我收到以下錯誤： import pydoc sgd = pydoc.locate('sklearn.linear_model.SGDClassifier') print('{}

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舊列表視圖正在評估

我使用Windows 10，Django的1.11蟒蛇3.4 ` http://127.0.0.1:8000/venues/16165/ 在url.py url(r'^venues/(?P<pk>\w+)/$', VenueDetailView.as_view()), 在views.py class VenueDetailView(ListView): # template_name =

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在不同分辨率的計算機上運行Pyautogui

我有一個python腳本，可以在我的工作計算機上完美運行（1600 x 900分辨率）。在這臺電腦上，我拍下了pyautogui.locateOnScreen使用的所有屏幕截圖。我嘗試在家用筆記本電腦上以不同的分辨率（1340 x 640）運行此程序，腳本似乎無法找到圖像位置。我猜測這是因爲不同的解決方案。（我已經將我的工作計算機上的腳本文件夾複製到家用電腦，因此圖像文件的路徑完全相同）。有什麼

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PyQt5 keyPressEvent如何工作

我創建PyQt的GPL V5.4的UI和使用pyuic5轉換*的.ui文件*的.py 但我不知道在這個代碼是如何keyPressEvent工作！它應該爲QWidget工作，但如何讓它工作。請幫忙！ from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtWidgets impor

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爲什麼Cython中這個循環太慢了？

此代碼重新排列534x713 RGBA4紋理中的位。 cpdef bytes toDDSrgba4(bytearray data): cdef bytes new_data = b'' cdef int pixel cdef int red cdef int green cdef int blue cdef int alpha

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在PYTHON中是否可以編寫一個從.txt文件讀取數據的程序？

在蟒蛇纔有可能寫一個程序，它從一個.txt文件中讀取數據，並把這些數據轉化爲表，進行計算，等等例如，如果你有一個.txt文件那讀： LINE1| 2011 18.5 11.8 19.7 31.6 26.6 37.3 37.4 24.6 34.0 71.3 46.3 28.4 LINE2| 2012 55.2 92.0 87.5 81.0 83.5 79.6 115.1 112.7 1