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japanese-conala

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矢量 "vf"フィールドの大きさ (長さ) の平方を求め

np.einsum('...j,...j->...', vf, vf)

Python で http url を要求する

r = requests.get(url)

Pythonで,ペイロードのパラメータを持つ http url 'url' を要求する

r = requests.get(url, params=payload)

Python で,ペイロードのパラメータを持つ"url"を入力する

r = requests.post(url, data=payload)

Python で,データ"post_data"で http 投稿要求を作成する

post_response = requests.post(url='http://httpbin.org/post', json=post_data)

ダイアンゴ・ジンジャスライスリスト"ミリスト"は"3:8"で,パイソン語

{{(mylist | slice): '3:8'}}

Python で"firstset"キーで"/home/.../data.h5" hdf ストアファイルの内容を入力して"df"データフレームを作成する

df1 = pd.read_hdf('/home/.../data.h5', 'firstSet')

Python で test_string の文字列で文字"([{"が最後に発生した最大値のインデックスを取得

max(test_string.rfind(i) for i in '([{')

Python で"u2713"と入力する

print('here is your checkmark: ' + '\u2713')

Python で "\u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u044f" の文字列にユニコード文字を印刷する

print('\u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u044f')

テープの文字列"5"は左側で 1 0

print('{0}'.format('5'.zfill(2)))

リストの"シーケンス"から重複要素を削除し,上昇順で整理する

sorted(set(itertools.chain.from_iterable(sequences)))

パンダデータフレーム "df"列 "a" をリストに

df['a'].values.tolist()

パイthon で,パンドデータフレーム 'df' の列 'a' のすべての値のリストを取得

df['a'].tolist()

文字列の引用を逃す

replace('"', '\\"')

リストの"単語"の文字列要素がすべて上方にあるかどうかを確認する

print(all(word[0].isupper() for word in words))

項目の値"val"が42である場合,辞書"mydict"から項目を削除する

myDict = {key: val for key, val in list(myDict.items()) if val != 42}

Pythonで"mydict"の値が"42"である辞書からすべての項目を削除する

{key: val for key, val in list(myDict.items()) if val != 42}

Python で utf-8 暗号化された文字列のバイト長さを決定する

return len(s.encode('utf-8'))

Python で,process.pid id でプロセスを実行する

os.kill(process.pid, signal.SIGKILL)

Python で,データフレーム 'df' で null 値を持つ列のデータを取得

df[pd.isnull(df).any(axis=1)]

文字列から"&"を削除し,残る文字列から"="を削除し,最後に ".html"を連結する

url.split('&')[-1].replace('=', '') + '.html'

Python 3 でExpat パースを使用してファイル"sample.xml"を解析する

parser.ParseFile(open('sample.xml', 'rb'))

出口脚本

sys.exit()

Pythonで,クラス属性 "attr" に"グループ"の値を動的に割り当て

setattr(self, attr, group)

文字の相当数にURLコードされた文字列"some_string"を解読する

urllib.parse.unquote(urllib.parse.unquote(some_string))

Python で,二重URLコード文字列"fireshot3%2b%25282%2529.png"を"fireshot3+(2).png"に解読する

urllib.parse.unquote(urllib.parse.unquote('FireShot3%2B%25282%2529.png'))

Python で,ボトルセキュリティレジスタのURLを"/create_account"に変更する

app.config['SECURITY_REGISTER_URL'] = '/create_account'

バイナリ書き込みモードでファイル"/home/user/test/wsservice/data.pkl"を開く

output = open('/home/user/test/wsservice/data.pkl', 'wb')

Python でリスト "a" の最後の要素を削除する

del a[(-1)]

リスト"a"の要素をインデックス1で削除する

a.pop(1)

Python でリスト "a" の最後の要素を削除する

a.pop()

Pythonで"index"でリスト "a"の要素を削除する

a.pop(index)

Pythonで"index"でリスト "a"の要素を削除する

del a[index]

パイthonで図形"軸"のx軸にセルシウスのシンボルを印刷する

ax.set_xlabel('Temperature (\u2103)')

テープ・プロットリブでセルシウスのシンボルを印刷する

ax.set_xlabel('Temperature ($^\\circ$C)')

Python で空きサブリストを空き文字列 '' として保持する文字列のリストにリストのリストを変換する

[''.join(l) for l in list_of_lists]

パンダを使用してデータフレーム 'df' のすべての重複項目の一覧を取得

pd.concat(g for _, g in df.groupby('ID') if len(g) > 1)

Pythonで,numpy array 'x' の第3行を削除する

x = numpy.delete(x, 2, axis=1)

Python で,アレイの第1行を削除する

x = numpy.delete(x, 0, axis=0)

データのフレーム"df1"から"df2"からの行を合併し,軸1と同じ値を持つ行の平均を計算する

pd.concat((df1, df2), axis=1).mean(axis=1)

Python で,numpy の2 つのアレイから平均値を取得する

np.mean(np.array([old_set, new_set]), axis=0)

マットプロットリブ マーカーのサイズを500に変更する

scatter(x, y, s=500, color='green', marker='h')

パイthonでリストの"単語"に各項目を分割することで新しいリスト"結果"を作成します

result = [item for word in words for item in word.split(',')]

Python で,json 文字列 '2012-05-29t19:30:03.283z' を"%y-%m-%dt%h:%m:%s.%fz"形式を使用してデータタイムオブジェクトに変換する

datetime.datetime.strptime('2012-05-29T19:30:03.283Z', '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')

Python で"tadas"辞書で"one"キーに関連した"true"値を数え

sum(item['one'] for item in list(tadas.values()))

ファイル"pdf_reference.pdf"を"base64"をコードする pdfファイルにエンコードする

a = open('pdf_reference.pdf', 'rb').read().encode('base64')

切り離しとして新行文字"\n"を使用した分割文字列"a"

a.rstrip().split('\n')

新しい行文字で文字列 "a" を分割する

a.split('\n')[:-1]

django ビューから HTTP 状態コード204 を返します

return HttpResponse(status=204)

Pythonで7が a で表示されているか確認する

(7 in a)

Pythonでリスト "a" に "a" が含まれているかどうかを確認する

('a' in a)

Pythonで"年"のキー値によって"結果"を分類するリスト

sorted(results, key=itemgetter('year'))

セルニウム Webdriver 'ブラウザ', Python で現在のURL を取得する

print(browser.current_url)

Pythonで"str"を"delimiter"または"delimiter"で分割する

re.split('; |, ', str)

Python の文字列で脱出する文字

"""\\u003Cp\\u003E""".decode('unicode-escape')

格式パターンの日付文字列 's' を"%d/%m/%y"にタイムスタンプに変換する

time.mktime(datetime.datetime.strptime(s, '%d/%m/%Y').timetuple())

"01/12/2011"の文字列を整数タイムスタンプに変換する

int(datetime.datetime.strptime('01/12/2011', '%d/%m/%Y').strftime('%s'))

ボトルで"あなたのヘッダー名"キーの http ヘッダーを取得する

request.headers['your-header-name']

資料フレーム "df" の記録を選択する.

df.groupby('User')['X'].filter(lambda x: x.sum() == 0)

資料フレーム"df"のデータを取得する.

df.loc[df.groupby('User')['X'].transform(sum) == 0]

列 "x" が 0 に等しいデータフレーム "df" からデータを取得する

df.groupby('User')['X'].transform(sum) == 0

セレニウムウェブドライバ (python) で特定のテキストを含む要素をどうやって見つけますか?

driver.find_elements_by_xpath("//*[contains(text(), 'My Button')]")

パイthon で,インデックスされたデータフレームに,インデックスされたデータフレームに,パンダグループをオブジェクトに変換する.

df.set_index(['Name', 'Destination'])

Python で文字列 "a" で文字以外の文字を集める

print(re.sub('(\\W)\\1+', '\\1', a))

ユニックスでファイル"$ファイル"を開く

os.system('start "$file"')

Unicode 文字列 "タイトル" を "ascii" 文字列に変換する

unicodedata.normalize('NFKD', title).encode('ascii', 'ignore')

Unicode 文字列 "a" を "ascii" 文字列に変換する

a.encode('ascii', 'ignore')

Python で 0 から 9 の間の数字から始まり,拡張子 ".jpg" で終わる"ファイル"をすべて含むリストを作成します.

files = [f for f in os.listdir('.') if re.match('[0-9]+.*\\.jpg', f)]

Python で 1D アレイ"[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]"を 3D アレイ"np.zeros((6, 9, 20)) に追加する

np.zeros((6, 9, 20)) + np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])[(None), :, (None)]

Python で,配列"[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]" に形状の配列" ((6, 9, 20) "を追加する

np.zeros((6, 9, 20)) + np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).reshape((1, 9, 1))

Python を使用してアプリケーションのインスタンスを起動するには?

os.system('start excel.exe <path/to/file>')

リストのxで最高値を持つリストを Python で取得する

print(max(x, key=sum))

リスト"x"のリストの長さを合計する

sum(len(y) for y in x if len(y) > 1)

Pythonで"これは1号,これは22号"という文字列の引用に数字を入れます

re.sub('(\\d+)', '"\\1"', 'This is number 1 and this is number 22')

素数列の列を数列 "a" で掛け,結果となる数列列を数列 "a" で掛け, Python

numpy.dot(numpy.dot(a, m), a)

Django は Python の "エントリー" モデルで"名前" と"タイトル" と等しい基準"名前" と"タイトル" の基準が存在しているかどうかを確認します

Entry.objects.filter(name='name', title='title').exists()

巣のリストを要素2の逆で並べて,その後要素1に並べます

sorted(l, key=lambda x: (-int(x[1]), x[0]))

django でのリクエストオブジェクトからドメイン/ホスト名を取得

request.META['HTTP_HOST']

文字列の2つのサブ文字列間の"pi("randomkey123xyz987","key","text") の間の文字列をregexで取得する

re.findall("api\\('(.*?)'", "api('randomkey123xyz987', 'key', 'text')")

perl インターペーター '/usr/bin/perl' を使って perl 脚本 './uireplace.pl' を呼び出し,その上に 'var' を送信する

subprocess.call(['/usr/bin/perl', './uireplace.pl', var])

Python で "mylist"項目の印刷リスト

print('\n'.join(str(p) for p in myList))

Python で,ダイナミックキー"i"とキー"name"で値を更新する

mydic.update({i: o['name']})

"utf-8"コードされた文字列 "stru" を文字列に分割する

list(stru.decode('utf-8'))

Python で,bom string 's' を utf-8 に,bom 'u' をなし utf-8 に変換する

u = s.decode('utf-8-sig')

フィルターモデル"入力"で"id"は django で 3 に等しいでない

Entry.objects.filter(~Q(id=3))

Pythonで"範囲"という名前で任意の範囲で属性検索

getattr(__builtins__, 'range')

副プロセスの使用で"900"秒後にコンピュータを再起動する

subprocess.call(['shutdown', '/r', '/t', '900'])

副プロセスを使用してコンピュータをシャットダウンする

subprocess.call(['shutdown', '/s'])

副プロセスを使用してコンピュータのシャットダウンを中止する

subprocess.call(['shutdown', '/a '])

Python を使用するウィンドウオペレーティング システムを持つログオフコンピュータ

subprocess.call(['shutdown', '/l '])

スクリプトから実行するウィンドウをシャットダウンして再起動する

subprocess.call(['shutdown', '/r'])

Python でファイル名 の内容を削除する

open('filename', 'w').close()

Python でテキストファイルのファイル内容を削除するには?

open('file.txt', 'w').close()

索引値を含む辞書リストにデータフレーム "df" を変換する

df.to_dict('index')

パイthon で パンダデータフレーム 'df' から辞書リストを作成する

df.to_dict('records')

グループバイを使用して月間周波数 "m" に関するパンドデータフレームをグループ

df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='M'))

Python で,他のリストの"試行"の対応メンバーに"変換"のリストのメンバーを分割する

[(c / t) for c, t in zip(conversions, trials)]

値によって"データ"を整理する

sorted(data, key=data.get)

辞書"データ"をその値によって分類する

sorted(data.values())