python-3.4

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我试图使用Python的Popen()从多RRD文件检索图形数据。由于其中使用了下面这段代码的应用程序的复杂性，我靠rrdtool的图形参数-Z处理丢失的文件对我来说： #!/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连接Hiveserver2 3.4.5

我需要从Python 3.4.5连接到Hiveserver2，并且代码正在hadoop集群本身上执行。通常，我从命令行执行hive -e "some query"。从其他服务器，我们使用仅提供用户名的机制连接到Hiveserver2，提供IP和端口。然而，这不应该是必要的，因为我在这里运行在同一台服务器上的代码。我曾尝试以下： Access Hive Data Using Python http

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索引PIL图像

PIL的图像坐标索引是否反转？它是否被索引为图像[列，行]？我有我打开使用PIL（枕头） img = Image.open('picture.png').load() 和图像时我尝试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问题吗？

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python模块安装返回“找不到满足要求的任何下载”错误？

不幸的是，由于以下错误，我无法使用pip命令在python 3.4 32 Bit上安装任何模块。我如何解决该问题得到。我已经删除了python的所有其他安装，并已安装32 Bit版本，而不是64 Bit之一？感谢编辑1：目前，我甚至不能升级PIP 编辑2 遗憾的是它仍然会返回一个错误。

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超级（）调用set_params（）时sklearn估计器错误

我想加载和配置基于配置文件的scikit学习估计器。该文件具有估算器类路径和名称以及参数字典。我的计划是使用pydoc.locate（）来加载估计器的默认参数，然后使用参数字典在估计器上调用set_params（）。但我收到以下错误： import pydoc sgd = pydoc.locate('sklearn.linear_model.SGDClassifier') print('{}

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旧列表视图正在评估

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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在不同分辨率的计算机上运行Pyautogui

我有一个python脚本，可以在我的工作计算机上完美运行（1600 x 900分辨率）。在这台电脑上，我拍下了pyautogui.locateOnScreen使用的所有屏幕截图。我尝试在家用笔记本电脑上以不同的分辨率（1340 x 640）运行此程序，脚本似乎无法找到图像位置。我猜测这是因为不同的解决方案。（我已经将我的工作计算机上的脚本文件夹复制到家用电脑，因此图像文件的路径完全相同）。有什么

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PyQt5 keyPressEvent如何工作

我创建PyQt的GPL V5.4的UI和使用pyuic5转换*的.ui文件*的.py 但我不知道在这个代码是如何keyPressEvent工作！它应该为QWidget工作，但如何让它工作。请帮忙！ from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtWidgets impor

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为什么Cython中这个循环太慢了？

此代码重新排列534x713 RGBA4纹理中的位。 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中是否可以编写一个从.txt文件读取数据的程序？

在蟒蛇才有可能写一个程序，它从一个.txt文件中读取数据，并把这些数据转化为表，进行计算，等等例如，如果你有一个.txt文件那读： 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