то есть в первом случае ему всё равно есть вконце косая черта, а во втором будет кидать ошибку если есть она?

А ты попробуй

Я был прав

а зачем было спрашивать???

а зачем было спрашивать???

Не знаю...не подумал что легко проверить

а потом такой "о это же изи проверить и проверил"

а потом мне написали попробовать

ну да, аж запустить надо и 4 адреса в браузере проверить

Хоть

Пасаны, надо извлечь значения из subjects и записать их в массив многомерный,каждый столбик один предмет [{'name':'Maksim Fedartsou','subjects':{'math':9,'language':5,'history':8,'foreignl':9}},{'name':'Pavel Bobkou','subjects':{'math':3,'language':8,'history':4,'foreignl':9}},{'name':'Ann Sokolova','subjects':{'math':10,'language':8,'history':4,'foreignl':8}}]

b=[i for i in GRADEBOOK[n]['subjects']] out=np.array([[b],[b],[b]]) Вот до чего я додумался

Но это дичь

Может кто свежим глазом взглянет

b=[i for i in GRADEBOOK[n]['subjects']] out=np.array([[b],[b],[b]]) Вот до чего я додумался

а какой ответ должен быть?

Должны быть оценки записанны в массив многомерный

То есть первый чел математика-9,и в этом столбце всех остальных

Вродь стало получаться, ща попробую

Как изи можно дозаписывать в массив numpy?

2d массивы: hstack(), vstack(), column_stack(), row_stack() 3д массивы: 2д массивы + dstack() n-д массивы: concatenate()

вот тут со ссылками на эти функции http://stackoverflow.com/questions/5064822/how-to-add-items-into-a-numpy-array

Подумал использовать простой массив и просто дописывать массив из оценок

Один трабл, в словаре же все рандомно

И определить уже какая это оценка за предмет проблема

про словарь — если впадлу сделать ручной обход то можешь заюзать http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.from_dict.html

но у тебя там вроде ключи для оценок одни и те же

просто перебери все и сохрани значения

for key in ['maths', 'language']: do smth

Только если снова делать выборку по значению ключа, если по значению то один раз и сохранить последовательность, она для всех одна будет за один рах

ну да

Привет, кто logging юзает? Читаю на офф сайте доки там параметры задаются вызовом модуля logging.basicConfig при запуске проги пишется что нет такого модуля в logging

А все пофиксил по ходу это из-за файла логинг

как из np.array наполненным complex числами, сделать np.array наполненный tuples, в которых будет вещественная и комплексная компоненты. пока я пытался вот так: vsymple = np.vectorize(lambda p: (p.real, p.imag)) но если vsymple натравить на нужный мне np.array, результат будет Tuple в котором два np.array, один с вещественными, другой с мнимыми компонентами. как быть?

тоесть мне нужен array([ (a, b), (c,d) ...]) а я получаю (array([a, c, ...]), array([b, d, ...]))

Почему он не выполняется для всех студентов, а только для первого? GRADEBOOK=[{'name':'Maksim Fedartsou','subjects':{'math':9,'language':5,'history':8,'foreignl':9}},{'name':'Pavel Bobkou','subjects':{'math':3,'language':8,'history':4,'foreignl':9}},{'name':'Ann Sokolova','subjects':{'math':10,'language':8,'history':4,'foreignl':8}}] out=[] for l in range(len(GRADEBOOK)): b=[i for i in GRADEBOOK[l]['subjects'].values()] out.append(b) kl=GRADEBOOK[0]['subjects'].keys() mark=0 marks=[] for n in range(4):#В out я вывел оценки студентов,здесь они должны посчитаться для рейтинговой, то есть для каждого for i in out:#Студента 4 оценки, сколько и предметов, но почему он считает только для одного первого студента, if mark==0:#и как сделать чтоб считал для всех дальше mark=i[n]*0.7 else: mark+=i[n] marks.append(mark)#этот список должен содержать вложенные списки с рейтинговыми оценками для студентов mark=0

»> marks [19.3, 23.3, 13.6, 19.5]

я ненмного не понимаю твою математику.

ты создаёшь список с суммами оценок по предметам, причём оценки максима входят с коофицентом в 0.7 в эту сумму

ыыы

Программист на python https://www.fl.ru/projects/3156080/programmist-na-python.html Нужно осуществить переборку словаря вложенного в список, вот пример [{'name':'Maksim...

Ну я бы за такое 50к взял, не меньше

from collections import defaultdict sums = defaultdict(int) for stud in GRADEBOOK: ...: for subs, vals in stud['subjects'].items(): ...: if not sums[subs]: ...: sums[subs] = vals * 0.7 ...: else: ...: sums[subs] += vals

кстати нихуя не умею в оформление кода в телеграме, так что ебись сам с пробелами

делает тоже самое, что и у тебя, только ещё видно, какие предметы какое значение имеют.

эту самую сложную часть - оформление, я взял на себя, гонорар пополам from collections import defaultdict sums = defaultdict(int) for stud in GRADEBOOK: for subs, vals in stud['subjects'].items(): if not sums[subs]: sums[subs] = vals * 0.7 else: sums[subs] += vals

елсе съехал

??

для меня просто сложно понять, почему максим федарцоу так мало вкладывает в общее дело.

тоесть мне нужен array([ (a, b), (c,d) ...]) а я получаю (array([a, c, ...]), array([b, d, ...]))

так а это не подходит?

http://stackoverflow.com/questions/9236926/concatenating-two-one-dimensional-numpy-arrays

ну мне их как-бы зипнуть надо, а не просто последовательно присоединить тогда

ещё этот шаг создания этого кортежа из двух array меня не очень радует.

хотелось бы сразу в применить по элементово функцию к изначальному array, так чтоб каждый элемент стал кортежом

пока ничего толковее такого не приходит на ум: data это мой array с комплексными числами. simplify = lambda p: (p.real, p.imag) tmplst = [simplify(n) for n in data] newarr = numpy.array(tmplst)

пробовал через генератор и numpy.fromiter, но что-то не допру какой dtype будет

пока ничего толковее такого не приходит на ум: data это мой array с комплексными числами. simplify = lambda p: (p.real, p.imag) tmplst = [simplify(n) for n in data] newarr = numpy.array(tmplst)

я не знаю нампи, но у такого a = np.array([data.real, data.imag]).T результат получается такой же, что и у твоих трех строк)

чувак, а ты мозг!

лол, ну спасибо :D

Всем питонистам привет

Появился вопрос - как перебрать все циклы в циклах? Т.е. у меня есть x количество списков в списках, что-то вроде [[[[[a[b[c[d[e]]]]] и мне нужно перебрать все до конца

Погугли что такое traverse

полноразмерный семи- или восьми-местный кроссовер от Chevrolet.

~_~

Появился вопрос - как перебрать все циклы в циклах? Т.е. у меня есть x количество списков в списках, что-то вроде [[[[[a[b[c[d[e]]]]] и мне нужно перебрать все до конца

Рекурсионно, итерируешь через первый лист пока не наткнешься на другой лист, если столкнулся рекурсионно итерируй через другой лист и т.д.

Рекурсионно, итерируешь через первый лист пока не наткнешься на другой лист, если столкнулся рекурсионно итерируй через другой лист и т.д.

Спасибо. Есть маленькая проблема - все листы - в collections.OrderedDict. Логика та же?

извращенец

ERROR: S client not available

да

Скажи это изобретателям asciitree

Рекурсионно, итерируешь через первый лист пока не наткнешься на другой лист, если столкнулся рекурсионно итерируй через другой лист и т.д.

Питон же плохо может рекурсивно

Скажи это изобретателям asciitree

ты его разбираешь что ли?

на этой же странице в *другие проекты* высветилось

Питон же плохо может рекурсивно

С чего бы?)

Питон же плохо может рекурсивно

Тогда предложи другой, нерекурсионный вариант.

гайс, для того чтобы запускать питон файлы из под pypy достаточно просто расширение поменять?

ты его разбираешь что ли?

ага, нужно соединить некоторые листы

Тогда предложи другой, нерекурсионный вариант.

Вложеные форы

Вложеные форы

Хм ?. А если не знаешь сколько там вложено листов

for loop по какой-нибудь очереди, в которую подпихивать содержимое листа.

.

типа, todo = [mylist,] for item in todo: todo.extend(item)

Я раньше подобные задачи тоже рекурсивно пробовал решать, пока не получил по голове за это

Я раньше подобные задачи тоже рекурсивно пробовал решать, пока не получил по голове за это

I co robić w tym wypadku?

Piszesz loopami

Albo możesz zrobić tak, jak kazał pan Paweł

Как хорошо что польский похож на белорусский

Трохi ёсць такое

В принципе можно хвостовые рекурсии раскручивать в coconut

Там заявлена оптимизация этого дела

Салам все пацанам

Телега обновилась кстати )

Них**уя )

И что нового?

Да ничего ток вот пофмксили и изменили дизайн

@themes

А про возможность менять темы уже знаешь?

очень красивая талгат