data-processing

1熱

2答えて

のPython：非ASCII文字を取り除く方法のpython、これは</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/hIXm3.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/hIXm3.png" alt="data screenshot"></a></p> <p>有向グラフは、おそらくに起因しているように見えるデータの長いリストで、私が処理しています

ファイルから読み込まれていますエンコードの問題。 SyntaxError: EOL while scanning string literal を読んで、私は openと readlinesのようなものを使用してスクリプトに、このようなファイルを読み込むときに今、エラーがある 29/07/2016 04:00:12 0.125143 （私はこれらの文字は、このサイトに保存されるかどうかわ

0熱

1答えて

組み合わせのリストを持つpandasデータフレームをグループ化するにはどうすればいいですか？

私はレコードの類似性の結果を持つパンダのデータフレームを持っています。たとえば、rowid 123はrowid 512と似ており、rowid 123は681に似ています。技術的には、3つの行はすべて類似しています。同様の行をグループ化するにはどうすればよいですか？私のデータを組み合わせてい注 - networkxを使用することができます例（123512）及び（512123） import pan

2熱

1答えて

パイプ構文を使用してストリーミング応答を解凍する

request.jsを使用してfile.csv.gzを取得し、解析して処理する前に解凍しようとしています。私は私のコードは、この response .pipe(zlib.createGunzip()) .pipe(split()) .pipe(process()) に見えるようにしたい知っているしかし、私はパイプべき正しい形式で私の応答オブジェクトを取得するために苦労しています。私は現

0熱

1答えて

球面上の不規則なグリッドを持つ球面調和変換

球の表面に多数のデータ点があるとしましょう。これらのデータポイントは、球面上にランダムに散在している、すなわちガウスグリッドのような規則的なグリッド上には分布していない。私の質問は：このデータセットの球面調和変換を計算できるPythonライブラリがありますか？さもなければ、標準的な球面調和変換を適用する前に、データ点を自分で正規のグリッドに補間する必要があります。不均一フーリエ変換の場合、いく

0熱

1答えて

が、私は、各タプルの2番目の要素でソートされたタプルのリストを持っているタプルを統合し、そして現時点でのPython

を使用してヒストグラムとして描画する： [('0xf2b5b8fb173e371cbb427625b0339f6023f8b4ec3701b7a5c691fa9cef9daf63', '121000'), ('0xf8f2a397b0f7bb1ff212b6bcc57e4a56ce3e27eb9f5839fef3e193c0252fab26', '121000'), ('0

0熱

1答えて

大量のネットワークパケットをPythonで処理する最善の方法は何ですか？

私はマルウェア検出システムの研究を行っています。感染したシステムの動作をモデル化するには、Pcapファイルから大量のパケットを処理し、それらをフロー（同じIPを持つパケットでソースと運命のポート）にグループ化し、それらのフローからいくつかの機能を抽出する必要があります。 DPKTを使用して、パケットから情報を解析して読み込みます。私の質問は、グループ化プロセスを行う最も効率的な方法です。 Post

0熱

1答えて

Pythonのサブプロセスの呼び出しからグラブコンソール出力に、有効なCSV（および/またはJSON）にそれをtransmogrify

私は数字の大きな文字列を、あなたがここに見ることができるの同類で働いている： 6060604052361561006c5760e060020a60003504630121b93f81146100e15780636637b882146101615780636dbf2fa0146101935780638da5cb5b1461026a578063a6f9dae11461027c578063beabacc

1熱

3答えて

Powershellを使用してカスタムログデータを処理する方法は？

0熱

1答えて

Tensorflow用の生成された円画像前処理

私は、白黒画像の円の中心を特定する機械学習プログラムを作成しています。画像生成スクリプトはここにある： from __future__ import division from __future__ import print_function import numpy as np from PIL import Image from random import randint for

0熱

1答えて

カテゴリーのリストであるデータを隣接関係マトリックスにフォーマットする最良の方法は何ですか？

私はsklearnモデルに供給することを計画したデータを持っています。（例えば1列が{genres: [comedy, horror]}あるので、その動画データ）列の数は、カテゴリのリストです。何が行は、次のようないくつかのデータを持っている隣接行列は、あるモデルにFRBのように私は、これらの列を処理するために何ができますか？ {comedy: 1, action: 0, horror: 1,