pickle

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Python 3.xを使用して、データセットの辞書（NetCDF4 datasets）を反復しようとしています。彼らはちょうど私が別のプロセスで各データセットを調べたい... をファイルです： def DoProcessWork(datasetId, dataset): parameter = dataset.variables["so2"] print(parameter[0

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pickleファイルを使用してPythonプロジェクトを構成するにはどうすればよいですか？

私はJavaのバックグラウンドから来ており、Pythonでは全く新しいものです。私はGitにいくつかのPythonスクリプトとpickleファイルを格納したPythonプロジェクトを持っています。 pickleファイルは、sklearnモデルのシリアル化されています。このプロジェクトをどのように構成するのだろうか。ピクルファイルをGitに保存すべきではないと思います。おそらくどこかでバイナリ依

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は.ipynbがサブディレクトリ

に私はこのようなJupyterノートでそれを取り付けた後model persitenceためgrid_search.pklファイルを作成したときの.pklモデルを持続ロードできません。サブディレクトリにはnotebooksと呼ばれ、親のサブディレクトリにある私のノートに、このgrid_search.pklファイルを（ロードしようとしたときも、私は今、notebooks の親ディレクトリ内の私のモジ

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Pythonのソケットで辞書をどのように送るのですか？

私は、同様の質問が提起されていることを知っていますが、私にとってはうまくいかないようです。私はソケットを介して送信する前にそれをエンコードして文字列に変換して辞書をシリアライズしようとしました。これまでのところ成功はありません！これは私のサーバーのコードです： #library 輸入ソケット輸入ピクルス #socket initialization host = "127.0.0.1" p

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numpy配列を文字列にダンプする最速の方法

名前付きデータのチャンクでデータファイルを編成する必要があります。データはNUMPY配列です。しかし、私はnumpy.saveまたはnumpy.savez関数を使用したくない場合があります。これは、パイプや他のインタフェースを介してサーバー上にデータを送信する必要がある場合があるためです。だから、私はnumpyアレイをメモリにダンプし、圧縮して、それをサーバーに送りたいと思っています。私はこのよ

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聖職者のモジュールからベイズのオブジェクトを拾うことができません

私はベイズのクラスオブジェクトをピクルしようとしています。私のコードは次のとおりです。 file = open('Bayes.pkl', 'wb') pickle.dump(bayes, file) file.close() 私はこれを克服するために TypeError: can't pickle instancemethod object として、次のエラーを取得し、私はこのStac

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Pythonのピクル、変数が文字列かピクルスかどうかをチェックする方法は？

私はネットワークを通してさまざまなオブジェクトを送受信します。私のアプリケーションでは、サーバーはpickleまたは文字列を受け取ることができます。私が得たデータがピクルスかストリングかを知る方法はありますか？私が試した： class C: pass if __name__ == "__main__": c = C() data = pickle.dump

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Python 3でpickleを使用して保存関数を作成するにはどうすればよいですか？

私のコードは単なるテストなので、pickleの仕組みを知ることができます。ユーザーがアイテムを追加できる単語のリストがあります。私は、リストに単語を追加して、プログラムが再び実行されるときにリストにユーザーの単語が含まれるようにしたいと思います。私はあなたが最初のリストを定義する必要があるため、これを行う方法を理解していないので、私は import pickle class info(

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python sklearnを使用したランダムフォレストモデルのインクリメンタルトレーニング

ランダムフォレストモデルを保存するには、次のコードを使用しています。私は訓練されたモデルを保存するためにcPickleを使用しています。新しいデータが表示されるので、モデルを徐々に訓練できますか？現在、トレインセットには約2年のデータがあります。別の2年を訓練し、既存の保存モデルに追加する方法がありますか？ rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)