_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c22980
train
{ "resource": "" }
Экспортировать путь как словарь с параметрами для конструктора Path.
c23020
train
{ "resource": "" }
Последовательность соединенных вершин в пространстве, соответствующая self.paths. Возвращает --------- discrete : (len(self.paths),) Последовательность (m*, dimension) float
c23040
train
{ "resource": "" }
Возвращать MD5 идентификатора
c23060
train
{ "resource": "" }
Контрольная сумма для текущего визуального объекта и его родительской сетки. Возвращаемое значение ---------- crc: int, контрольная сумма данных в визуальном объекте и его родительской сетке
c23080
train
{ "resource": "" }
Точка в пространстве, являющаяся средним значением центров треугольников, взвешенным по площади каждого треугольника. Это будет действительно даже для не плотных сеток, в отличие от self.center_mass. Возвращает ---------- centroid : (3,) float Среднее значение вершины, взвешенное по площади фасет.
c23100
train
{ "resource": "" }
Соседи по вершинам каждой вершины сетки, определяемые из сохраненной в кэше графа смежности вершин, если таковой уже существует. Возвращает ---------- vertex_neighbors : (len(self.vertices),) int Представляет собой соседние по смежности вершины каждой вершины вдоль ребра треугольника. Примеры ---------- Это полезно для получения ближайших вершин для заданной вершины, возможно, для некоторых простых техник сглаживания. >>> mesh = trimesh.primitives.Box() >>> mesh.vertex_neighbors[0] [1,2,3,4]
c23120
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте сетку с помощью гомогенного преобразовательного матрицы. Поддерживает книги учета, чтобы избежать повторной вычисленности, поэтому эта функция в первую очередь должна использоваться вместо прямого изменения self.vertices, если возможно. Параметры ---------- matrix : (4, 4) float Гомогенная преобразовательная матрица
c23140
train
{ "resource": "" }
Разрезать сетку плоскостью, возвращая новую сетку, которая является частью исходной сетки на стороне положительного нормального вектора плоскости. Параметры --------- mesh: Trimesh объект Исходная сетка для разреза plane_normal: (3,) float Нормальный вектор плоскости для пересечения с сеткой plane_origin: (3,) float Точка на плоскости для пересечения с сеткой cached_dots: (n, 3) float Если внешняя функция сохраняет внутренние произведения, их можно передать здесь, чтобы избежать повторной вычислительной обработки Возвращает ---------- new_mesh: Trimesh объект Разрезанная сетка
c23160
train
{ "resource": "" }
Разделить Path2D на несколько Path2D, где каждый ориентирован на одну корневую кривую. Параметры ------------ self : trimesh.path.Path2D Входная геометрия Возвращаемые значения ------------- split : список trimesh.path.Path2D Исходная геометрия в виде различных путей
c23180
train
{ "resource": "" }
Верните плоскость отражения и нормальный вектор из матрицы отражения. >>> v0 = np.random.random(3) - 0.5 >>> v1 = np.random.random(3) - 0.5 >>> M0 = reflection_matrix(v0, v1) >>> point, normal = reflection_from_matrix(M0) >>> M1 = reflection_matrix(point, normal) >>> is_same_transform(M0, M1) True
c23200
train
{ "resource": "" }
Продолжайте вращение в направлении предыдущего тягая.
c23220
train
{ "resource": "" }
Если текст 2D, получите угол вращения в радианах. Параметры ----------- вершины : (n, 2) float Вершины в пространстве, которые ссылаются через self.points Возвращает --------- угол : float Угол вращения в радианах
c23240
train
{ "resource": "" }
Найти группы точек, у которых есть соседи ближе, чем радиус, где ни две точки в группе не отделены больше, чем на определённое расстояние. Параметры --------- points : (n, d) float Точки с размерностью d distance : float Максимальное расстояние между точками в кластере Возвращает ---------- unique : (m, d) float Среднее значение каждой группы groups : (m) последовательность int Индексы точек, которые составляют группу
c23260
train
{ "resource": "" }
Построение тензора инерции в новом основании Дополнительные детали в PDF OCW: MIT16_07F09_Lec26.pdf Параметры ------------ transform : (3, 3) или (4, 4) float Матрица преобразования inertia_tensor : (3, 3) float Тензор инерции Результат ------------ transformed : (3, 3) float Тензор инерции в новой системе координат
c23280
train
{ "resource": "" }
Превратить массив и необязательный набор параметров в плоский вектор gl.GLfloat
c23320
train
{ "resource": "" }
Получить хеш открытого подобного файла. Параметры ---------- file_obj: объект, похожий на файл hash_function: функция для хеширования данных Возвращает ---------- hashed: str, шестнадцатеричная версия результата
c23340
train
{ "resource": "" }
Тонкий обёртка для numpy.vstack, который игнорирует пустые списки. Параметры ------------- tup: кортеж или список массивов с одинаковым числом столбцов Возвращает ------------- stacked: массив (n, d), с тем же числом столбцов, что и массивы-компоненты.
c23360
train
{ "resource": "" }
Автоматически выбираем движок для логических операций на основе доступности. Параметры -------------- - `meshes` : список Trimesh Объекты-меш для выполнения логической операции - `operation` : str Тип логической операции, например 'union', 'intersection', 'difference' Возвращает --------------- - `result` : trimesh.Trimesh Результат выполненной логической операции
c23380
train
{ "resource": "" }
Линейное отрезок, при увеличении радиусом цилиндра, который бы представил примитив цилиндра. Возвращает ------------- segment : (2, 3) float Точки, представляющие один линейный отрезок
c23400
train
{ "resource": "" }
Вернуть вектор, содержащий значения, представляющие определенный многоугольник. Параметры --------- многоугольник: shapely.geometry.Polygon Входная геометрия Возвращает --------- хэшированный: (6), float Значения, представляющие входной многоугольник.
c23420
train
{ "resource": "" }
Повёрнутый осесимметричный ящик для текущей сетки. Возвращает --------- obb : trimesh.primitives.Box Объект ящика с заданным преобразованием и размерами, представляющий минимальный по объёму повёрнутый осесимметричный ящик сетки.
c23440
train
{ "resource": "" }
Используйте библиотеку pyassimp для загрузки сетки из файла или объекта файла и типа или имени файла, если file_obj - строка. Параметры --------- file_obj: строка или объект файла Путь к файлу или объект, содержащий данные сетки file_type : строка Расширение файла, например 'stl' resolver : trimesh.visual.resolvers.Resolver Используется для загрузки ссылочных данных (например, файлов текстур) kwargs : словарь Передается в конструктор сетки Возвращаемое значение --------- scene : trimesh.Scene Нативная копия сцены trimesh из сцены assimp
c23460
train
{ "resource": "" }
Экспортировать снимок текущей сцены. Параметры ---------- file_type: какой кодировать для сеток например: dict, dict64, stl Возвращает ---------- export: словарь, содержащий ключи: meshes: список сеток, закодированных с учетом file_type transforms: список ребер преобразований, например: ((u, v, {'matrix' : np.eye(4)}))
c23480
train
{ "resource": "" }
Нахождение ориентированного ограничивающего прямоугольника для массива 2D точек. Параметры ---------- points : (n,2) float Точки в 2D пространстве. Возвращает ---------- transform : (3,3) float Гомогенная 2D-трансформационная матрица для перемещения входных точек так, чтобы осево выровненный ограничивающий прямоугольник ЦЕНТРИРОВАН был В ОРИГИНАЛЕ. rectangle : (2,) float Размеры протяженностей, поскольку входные точки преобразованы применением матрицы преобразования.
c23500
train
{ "resource": "" }
Возвращает словарь конфигурации, по умолчанию с CACHE_URL. :rtype: dict
c23520
train
{ "resource": "" }
Интерполирует данные любой формы вдоль указанной оси. Интерполяция по указанной оси для массивов любой формы. Параметры ---------- x : множество, похожее на массив 1-D массив желаемых интерполированных значений. xp : множество, похожее на массив Координаты точек данных по оси x. args : множество, похожее на массив Данные для интерполяции. Может быть несколько аргументов, все они должны иметь такую же форму, как и xp. axis : int, опционально Ось, по которой выполняется интерполяция. По умолчанию значение равно 0. fill_value : float, опционально Указывает обработку точек интерполяции, выходящих за пределы диапазона данных. Если значение None, будет возвращена ошибка ValueError, если точки находятся вне границ. По умолчанию nan. Возвращает ---------- множество, похожее на массив Интерполированные значения для каждой точки с координатами, упорядоченными по возрастанию. Примеры -------- >>> x = np.array([1., 2., 3., 4.]) >>> y = np.array([1., 2., 3., 4.]) >>> x_interp = np.array([2.5, 3.5]) >>> metpy.calc.interp(x_interp, x, y) array([2.5, 3.5]) Примечания --------- xp и args должны быть одинаковой формы.
c23540
train
{ "resource": "" }
Преобразовать строку из трех байт в подписанное целое число.
c23560
train
{ "resource": "" }
Получить следующие байты в буфере без изменения смещения.
c23580
train
{ "resource": "" }
Возвращает площадь треугольника. Параметры ---------- pt1: (X,Y) ndarray Начальная вершина треугольника pt2: (X,Y) ndarray Вторая вершина треугольника pt3: (X,Y) ndarray Конечная вершина треугольника Возвращаемое значение ------- area: float Площадь указанного треугольника.
c23600
train
{ "resource": "" }
Рассчитать Индекс Жары на основе текущей температуры и относительной влажности. Реализация использует формулу, описанную в [Rothfusz1990]_. Эта формула является многомерным методом наименьших квадратов регрессии значений, полученных в [Steadman1979]_. Параметры ---------- temperature : `pint.Quantity` Воздушная температура rh : array_like Относительная влажность, выраженная в виде безразмерного отношения в диапазоне [0, 1]. Также можно передавать в процентах, если к ним привязаны соответствующие единицы. Возвращает --------- `pint.Quantity` Соответствующие значения Индекса Жары Другие параметры ---------------- mask_undefined : bool, optional Флаг, указывающий, должен ли быть возвращен маскированный массив с маскированными значениями, где Индекс Жары не определён. Это значения, где температура < 80F или относительная влажность < 40 процентов. По умолчанию `True`. См. также -------- windchill
c23640
train
{ "resource": "" }
Вычисление поверхностно-ориентированного экспансионного CAPE и CIN. Вычисление экспансионной доступной потенциальной энергии (CAPE) и экспансионного воспрепятствования (CIN) для заданного профиля верхней атмосферы для поверхностно-ориентированного пакета. CIN интегрируется между поверхностью и уровнем условного облака (LFC), а CAPE — между уровнем условного облака и уровнем разрыва (EL) (или верхней точкой профиля звукования). Точки пересечения измеренного температурного профиля и профиля пакета линейно интерполируются. Параметры ---------- pressure : `pint.Quantity` Профиль атмосферного давления. Первая запись должна быть начальной (поверхностной) наблюдательной точкой. temperature : `pint.Quantity` Температурный профиль dewpoint : `pint.Quantity` Профиль точки росы Возвращает ---------- `pint.Quantity` Поверхностно-ориентированная экспансионная доступная потенциальная энергия (CAPE). `pint.Quantity` Поверхностно-ориентированное экспансионное воспрепятствование (CIN). См. также -------- cape_cin, parcel_profile
c23660
train
{ "resource": "" }
Инициализируйте `cartopy.crs.Globe` на основе метаданных.
c23720
train
{ "resource": "" }
Верните список словарей записей в формате соглашения API netcup.
c23740
train
{ "resource": "" }
Верните TR элементы, которые содержат записи DNS.
c23760
train
{ "resource": "" }
Проверяет ограничения на использование поиска по CNAME и возвращает кортеж: полное имя записи для поиска и булевое значение, указывающее, должен ли быть выполнен поиск по CNAME или нет. Полное имя записи пусто, если такое имя записи не указано данным провайдером.
c23780
train
{ "resource": "" }
Получить данные зоны
c23800
train
{ "resource": "" }
Удаляет существующую запись
c23820
train
{ "resource": "" }
Функция, которая генерирует базовый провайдера, используемого всеми провайдерами DNS.
c23840
train
{ "resource": "" }
Сбросить счетчик последовательности. Аргументы: value (int or None): новое значение 'next' последовательности; если None, вычислить следующее значение с помощью _setup_next_sequence(). force (bool): необходимо ли силой-умом сбросить счетчики последовательностей предков в цепочке наследования фабрики.
c23860
train
{ "resource": "" }
Напишите вызываемую функцию для создания пространства имен на уровне модуля.
c23880
train
{ "resource": "" }
Некоторые узлы требуют номер строки и смещения столбца. Без этой информации компилятор прекратит компиляцию. Так как может быть утомительной задачей добавлять соответствующие номера строк и смещения столбцов при добавлении новых узлов, эта функция может помочь. Она копирует номер строки и смещение столбца узла-родителя на дочерние узлы, которые этой информации не имеют. В отличие от `copy_location` она работает рекурсивно и не затронет узлы, которые уже имеют информацию о расположении.
c23900
train
{ "resource": "" }
Снять самый актуальный буфер перехвата из этого Контекста и вернуть текущего писателя после снятия.
c23920
train
{ "resource": "" }
Составь список возможных путей к шаблонам.
c23940
train
{ "resource": "" }
Получает указанный ресурс и анализирует все стилизации URLs и их активы в виде указанных шаблонов.
c23960
train
{ "resource": "" }
Обрабатывает HTML, сгенерированный GitHub API, исправляя любые несоответствия на основном сайте.
c24000
train
{ "resource": "" }
Ищет разные TLD, а также разные поддомены в списке SAN.
c24020
train
{ "resource": "" }
Удалить n-е вхождение тега в этом сообщении. :param tag: Номер тега поля FIX для удаления. :param nth: Индекс тега, если он повторяется, первый - 1. :returns: Значение поля, если удалено, иначе None.
c24040
train
{ "resource": "" }
Извлеките и обработайте данные каталогов PE-файла. Если вы зададите необязательный аргумент 'directories', будут извлечены только каталоги на указанных индексах. Такая функциональность позволяет извлекать интересующие области, не плагая на то, чтобы извлекать все остальные. Каталоги затем могут быть указаны следующим образом: Для экспорта / импорта только: directories = [ 0, 1 ] или (более развернуто): directories = [ DIRECTORY_ENTRY['IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_IMPORT'], DIRECTORY_ENTRY['IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_EXPORT'] ] Если 'directories' — это список, будут обработаны только каталоги, которые будут удалены, оставив только те, которые отсутствуют в образе. Если `forwarded_exports_only` равен True, атрибут IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_EXPORT будет содержать только экспорты, которые перенаправлены в другую DLL. Если `import_dllnames_only` равен True, символы не будут извлекаться из таблицы импорта, и записи в атрибуте IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_IMPORT не будут иметь атрибута `symbols`.
c24060
train
{ "resource": "" }
Возвращает объект данных Unicode, представляющий 's'. Обрабатывает байтовые строки с использованием кодировки 'encoding'. Если признак strings_only равен True, не производите преобразование (некоторых) объектов, не похожих на строки.
c24080
train
{ "resource": "" }
Создайте меру плодотворности, метрику оценки качества подгонки программы. Эта фабричная функция создает объект меры плодотворности, который оценивает качество подгонки программы и, следовательно, вероятность ее генетических операций в следующем поколении. Полученный объект может быть вызван с аргументами, векторизованными с помощью NumPy, и вернуть результат в виде вещественного числа, количественно оценивающего качество представления программы истинной связи. Параметры --------- function : callable Функция с подписью function(y, y_pred, sample_weight), которая возвращает вещественное число. Где `y` — вектор входных данных y, `y_pred` — предсказанные значения из генетической программы, а `sample_weight` — вектор весов выборки. greater_is_better : bool Нужно ли большее значение функции для обозначения лучшей подгонки. Обычно это будет False для метрик, указывающих величину ошибки, и True для метрик, указывающих качество подгонки.
c24100
train
{ "resource": "" }
Создайте узел-функцию, представляющий математическое отношение. Эта фабричная функция создает узел-функцию, один из основных узлов в любой программе. Полученный объект способен принимать аргументы, векторизованные с помощью NumPy, и возвращать вектор, основанный на математическом отношении. Параметры ---------- function : callable Функция с сигнатурой `function(x1, *args)`, возвращающая массив NumPy того же размера, что и её аргументы. name : str Название функции в том виде, в котором она должна быть представлена в программе и её визуализациях. arity : int Количество аргументов, которые принимает функция `function`.
c24120
train
{ "resource": "" }
Добавить макет в Рамку. :param layout: Макет, который нужно добавить.
c24140
train
{ "resource": "" }
Вернуть абсолютное положение этого виджета на экране, учитывая текущее состояние кадра, который его отображает, и любые смещения надписей для виджета. :возвращает: Кортеж вида (<координата X>, <координата Y>).
c24160
train
{ "resource": "" }
Нарисуй звезду.
c24180
train
{ "resource": "" }
Возвращает, находится ли указанное местоположение на видимом экране. :param x: Столбец (x координата) для проверяемого местоположения. :param y: Линия (y координата) для проверяемого местоположения.
c24200
train
{ "resource": "" }
Помощник для рисования линий, соединяющих набор узлов, масштабированных для Экрана.
c24220
train
{ "resource": "" }
Добавить метаданные SHA к контенту
c24240
train
{ "resource": "" }
Создайте сжатый файл с таким же именем, но со расширением .gz, в той же директории. :param filepath: Файл для сжатия :param overwrite: Следует ли перезаписать оригинальный файл
c24260
train
{ "resource": "" }
Получите дату и время коммита за коммитанной датой
c24280
train
{ "resource": "" }
Итератор по всему содержимому
c24300
train
{ "resource": "" }
Изменяя имя файла, изменяйте размер изображения и сохраняйте его в соответствии с указаниями в путь out_path. :param in_path: путь к файлу изображения для сохранения. Он должен поддерживаться библиотекой PIL. :param out_path: путь к каталогу-корню для хранения созданных превью. :return: None
c24320
train
{ "resource": "" }
Подготовьте виджет для внешних ключей и одиночных связных полей.
c24340
train
{ "resource": "" }
Создайте снимок сессии в конфигурацию. Если указано имя сессии SESSION_NAME, создайте снимок этой сессии. В противном случае используйте текущую сессию.
c24360
train
{ "resource": "" }
Возвращает список модулей, не входящих в стандартную библиотеку, которые напрямую импортируются `fullname`, а также их родительские модули. Список определяется по извлечению исходного кода `fullname`, его компиляции и изучению всех операций IMPORT_NAME. :param fullname: Полностью квалифицированное имя уже импортированного модуля, для которого можно получить исходный код :type fullname: str
c24380
train
{ "resource": "" }
Отправьте `data` на удаленный конец.
c24400
train
{ "resource": "" }
Установите плагин "PluginLoader", выполните переназначение и обновите глобальные переменные ссылками на реальные функции.
c24420
train
{ "resource": "" }
Запустить subprocess, если он еще не запущен. Родительский процесс заранее определяет путь UNIX-сокета для использования ребенком до fork, создает пару сокетов, которые используются по сути как семафор, а затем ждет блокировки, ожидая, когда ребенок укажет, что UNIX-сокет готов к использованию. :параметр bool _init_logging: Для тестирования, если :data:`False`, не инициализируйте журналирование.
c24440
train
{ "resource": "" }
Верните аргументы ContextService для doas как высший класс соединения.
c24460
train
{ "resource": "" }
В контексте, который не является главным, распространите обновление к главному. :param int handle: :data:`mitogen.core.ADD_ROUTE` или :data:`mitogen.core.DEL_ROUTE` :param int target_id: ID соединяющего или отключающего контекста. :param str name: Для :data:`mitogen.core.ADD_ROUTE`, название нового контекста, присвоенное его родителем. Это используется родителями для присвоения атрибута :attr:`mitogen.core.Context.name`.
c24480
train
{ "resource": "" }
Трактуйте часть интерпретатора скрипта в UNIX hashbang, используя правила Linux. :параметр str source: Строка вида "/usr/bin/env python". :возвращает: Кортеж из `(interpreter, arg)`, где `interpreter` - интерпретатор скрипта, а `arg` - его единственный аргумент, если таковой имеется, в противном случае :py:data:`None`.
c24500
train
{ "resource": "" }
Возвращает, имеется ли хотя бы одно поле с описанием.
c24520
train
{ "resource": "" }
Структурный удобный конструктор с аргументами-значениями по умолчанию Предполагается использовать опущенную сигнатуру в заголовочном файле структуры.
c24540
train
{ "resource": "" }
Генерирует методы на Python, соответствующие маршрутам в пространстве имен.
c24560
train
{ "resource": "" }
Добавляет атрибут _catch_all_ каждому классу. Также добавляет атрибут заполнителя для конструирования членов единичного типа void.
c24580
train
{ "resource": "" }
Разбирает дополнительные аргументы в карту, ключи которой соответствуют определённым типам данных.
c24600
train
{ "resource": "" }
Вводит исправленные примеры в оригинальные примеры.
c24620
train
{ "resource": "" }
Строка в формате Unicode правильной длины и шаблона будет проходить проверку. В версии Python 2 мы обязательно проверяем, что строки типа str являются допустимыми UTF-8, и возвращается строка типа Unicode.
c24640
train
{ "resource": "" }
Вспомогательная функция для форматирования типа данных. Эта функция возвращает имя, если это структура или объединение, в противном случае (т.е., для примитивных типов) она форматирует имя и параметры.
c24660
train
{ "resource": "" }
Вернуть объект HTTP-ответа, полученный в результате HTTP-запроса DELETE. :param resource_id: Значение первичного ключа ресурса
c24680
train
{ "resource": "" }
Прочитать файл калибровки и распарсить в словарь.
c24700
train
{ "resource": "" }
Свой тип аргументов в argparse для обеспечения пределов значений
c24720
train
{ "resource": "" }
Нарисуйте столбцы для основной и дополнительной серии
c24740
train
{ "resource": "" }
Добавьте JS в SVG
c24760
train
{ "resource": "" }
Вычислите оптимальный масштаб между минимальным и максимальным значением.
c24780
train
{ "resource": "" }
Вставьте в теги описания информацию для сниппета JavaScript плагина подсказки.
c24800
train
{ "resource": "" }
Разделите значения между нечетной и четной серией, сложенных друг на друге
c24820
train
{ "resource": "" }
Перевести выражение в один или несколько запросов в зависимости от цели backend. Возвращает ---------- output : один запрос или список запросов
c24840
train
{ "resource": "" }
Создать промежуточное выражение выделенной таблицы, предварительно подвергнув её некоторой операции группировки. Примеры -------- ```python >>> import ibis >>> pairs = [('a', 'int32'), ('b', 'timestamp'), ('c', 'double')] >>> t = ibis.table(pairs) >>> b1, b2 = t.a, t.b >>> result = t.group_by([b1, b2]).aggregate(sum_of_c=t.c.sum()) ``` Примечания ---------- Операции group_by и groupby эквивалентны, при этом groupby предоставлено для упрощения использования для пользователей pandas. Возвращает ---------- grouped_expr : GroupedTableExpr
c24860
train
{ "resource": "" }
Создать новую базу данных MapD Параметры ---------- name : строка Имя базы данных
c24880
train
{ "resource": "" }
Подключиться к HDFS. Параметры ---------- host : str Имя хоста сервера имён HDFS NameNode port : int Порт WebHDFS-сервера NameNode protocol : str, Протокол, используемый для общения с HDFS. Единственно допустимое значение — ``'webhdfs'``. use_https : bool Подключение к WebHDFS через HTTPS, иначе — через обычный HTTP. В случае безопасной аутентификации по умолчанию — True, иначе — False. auth_mechanism : str Установить в NOSASL или PLAIN для нешифрованных кластеров. Установить в GSSAPI или LDAP для кластеров, охраняемых Kerberos. verify : bool Установить в :data:`False`, чтобы отключить проверку SSL-сертификатов. session : Optional[requests.Session] Пользовательский объект :class:`requests.Session`. Примечания ---------- Другие ключевые слова передаются классам библиотеки HDFS. Возвращает ------- WebHDFS
c24900
train
{ "resource": "" }
Благодаря обновлению до версии 0.23, метод DataFrame.to_sql в pandas вышел из строя, поэтому мы обошли это, написав свою собственную крайне примитивную преобразующую процедуру.
c24920
train
{ "resource": "" }
Вычислите предикаты для операции с таблицей. Параметры --------- table_op : TableNode predicates : Список[ir.ColumnExpr] data : pd.DataFrame scope : словарь kwargs : словарь Возврат ------- computed_predicate : pd.Series[bool] Примечания ---------- Это обрабатывает случаи, когда предикаты представляют вычисляемые столбцы, а также простой случай, когда именованные столбцы поступают непосредственно из входной таблицы.
c24940
train
{ "resource": "" }
Вычислить корреляцию между двумя числовыми массивами Параметры ---------- how : {'sample', 'pop'}, по умолчанию 'sample' Возвращает ------- corr : double scalar (число с плавающей запятой)
c24960
train
{ "resource": "" }
Выполните asof соединение между двумя таблицами. Это похоже на левое соединение, но соединение выполняется на основе ближайшего ключа, а не равных ключей. По желанию отфильтруйте ключи с помощью 'by' перед выполнением соединения с предикатами. Параметры ---------- left : TableExpr Параметр, представляющий левую таблицу в выражении запроса к таблице. right : TableExpr Параметр, представляющий правую таблицу в выражении запроса к таблице. predicates : join expression(s) Предикат(ы) соединения, используемые для фильтрации пар записей во время соединения. by : string Столбец, по которому следует сгруппировать перед выполнением соединения. tolerance : interval Количество времени, на которое нужно заглянуть в прошлое при соединении. Возвращает --------- joined : TableExpr Заметьте, что схема еще не имеет материализованной формы.
c24980
train
{ "resource": "" }
Преобразовать метки времени в другие метки времени, включая часовой пояс, если это необходимо.
c25000
train
{ "resource": "" }
Вставьте в существующую таблицу. См. ImpalaTable.insert для других параметров. Параметры ---------- table_name : string database : string, по умолчанию None Примеры ------- >>> table = 'my_table' >>> con.insert(table, table_expr) # doctest: +SKIP # Полностью перезапишите содержимое >>> con.insert(table, table_expr, overwrite=True) # doctest: +SKIP
c25020
train
{ "resource": "" }
Вычислить гистограмму с фиксированными ширинами выборок Параметры ---------- arg : числовое выражение массива nbins : int, по умолчанию None Если предоставлено, будет использоваться для вычисления ширины выборки binwidth : число, по умолчанию None Если не предоставлено, вычисляется из данных (действительные максимальные и минимальные значения) base : число, по умолчанию None closed : {'left', 'right'}, по умолчанию 'left' Какая сторона каждого интервала закрыта Возвращает ------- histogrammed : выражение закодированного значения
c25040
train
{ "resource": "" }
Эффективно обновите представление контента одного файла, используя меньше памяти.
c25060
train
{ "resource": "" }
Вернуть двоичное содержимое, связанное с ссылкой. :param link: Ссылка :class:`Link` для чтения.
c25080
train
{ "resource": "" }
Возвращает словарь, который можно использовать вместо packaging.default_environment.