_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c95980
train
{ "resource": "" }
Назначьте все записки в указанном порядке портфолио Параметры ---------- portfolio_name -- Название портфолио, к которому присваиваются записки (новое или существующее) Возникает ---------- LendingClubError Возвращает ------- булево True в случае успешной выполнения
c96020
train
{ "resource": "" }
Вычисляет хеш для указанной нагрузки.
c96040
train
{ "resource": "" }
Вернуть True, если входное значение атрибута "edition" является допустимым, и в противном случае False. :возвращает: True, если значение допустимо, False в противном случае :тип возвращаемого значения: boolean
c96060
train
{ "resource": "" }
Вычисляет вектор стационарной вероятности для регулярной матрицы переходных вероятностей Маркова \( P \). Параметры ---------- P : массив (k, k), устойчивая (эргодическая) матрица переходных вероятностей Маркова. Возвращает ---------- : массив (k, ), стационарное распределение. Примеры -------- Взято из :cite:`Kemeny1967`. Пример из Земли Оз, где состояниями являются Дождь, Погоже и Снег, так что существует 25% шанс, что если сегодня в Озе идет дождь, то завтра пойдет снег, а если сегодня в Озе выпал снег, вероятность того, что завтра будет снег будет 50%, а вероятность того, что будет погожий день — 25% (погожий, как когда ведьма с обезьянами тает). >>> import numpy as np >>> from giddy.ergodic import steady_state >>> p = np.array([[.5, .25, .25], [.5, 0, .5], [.25, .25, .5]]) >>> steady_state(p) array([0.4, 0.2, 0.4]) Таким образом, долгосрочное распределение в Озе показывает, что 40% дней будут со снегом, 20% — погожими днями и 40% — с дождем (состояния взаимоисключающие).
c96080
train
{ "resource": "" }
Случайная перестановка строк и столбцов матрицы Параметры ---------- X : массив (k, k), массив, который нужно перемешать. ids : массив диапазон (k, ). Возвращает ------- X : массив (k, k) со случайно перемешанными строками и столбцами. Примеры -------- >>> import numpy as np >>> from giddy.util import shuffle_matrix >>> X = np.arange(16) >>> X.shape = (4, 4) >>> np.random.seed(10) >>> shuffle_matrix(X, list(range(4))) массив([[10, 8, 11, 9], [ 2, 0, 3, 1], [14, 12, 15, 13], [ 6, 4, 7, 5]])
c96100
train
{ "resource": "" }
Оцените NLF (один или два изображения одного типа) на основе одного или двух изображений той же категории.
c96120
train
{ "resource": "" }
сопоставить перспективу и размер входного изображения с эталонным изображением
c96140
train
{ "resource": "" }
создать круговой массив
c96160
train
{ "resource": "" }
пересечение между сигнальным и фоновым пиком
c96180
train
{ "resource": "" }
Загрузите данные изображения на сервис изображений. Вызовите это, а не функцию :func:`from_file`, если вам не нужно создавать вложение для изображения. :param file fp: объект файла, содержащий двоичные данные изображения :return: URL-адреса загруженного изображения :rtype: dict
c96200
train
{ "resource": "" }
Получить все прямые сообщения. Сообщения поступают в обратном порядке (сначала новые). Обратите внимание, что вы можете предоставить только одно из ``before_id`` или ``since_id``. :param str before_id: идентификатор сообщения для обратного прокручивания :param str since_id: идентификатор сообщения для получения самых свежих сообщений с момента :return: прямые сообщения :rtype: генератор
c96220
train
{ "resource": "" }
Изменить владельца группы. .. note:: для изменения владельцев необходимо быть текущим владельцем :параметр ``str group_id``: идентификатор группы :параметр ``str owner_id``: ID нового владельца :возвращает: результат :возврат типа: :class:`~groupy.api.groups.ChangeOwnersResult`
c96240
train
{ "resource": "" }
Постройте сетку. Параметры ---------- show_holes : bool, опционально Отображает границы. По умолчанию True
c96260
train
{ "resource": "" }
Определить, установлена ли заданная исполняемая программа на машине.
c96280
train
{ "resource": "" }
Возвращает значения на поверхности для точек на текстуре. Аргументы: texture (texture): текстура, по которой ведется отслеживание на поверхности surface (surface): поверхность, по которой ведется отслеживание Возвращает: массив высот поверхности для каждой точки в текстуре. Разделители строк (т.е. значения, которые являются ``nan`` в текстуре) будут ``nan`` в выходных данных, так что выход будет иметь те же размеры, что и оси x/y входной текстуры.
c96300
train
{ "resource": "" }
Обновление данных с устройства Vera.
c96320
train
{ "resource": "" }
Установить цвет освещения регулятором.
c96340
train
{ "resource": "" }
Закрой удаленный экземпляр Хромиума. Эта команда обычно выполняется как часть деструктора класса. Её можно вызвать заблаговременно без проблем, но любые вызовы функций класса после закрытия удаленного экземпляра Хромиума могут привести к неизвестным эффектам. Обратите внимание, что если вы быстро создаёте и уничтожаете экземпляры ChromeController, возможно, вам потребуется *явно* вызывать эту функцию до их уничтожения.
c96360
train
{ "resource": "" }
"Очистить" транспортное соединение. Эта команда просто возвращает все ожидающие сообщения, отправленные из удаленного экземпляра Chrome. Это может быть полезно, когда необходимо дождаться определенного асинхронного сообщения от Chrome, но более высокоуровневые вызовы лучше подходят для управления ожиданием сообщений подобного рода.
c96380
train
{ "resource": "" }
Получить полный системный путь к заданному активу, если он существует. В противном случае он выбрасывает ошибку. Аргументы: filename (str) - имя файла файлу в папке /assets для получения пути. Возвращает: str - путь к целевому файлу. Подъем: AssetNotFoundError - если актив не существует в папке активов. Использование:: path = WTF_ASSET_MANAGER.get_asset_path("my_asset.png") # path = /your/workspace/location/WTFProjectName/assets/my_asset.png
c96400
train
{ "resource": "" }
Получает следующий элемент в виде словаря. Возвращает: объект - Объект с парой ключей/значений, представляющий строку таблицы. {ключ1: значение1, ключ2: значение2, ...}
c96420
train
{ "resource": "" }
скомбинировать этот цвет с другим. Аргументы: :other: объект grapefruit.Color, который нужно смешать с этим. Возвращает: Объект grapefruit.Color, который является результатом смешивания этого цвета с другим. >>> c1 = Color.from_rgb(1, 0.5, 0, 0.2) >>> c2 = Color.from_rgb(1, 1, 1, 0.6) >>> c3 = c1.blend(c2) >>> c3 Color(1.0, 0.75, 0.5, 0.4)
c96440
train
{ "resource": "" }
Фильтрация HTML с использованием XPath.
c96460
train
{ "resource": "" }
Истинно, если и только если две длины сторон равны, логический оператор.
c96480
train
{ "resource": "" }
Список вершин B и C.
c96500
train
{ "resource": "" }
Получить все файлы и каталоги с пути на устройстве, измененные с момента указанного времени :param target: Целевое устройство (или устройства), на которое будет направлено это запроса :type target: :class:`devicecloud.sci.TargetABC` или список инстансов :class:`devicecloud.sci.TargetABC` :param path: Путь на целевом устройстве к каталогу, в котором нужно проверить изменения файлов. :param last_modified_cutoff: Время (в формате времени Эпохи Unix), до которого нужно получить измененные файлы :type last_modified_cutoff: int :return: Словарь, где ключом является ID устройства, а значением либо :class:`~.ErrorInfo`, если во время операции возникла проблема, либо :class:`~.LsInfo` с элементами, измененными с указанной даты
c96520
train
{ "resource": "" }
Выполните HTTP-запрос GET с головами в формате JSON указанного пути к устройству в Cloud. Сделайте HTTP-запрос GET к Device Cloud с использованием этих учетных данных и базового URL. Этот метод использует метод `запроса <http://docs.python-requests.org/en/latest/api/#requests.request>`_ библиотеки `requests <http://docs.python-requests.org/en/latest/>`_ и все ключевые аргументы будут переданы на этот метод. Метод автоматически добавляет заголовок ``Accept: application/json`` и анализирует JSON ответ от Device Cloud. :параметр str path: устройственный путь с Device Cloud, который нужно получить :параметр int retries: количество раз, которое запрос должен быть повторен, если получен неудачный ответ. Вероятнее всего, вы должны оставить это значение равным 0. :поднимает DeviceCloudHttpException: если получен от Device Cloud неудачный ответ на запрос :возвращает: Последовательность данных Python, содержащая результаты вызова ``json.loads`` на теле ответа от Device Cloud.
c96540
train
{ "resource": "" }
Функция для конверта типа Облака устройств в функцию конверта к типу Python. :param stream_type: Тип данных потока. :return: Функция, которая, когда будет вызвана с объектом Облака устройств, вернет тип Python. Если для указанного типа нет функции, или `stream_type` равно `None`, то возвращается функция, которая без изменений вернет объект.
c96560
train
{ "resource": "" }
Удалите точки данных из этого потока между заданными начальным и конечным временем. Если ни начальное, ни конечное время не указаны, будут удалены все точки данных в потоке. :param start_dt: Дата и время после которого должны быть удалены точки данных или None, если должны быть удалены все точки данных с начала времен. :param end_dt: Дата и время до которого должны быть удалены точки данных или None, если должны быть удалены все точки данных до текущего времени. :raises devicecloud.DeviceCloudHttpException: в случае неожиданной ошибки HTTP
c96580
train
{ "resource": "" }
Добавить плато Негативное значение plateauAmount сместит пик назад. Положительное значение plateauAmount сместит пик вперед. Все точки на стороне роста пика также будут смещены. То есть, кривизна пика не изменяется. Акцент становится шире, вместо этого. Если pitchSampFreq=None, плато будет указано только начальными и конечными точками плато.
c96600
train
{ "resource": "" }
Разделение китайского текста на слова по границам слов. include_pos: также возвращать часть речи для каждого из слов. Некоторые из различных частей речи: r: существительное v: глагол ns: собственное имя и т.д. Всё это возвращает тупл: индекс 0: разделенное слово индекс 1: часть речи слова strip_english: удаляет все записи, содержащие английские слова или цифры (часто это полезно).
c96620
train
{ "resource": "" }
Возвращает список объектов FritzService.
c96640
train
{ "resource": "" }
Постоянное время сравнения байт для Python 3, строк для Python 2
c96660
train
{ "resource": "" }
Вывести трассировку стека.
c96680
train
{ "resource": "" }
Возвращает новый канал из нового подключения в качестве менеджера контекста.
c96700
train
{ "resource": "" }
Хранить значение по указанному ключу в указанном разделе документа данных хранилища рабочего процесса. Этот метод хранит значение в указанном разделе рабочего процесса в документе хранилища данных. Существующее значение перезаписывается. Прежде чем сохранить значение, любой связанный документ GridFS под указанным ключом удаляется. Аргументы: key (str): Ключ, который указывает на значение, которое должно быть сохранено/обновлено. Он поддерживает дот-нотацию MongoDB для вложенных полей. value: Значение, которое должно быть сохранено/обновлено. section (DataStoreDocumentSection): Раздел, из которого должны извлекаться данные. Возвращает: bool: ``True`` если значение может быть установлено/обновлено, иначе ``False``.
c96720
train
{ "resource": "" }
Добавьте новый даг в очередь. Если развернут флаг остановки рабочего процесса, новый даг в очередь добавлен не будет. Аргументы: name (str): Имя даг, который должен быть добавлен в очередь. data (MultiTaskData): Данные, которые должны быть переданы новому дагу. Исключения: DagNameUnknown: Если указанное имя дага не существует. Возвращает: str: Имя добавленного в очередь дага.
c96740
train
{ "resource": "" }
Отправьте рабочий процесс в очередь. \b ИМЯ: Имя рабочего процесса, который должен быть запущен. АРГУМЕНТЫ_РАБОЧЕГО_ПРОЦЕССА: Аргументы рабочего процесса в виде ключ1=значение1 ключ2=значение2.
c96760
train
{ "resource": "" }
Возвращайте генератор, который генерирует события рабочего процесса. Для каждого события рабочего процесса, которое отправляется из Celery, данный генератор генерирует объект события. Аргументы: config (Config): Ссылка на объект конфигурации, из которого извлекаются настройки. Возвращает: generator: Генератор, который возвращает события рабочего процесса.
c96780
train
{ "resource": "" }
Оцените значение одного параметра, учитывая вызываемые функции. Типы по умолчанию остаются без изменений и просто возвращаются, в то время как вызываемые методы выполняются и возвращается их результат. Аргументы: * key (str): имя параметра, которое должно быть оценено. * data (MultiTaskData): объект данных, который был передан из предыдущей задачи. * data_store (DataStore): объект устойчивого хранилища данных, который позволяет задаче хранить данные для доступа в течение текущего запуска рабочего процесса.
c96800
train
{ "resource": "" }
Загрузите конфигурацию из файла. Расположение файла конфигурации можно напрямую указать в параметре filename, или его можно искать в следующем порядке: 1. В переменной окружения, указанной в LIGHTFLOW_CONFIG_ENV 2. В текущем пути выполнения 3. В домашнем каталоге пользователя Аргументы: - filename (str): Расположение и имя файла конфигурации. - strict (bool): Если true, выбрасывается исключение ConfigLoadError при невозможности найти конфигурацию. Исключения: - ConfigLoadError: Если конфигурация не может быть найдена.
c96820
train
{ "resource": "" }
Проверяет, соответствует ли шаблон ожидаемой структуре для поиска и сопоставления. :param pattern: строка шаблона для проверки :return: True, если шаблон имеет правильную синтаксис, False в противном случае
c96840
train
{ "resource": "" }
Применяется косинусная функция для подгонки к наблюдаемым над суточными данным о скорости ветра. Аргументы: wind: наблюдаемые над суточными данные о скорости ветра Возвращает: параметры, необходимые для генерации суточных особенностей скорости ветра с использованием косинусной функции
c96880
train
{ "resource": "" }
Этот syncdb проверяет наше значение PERMISSIONS в settings.py и гарантирует, что все эти права действительно существуют.
c96900
train
{ "resource": "" }
Давайте укажем любые дополнительные параметры, которые мы хотим указать для нашей форм-фабрики. Это могут включать: 'form', 'fields', 'exclude' или 'formfield_callback'.
c96920
train
{ "resource": "" }
Функция-утилита для получения координат в виде одного списка кортежей.
c96940
train
{ "resource": "" }
Скомпилируйте функции Theano для оценки и обновления нашей модели.
c96960
train
{ "resource": "" }
Возвращает локализованное название происхождения для заданного ID.
c96980
train
{ "resource": "" }
Входить в отладчик, если получает сигнал SIGUSR1
c97000
train
{ "resource": "" }
Оцените числовой узел :param node: Узел для оценки :return: Результат узла
c97020
train
{ "resource": "" }
Действуйте как Спок, за исключением разрешения ничьих по параметру drunk_value.
c97040
train
{ "resource": "" }
Функция load_module всегда вызывается с тем же аргументом, что и метод find_module перейдера, см. раздел "Как работает импорт".
c97060
train
{ "resource": "" }
Генерирует несколько коммутативных или не коммутативных операторов :param name: Префикс в символьном представлении не коммутирующих переменных. Он будет суффиксирован числом от 0 до n_vars-1, если n_vars > 1. :type name: str. :param n_vars: Количество переменных. :type n_vars: int. :param hermitian: Опциональный параметр для запроса Гильбертовых переменных. :type hermitian: bool. :param commutative: Опциональный параметр для запроса коммутативных переменных. Коммутативные переменные по умолчанию являются гильбертовыми. :type commutative: bool. :returns: список :class:`sympy.physics.quantum.operator.Operator` или :class:`sympy.physics.quantum.operator.HermitianOperator` переменных :Пример: >>> generate_variables('y', 2, commutative=True) [y0, y1]
c97080
train
{ "resource": "" }
Вернуть набор ограничений, которые определяют операторы спина Паули. :param X: Список оператора Паули X на сайтах. :type X: список :class:`sympy.physics.quantum.operator.HermitianOperator`. :param Y: Список оператора Паули Y на сайтах. :type Y: список :class:`sympy.physics.quantum.operator.HermitianOperator`. :param Z: Список оператора Паули Z на сайтах. :type Z: список :class:`sympy.physics.quantum.operator.HermitianOperator`. :returns: кортеж подстановок и эквивалентностей.
c97100
train
{ "resource": "" }
Количество столбцов, необходимых для отображения этой строки
c97120
train
{ "resource": "" }
Если ``text`` не пусто, добавьте новый узел Text к наиболее свежему данному узлу, если таковой имеется, или к новым узлам, если нет ни одного данного узла.
c97160
train
{ "resource": "" }
Получение связывания из `topics` через `ключ`. Пример: {0} == hello --> находится в hello world {1} == world --> находится в hello world Возвращает: Единственный топик, который соответствует ключу Поднимает: IndexError (int): С числом необходимых аргументов для ключа
c97180
train
{ "resource": "" }
Основной интерфейс для создания приложений на основе подкоманд. Аргументы: program: Название вашего приложения. version: Строка версии для вашего приложения. doc_template: Шаблон документации для вашего приложения на верхнем уровне. Если `None`, используется стандартный дефолтный вариант. commands: Инстанс `Subcommands`. argv: Аргументы командной строки для парсинга. Если `None`, по умолчанию используется `sys.argv[1:]`. exit_at_end: Нужно ли вызывать `sys.exit()` в конце функции. Есть два способа использовать эту функцию. Сначала вы можете передать `program`, `version` и `doc_template`, при этом `docopt_subcommands` будет использовать эти аргументы вместе с подкомандами, зарегистрированными через `command()`, для определения вашего приложения. Второй способ использования — передать объект `Subcommands` через аргумент `commands`. В этом случае аргументы `program`, `version` и `doc_template` игнорируются, и преобладает `Subcommands` инстанс. В обоих случаях аргумент `argv` может использоваться для указания аргументов, которые нужно разобрать.
c97200
train
{ "resource": "" }
Декоратор определяет, что этот тест получает параметры от указанной функции сборки. :param builder_function: Callable, возвращающий параметры, которые будут переданы методу, украшенному данной декоратором. Если builder_function возвращает кортеж или список, то он будет передан как *args украшенному методу. Если builder_function возвращает объект типа :class:`GentyArgs`, то он будет использован для передачи *args и **kwargs украшенному методу. Любое другое значение, которое возвращает, будет рассматриваться как один параметр и будет передано в украшенный метод как таковой. :type builder_function: `callable`
c97220
train
{ "resource": "" }
Возвращает объект роли
c97240
train
{ "resource": "" }
Эта функция идентична функции FindAll, за исключением того, что ее возвращаемое значение — это позиция первого вхождения находки. Возвращается отрицательное число, если значение не было найдено.
c97260
train
{ "resource": "" }
Добавьте наблюдателя в список полей, которые наблюдают за этим полем.
c97280
train
{ "resource": "" }
Верните стратегию, обозначенную ее именем. Если ``name_or_class`` — это класс, он будет просто возвращен.
c97300
train
{ "resource": "" }
Верни текущую номерацию строки в шаблоне, а также строки источника в окружении.
c97320
train
{ "resource": "" }
Обработать узлы ArrayDecl :узел: Задача на совершенствование :область видимости: Задача на совершенствование :контекст: Задача на совершенствование :поток: Задача на совершенствование :возвращает: Задача на совершенствование
c97340
train
{ "resource": "" }
`validate_config` — основная функция валидации, которая проверяет наличие и формат необходимых полей. Параметры ========= :folder: полный путь к папке, содержащей `config.json` :name: если указано, название папки для проверки с `exp_id`
c97360
train
{ "resource": "" }
Аннулирование кэшированных элементов при смене группы.
c97380
train
{ "resource": "" }
Загрузите PkOnlyQueryset из JSON словаря. Это использует тот же формат, что и cached_queryset_from_json.
c97400
train
{ "resource": "" }
Верните количество формоизменений для этого каталогизатора, или 2, если строка множественного числа не доступна.
c97420
train
{ "resource": "" }
Обновляет список с указанным ID, добавляя ему указанные свойства. Подробную информацию о параметрах можно найти по адресу https://developer.wunderlist.com/documentation/endpoints/list
c97440
train
{ "resource": "" }
Амплитуда аналитического сигнала, используя преобразование Хилберта
c97460
train
{ "resource": "" }
Создайте временную рядовую структуру из массивной разностной структуры
c97480
train
{ "resource": "" }
Установите желаемый уровень вывода. Он должен находиться в диапазоне от 0 до числа_сегментов включительно.
c97500
train
{ "resource": "" }
Декодируйте элемент XigtCorpus.
c97520
train
{ "resource": "" }
Обработка загрузки всех описаний. :param media_ids: идентификаторы медиафайлов, к которым будут прикреплены описания. :param captions: описания для прикрепления к этим идентификаторам медиафайлов. :returns: None.
c97540
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте зарегистрированные записи в словари, готовые для JSON.
c97560
train
{ "resource": "" }
Добавляет заполнение из оставшегося пространства после масштабирования содержимого. Например, Padding.from_scale(0.5) даст Padding(0.25, 0.25, 0.25, 0.25), а Padding.from_scale(0.5, 1) приведет к Padding(0.25, 0.25, 0, 0), так как в данном случае содержимое не масштабируется (поскольку scale_h=1) и таким образом не будет вертикального заполнения. Если scale_h не указан, используется значение scale_w в качестве значения по умолчанию. :param scale_w: горизонтальные коэффициенты масштабирования :type scale_w: float :param scale_h: вертикальный коэффициент масштабирования :type scale_h: float
c97580
train
{ "resource": "" }
Создайте ключ для индекса, преобразовав индекс в число с основанием 26, используя символы A-Z в качестве цифр.
c97600
train
{ "resource": "" }
Генерирует файлы rst. Поднимает исключение :class:`OSError`, если указанный исходный путь не является каталогом. :параметр app: приложение sphinx :тип app: :class:`sphinx.application.Sphinx` :параметр src: путь к исходным файлам на Python :тип src: :class:`str` :параметр dest: выходной каталог :тип dest: :class:`str` :параметр exclude: список путей, которые нужно исключить :тип exclude: :class:`list` :параметр followlinks: следует ли за символическими ссылками :тип followlinks: :class:`bool` :параметр force: перезаписывать существующие файлы :тип force: :class:`bool` :параметр dryrun: не создавать никаких файлов :тип dryrun: :class:`bool` :параметр private: включать модули "_private" :тип private: :class:`bool` :параметр suffix: суффикс файла :тип suffix: :class:`str` :параметр template_dirs: каталоги поиска пользовательских шаблонов :тип template_dirs: None | :class:`list` :возвращает: Нет :тип возвращаемого значения: None :возможные исключения: OSError
c97620
train
{ "resource": "" }
Вернуть словарь услуг по имени
c97640
train
{ "resource": "" }
Сохранить конфигурацию в указанный путь в виде файла формата YAML
c97660
train
{ "resource": "" }
Выполняйте чистку! Мы погибаем!!!
c97680
train
{ "resource": "" }
Для заданного пути и шаблона регулярного выражения вернуть файлы, которые удовлетворяют шаблону.
c97700
train
{ "resource": "" }
Нормализует одну рамку Rust с использованием функции
c97720
train
{ "resource": "" }
Вернуть подмножество переменных в соответствии с «fixed».
c97740
train
{ "resource": "" }
Простая API-конечная точка GET, возвращает только те ключи, которые нам важны
c97760
train
{ "resource": "" }
возвращает текущее состояние Wi-Fi, к которому подключено устройство
c97800
train
{ "resource": "" }
Проверки на равенство перевыполняются для выполнения фактической проверки семантическим способом.
c97820
train
{ "resource": "" }
Этот метод преобразует тип в словарь.
c97840
train
{ "resource": "" }
Эта функция генерирует сессионный токен, подписанный секретным ключом, который может быть использован для извлечения учетных данных пользователя в проверяемом виде.
c97880
train
{ "resource": "" }
Применяет statistical_distances к каждой уникальной паре выборок распределений в dist_list. Параметры ---------- dist_list: список 1d-массивов earth_mover_dist: bool, необязательно Передается в statistical_distances. energy_dist: bool, необязательно Передается в statistical_distances. Возвращает ---------- ser: объект pandas Series Значения — статистические расстояния. Уровни индексов: тип вычисления: название статистического расстояния. run: кортеж, содержащий индекс dist_list пары массивов выборки, из которой было вычислено статистическое расстояние.
c97900
train
{ "resource": "" }
Создайте пандас DataFrame средних значений и стандартных отклонений каждого элемента списка 1D массивов, включая неопределённости значений. Это просто преобразует массив в DataFrame и вызывает summary_df на нём. Параметры ---------- results_list: список 1D numpy массивов Должен иметь одинаковую длину, что и names. names: список строк Имена для столбцов выводимого DataFrame. kwargs: dict, необязательный Ключевые аргументы, чтобы передать в summary_df. Возвращает ---------- df: MultiIndex DataFrame См. документацию для summary_df для получения дополнительных подробностей.
c97920
train
{ "resource": "" }
Обёртка, которая сначала запускает функцию `run_list_error_values`, а затем применяет `error_values summary` к получившемуся датафрейму. Подробную информацию см. в документациях данных функций: там описаны параметры и выходные данные.
c97940
train
{ "resource": "" }
Получить данные по загрузке по имени и версии установщика. :return: словарь из данных кэша; ключами являются объекты datetime, значениями — словарь из имени/версии установщика (str) к количеству (int). :rtype: dict
c97960
train
{ "resource": "" }
Создайте значки загрузки. Прикрепите их к ``self._badges``.
c97980
train
{ "resource": "" }
Добавляет обработчик логов, основанный на временной ротации файлов, к указанному логгеру. По умолчанию используется еженедельная ротация с 5 резервными копиями. :param logger: имя или объект логгера для модификации, по умолчанию используется логгер по умолчанию :param file_path: путь к файлу, в который будет осуществляться логгирование :param level: уровень логирования для установки на обработчик :param log_format: форматтер лога :param when: :param interval: :param backup_count: количество резервных копий файлов :param handler_kwargs: опции для передачи в обработчик
c98020
train
{ "resource": "" }
Переведи целое число в строку римских цифр. .. код: python reusables.int_to_roman(445) # 'CDXLV' :параметр: integer :возврат: строка римских цифр
c98040
train
{ "resource": "" }
Возвращает итератор, который проходит по уникальным значениям поля. Параметры: field : строка Фильтрует datamat по каждому уникальному значению в поле и генерирует отфильтрованный datamat. Возвращает: datamat : Datamat, отфильтрованный по одному из уникальных значений в 'field'.
c98060
train
{ "resource": "" }
Вычисляет показатель продолжительности фиксаций для комбинаций угла изменения (delta angle) и длины изменения (delta length).
c98080
train
{ "resource": "" }
Вычисляет набор базисных функций кубических сплайнов в 3D. Для описания параметров см. spline_base2d.