Question

使用PHP Bigcommerce库，我希望获得最新订单的所有订单列表。这就是我用来获取订单的原因：

$filter = ['status_id' => 11];
$orders = Bigcommerce::getOrders($filter);

列出从最旧到最新的所有订单。在API文档中，它表示有一个名为＆＃39; date_created＆＃39;的订单过滤器：

＆＃34;如果您的应用程序依赖于新订单的到达，您可能需要检查date_created和status字段（或status_id）。＆＃34;

我试过通过过滤器传递日期，如下所示：

$filter = ['date_created' => '01/04/2013', 'status_id' => 11];

和其他格式一样，如01-04-13，等等。但是没有一个给我任何订单。

Answer 1

实际上，它似乎是记录方式的一个错误。您需要使用min_date_created字段进行过滤而不是date_created。日期应为RFC格式＆＃34;星期二，2012年11月20日00:00:00 + 0000＆＃34;

例如 -

$filter = array('min_date_created' => 'Tue, 20 Nov 2012 00:00:00 +0000');
$orders = Bigcommerce::getOrders($filter);
print_r($orders);

这会奏效。干杯！

Answer 2

如何使用sort属性？

$filter = ['sort' => 'date_created:desc'];

来源：List Orders documentation的分页会议。

Answer 3

import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix
users = pd.read_table(open('ml-1m/users.dat', encoding = "ISO-8859-1"), sep=':', header=None, names=['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip'])
ratings = pd.read_table(open('ml-1m/ratings.dat', encoding = "ISO-8859-1"), sep=':', header=None, names=['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp'])
movies = pd.read_table(open('ml-1m/movies.dat', encoding = "ISO-8859-1"), sep=':', header=None, names=['movie_id', 'title', 'genres'])
MovieLens = pd.merge(pd.merge(ratings, users), movies)

ratings_mtx_df = MovieLens.pivot_table(values='rating', index='user_id', columns='title', fill_value=0)
movie_index = ratings_mtx_df.columns

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
recom = TruncatedSVD(n_components=10, random_state=101)
R = recom.fit_transform(ratings_mtx_df.values.T)

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-0bd6c9bda95a> in <module>()
      1 from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
      2 recom = TruncatedSVD(n_components=10, random_state=101)
----> 3 R = recom.fit_transform(ratings_mtx_df.values.T)

C:\Users\renau\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\decomposition\truncated_svd.py in fit_transform(self, X, y)
    168             if k >= n_features:
    169                 raise ValueError("n_components must be < n_features;"
--> 170                                  " got %d >= %d" % (k, n_features))
    171             U, Sigma, VT = randomized_svd(X, self.n_components,
    172                                           n_iter=self.n_iter,

ValueError: n_components must be < n_features; got 10 >= 0

这将工作以降序显示顺序。

以反向日期顺序获取bigcommerce订单

3 个答案: