下面是一個(gè)如何在不同類型的graphs中更改顏色的示例- import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)plt.subplot(211)plt.plot(t1, f(t1), t2, f(t2), "o-")plt.subplot(211)plt.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), "o-") plt.show()

函數(shù)指針沒有任何空間來存儲(chǔ)額外信息。因此，在純C中不可能將Python可調(diào)用函數(shù)轉(zhuǎn)換為函數(shù)指針。類似地，cdef class的cdef函數(shù)必須存儲(chǔ)實(shí)例的地址才能使用，這也是不可能的。 您有三種選擇： 在ctypes中使用ctypes：獲取c函數(shù)的實(shí)際地址。ctypes通過運(yùn)行時(shí)代碼生成來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)（因此只適用于它顯式支持的處理器）。 在C++中使用std::function，而不是函數(shù)指針。這些可以存儲(chǔ)任意信息。您需要編寫一個(gè)對(duì)象包裝器（或從其他地方re-use），因此它不是完全純Cython。請(qǐng)參見將閉包從Cython傳遞到C++。如何在本機(jī)回調(diào)中使用Cython cdef類成員方法可能更好地涵蓋了您想要做的事情。 使用C類方案，其中回調(diào)類型為 void (CallbackT)(/* any args */, void* user_data)，并注冊(cè)為： void register_callback(CallbackT func, void* user_data)。在本例中，user_data將是B實(shí)例的地址（在設(shè)置地址之前，您需要確保它是Py_INCREFed，在取消設(shè)置地址之前Py_DECREF）。帶有類方法的Cython回調(diào)提供了一個(gè)示例。

angleAxis.axisLabel.colorangleAxis: { max: 4, startAngle: 75, axisLabel: { color: 'red' } },

以下是可能的解決方案之一： import numpy as npimport cv2red_lower = np.array([-10, 100, 100])red_upper = np.array([10, 255, 255]) # 這里是設(shè)置顏色# if red color ha=1# if green color ha=0# print(format(red_lower))green_lower = np.array([35, 43, 46])green_upper = np.array([77, 255, 255])cap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3, 320)cap.set(4, 240)def image_true_area(img): return np.count_nonzero(img)out_number = -1thresh = 200while 1: ret, frame = cap.read() frame = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 0) hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) red_mask = cv2.inRange(hsv, red_lower, red_upper) green_mask = cv2.inRange(hsv

加載和編輯模板時(shí)，我忘記了在構(gòu)建新文件時(shí)添加新行。我在做什么 with open('filename') as file: file.write('blah') instead of with open('filename') as file: file.write('blah \n')

當(dāng)你插入括號(hào)時(shí)，實(shí)際上是在構(gòu)建actionsdict時(shí)調(diào)用函數(shù)，所以 actions = { '1': includeNode, '2': includeNodeIndex, '3': deleteNode}actions['1']() input允許將a text參數(shù)顯示給允許以下簡(jiǎn)化的用戶 print('Enter the value')k = int(input())# intok = int(input('Enter the value: ')) 像這樣的東西 info_txt = 'Enter 0 to exit. Enter 1 to delete an element. Enter 2 to add an element. Enter 3 to insert an element after index'command = input(info_txt)while command: actions[command]() command = input(info_txt) 但是要小心信息文本與actionsdict鍵映射不匹配

我很難理解你的程序在做什么。這個(gè)問題涉及整數(shù)分解，我看不出你在哪里分解整數(shù)。你肯定不了解問題的這一方面。 當(dāng)你計(jì)算你可以去的單元格時(shí)，你會(huì)看到你當(dāng)前單元格的值。假設(shè)是6。6的系數(shù)是1，2，3和6，因?yàn)樗羞@些數(shù)字都可以乘以另一個(gè)等于6的數(shù)字。所以，你可以轉(zhuǎn)到單元格（1，6），（6，1），（2，3）和（3，2），因?yàn)檫@是一對(duì)可以相乘等于6的數(shù)字。 而且，您從不將輸入行轉(zhuǎn)換為整數(shù)。當(dāng)您附加到矩陣時(shí)，您將附加碰巧是數(shù)字的字符串列表。你必須把它們轉(zhuǎn)換成整數(shù)。 不管怎樣，這個(gè)程序可以解決這個(gè)問題。我從其他threads復(fù)制并粘貼了分解算法： n_rows = int(input())n_cols = int(input())mat = []for i in range(n_rows): mat.append(list(map(lambda x: int(x), input().split()))) # Convert input strings to integers.def reduce(f, l): # This is just needed for the factoring function # It's not relevant to the problem r = None for e in l: if r is None: r = e else: r = f(r, e) ret

是的，你可以。這實(shí)際上是CSS屬性“outline”。 下面的代碼單擊按鈕并打印輪廓，即“rgb（15，97，254）solid 2px”。 import timefrom selenium import webdriverfrom bs4 import BeautifulSoupfrom webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManagerdef scrape_products(): options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('start-maximized') options.add_experimental_option("excludeSwitches", ["enable-automation"]) options.add_experimental_option("useAutomationExtension", False) browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install(), options=options) browser.get("https://www.ibm.com/demos/live/tts-demo/self-service/home") time.sleep(2) p

下載文件時(shí)，應(yīng)啟用stream選項(xiàng)。 requests.get(url, stream=True) 當(dāng)然，這在某些情況下有一些局限性。 如果文件很大 互聯(lián)網(wǎng)很慢 在上述情況下，將引發(fā)超時(shí)異常。如果您面臨這樣的問題，請(qǐng)查看如何解決。

色條使用散點(diǎn)圖的cmap和norm。在這種情況下，給出了各個(gè)顏色，顏色條返回到默認(rèn)的顏色映射（“viridis”）和默認(rèn)范數(shù)（由于沒有給出vmin或vmax或顯式顏色值，所以使用0和1）。 你的values_to_colormap函數(shù)將0映射到顏色(0, 0, 0)，將最大值映射到(0.6, 0.4, 0.6)。這相當(dāng)于在給定顏色之間使用具有vmin=0、vmax=arr.max()和LinearSegmentedColormap的范數(shù)： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import LinearSegmentedColormaprng = np.random.default_rng()arr = np.arange(7000)rng.shuffle(arr)r = np.sqrt(np.random.random(7000))theta = np.random.uniform(high=2 * np.pi, size=7000)X = np.array(r * np.cos(theta))Y = np.array(r * np.sin(theta))ps = plt.scatter(X, Y, marker='.', c=arr, vmin=0, vmax=arr.m

使用隊(duì)列傳遞適當(dāng)回調(diào)并將數(shù)據(jù)返回到主進(jìn)程上的thread的示例代碼片段： from multiprocessing import Process, Queue, current_processfrom threading import Threadfrom time import sleepdef foo_process(data, cb_queue, cb): print(f"data from process [{current_process().pid}]: {data}") sleep(.1) # time to flush stdout so print statement is usually in correct order # (may still be out of order on IPython) cb_queue.put((foo_thread, data))def foo_thread(data): print(f"data from cb_thread in process [{current_process().pid}]: {data*2}")def callback_caller(cb_queue): for func, *args in iter(cb_queue.get, None): #pass None to exit thread fu

Updated Answer 我仍然不能100%確定你想要什么，但這應(yīng)該為你做你想做的事情提供一個(gè)良好的基礎(chǔ)： #!/usr/bin/env python3from PIL import Imageimport numpy as npfrom skimage.morphology import dilation# Load image - and make into Numpy array# It is a palette image. 0=black, 1=white, 2=redim = Image.open('start.png')na = np.array(im)# Make mask of white pixels - True where whitewhiteMask = na==1Image.fromarray((whiteMask*255).astype(np.uint8)).save('DEBUG-whiteMask.png')# Make mask of black pixels - True where blackblackMask = na==0Image.fromarray((blackMask*255).astype(np.uint8)).save('DEBUG-blackMask.png')# Footprint of structuring elem

如果模塊名相同，只需import colour as something_else 編輯：您需要取消所有colour（并重新安裝colour-science），因?yàn)閏olour是colour-science的一個(gè)分支，所以pip會(huì)卸載它。

這是因?yàn)閺倪f歸調(diào)用返回時(shí)沒有停止。調(diào)用方的i不會(huì)被遞歸執(zhí)行的i更新。 解決方案是當(dāng)您從遞歸返回時(shí)立即返回，因?yàn)樵谶@一點(diǎn)上，所有的數(shù)據(jù)都被處理了。所以在這里加上return： return chunks_process(chunks, i, folder_name, whole_text) 附帶說明：對(duì)于遞歸調(diào)用，您似乎希望重試一個(gè)操作。我不會(huì)為此使用遞歸，而是編寫一個(gè)額外的循環(huán)，只要需要重試，它就會(huì)不斷迭代。

你有一個(gè)(12,3)顏色數(shù)組，而你需要一個(gè)(4, 3, 3)圖像，每個(gè)像素一個(gè)RGB顏色。 import numpy as np # type: ignoreimport matplotlib.pyplot as plt # type: ignorecolors = np.array( [ # this is the first row [ # these are the 3 pixels in the first row [0.01, 0.08, 0.01], [0.01, 0.16, 0.01], [0.01, 0.165, 0.01], ], [ [0.01, 0.3, 0.01], [0.01, 0.2, 0.01], [0.666, 0.333, 0.01], ], [ [0.01, 0.165, 0.01], [0.01, 0.3, 0.01], [0.01, 0.2, 0.01], ], # this is the fourth row [ [0.666, 0.333, 0.01], [0.01, 0.165, 0.01], [0.01, 0.3, 0.01], ], ])print(colors.shape)fig, ax = plt.subplots()ax.imshow(colors)ax.set_aspect("equal")plt.show() 根據(jù)需要在行