我想动画在y轴矩形内的颜色,颜色填充应该上下移动,就像峰值条的行为方式一样。这段代码中有我无法解决的错误。请帮我解决这个问题。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import random
import numpy
class AnimRect(object):
'''Animate a rectangle'''
def __init__(self):
self.fig = plt.figure(fi
我有一个279张图像的数据集,我希望执行批处理大小为4的增强。
import numpy as np
from skimage import io
import os
from PIL import Image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# Construct an instance of the ImageDataGenerator class
# Pass the augmentation parameters through the constructor.
datagen = ImageD
我一直在尝试测试fcn实现。我唯一改变的是设置输入图像的方式,以便对模型进行测试。我的修改在下图中用红色曲线标记。
但是,运行该程序会导致以下错误消息TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object. Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, or numpy ndarrays.,在down, up = sess.run(tensors, feed_dict=feed_dict)发生。我很想知道我的实现中出了什么问题,以及如何修改它
当我像这样声明一个字符串时:
character(19) :: line
do I = 1, 19, 1
if (line(I) == 'n')
编译器告诉我一个错误。如何解决这个问题?当我这样声明时:
character line(19)
我使用-if没有问题,但是在我想放入字符串中的每个字符之后,我必须按enter键。
我有这样的Python代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x):
return np.int(x)
x = np.arange(1, 15.1, 0.1)
plt.plot(x, f(x))
plt.show()
而这样的错误:
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
我怎么才能修好它?
不熟悉scipy库,我得到的印象是,leastsq函数一次对整个数据集进行数学运算,但同时我也遇到了问题,因为它似乎将一些数据点作为标量。
我的目标是得到一组两个值的结果--也就是到一系列圆的距离最小的点(x,y),这些圆也以(x,y,radius)的形式提供给leastsq函数。
#Now that we have the center, we can do least squares
#generate point guess starting at avg of circles
ptGuess = np.array([avgX,avgY])
point, cov,in
我一直在遵循一个类似的答案,但我有一些问题,当使用sklearn和滚动应用。我正在尝试创建z分数,并使用滚动应用进行主成分分析,但我一直在使用'only length-1 arrays can be converted to Python scalars' error.
按照前面的示例,我创建了一个数据帧
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
import numpy as np
sc=StandardScaler()
tmp=pd.DataFrame(np.random.ra
我正在写一个使用地球物理数据的线性反演程序。我刚开始使用Fortran编程,尽管我以前用Fortran创建过与地球物理问题相关的程序。
我在编译时遇到错误:“错误:赋值中不兼容的等级0和1”。我知道这与长度不一致有关,但我一直无法解决这个问题。我想将Prism_r(i,pp)的行赋给前面计算的值,即r1-r4。错误如下:
Prism_r(i,pp)=(/ r1(pp),r2(pp),r3(pp),r4(pp) /)
1
Error: Incompatible ranks 0 and 1 in assignment at (1)
相关代码如下:
rea
我正在尝试子类化一个numpy结构数组,这样我就可以在子类中添加特殊的方法。一切都很好,直到我从数组中检索到一个索引。当发生这种情况时,将返回numpy.void类型的对象,而不是子类的类型。(实际上,无论是否进行子类化,从结构化数组中检索单个索引都会返回numpy.void类型的对象。)为什么会这样呢?我如何确保返回我的类的一个实例?我认为重写__getitem__是可行的方法,但我对ndarray子类化还不够熟悉,不能确信我不会搞砸其他事情。请给我建议。
下面是我所描述的行为的一个示例:
import numpy as np
# The ndarray subclass
class Fo
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
from random import random
#Show Images
image_show = True
#Parameters ( mm )
square_size = 50
room_width = 5000
room_length = 10000
n_guess = 50 # number of random points generated
max_cell_value =
我正在编写,并编写了以下代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def calc_probability(r,n):
sum = 0
for x in range(r,n):
sum += 1 / (x - 1)
return sum*((r - 1)/n)
def calc_optimal_k(n):
k = 0
probability_k = 0
for r in range(2,n):
if (calc_probability(r,n)
这是我的代码:
#!/usr/bin/perl
use Net::Twitter;
use JSON;
use LWP::Simple;
use XML::Bare;
use Data::Dumper;
# keys for twitter
$consumer_key = "key";
$consumer_secret = "key";
$token = "key-key";
$token_secret = "key";
# As of 13-Aug-2010, Twitter requires OAuth for aut
在我之前的两篇文章(post1,post 2)之后,我现在已经达到了使用scipy来寻找曲线拟合的地步。然而,我的代码产生了一个错误。 我正在使用的.csv文件的一个示例位于post1中。我试图从互联网上复制和替换示例,但似乎不起作用。 下面是我所拥有的( .py文件) import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import optimize
df = pd.read_csv("~/Truncated raw data hcl.csv", usecols=['time' , '1mnaoh t
我需要在tensorflow中将形状(1,)的一维张量转换为标量1或(),以便在tf.cond中使用。 但问题是tf.cond(number <T,treu_fn=..,false_fn=..数的形状是(1,),而T ()只是一个标量。 示例代码片段: number = tf.gather_nd(number_buffer,indices)
number = tf.cast(number,dtype=tf.int32) #T is const of type int32
result = tf.cond(number < T,lambda: tf.add(i,1),lambda
下面的函数应该将C字符串转换为Fortran字符串,并且在版本构建中工作得很好,但在Debug中却不是这样:
! Helper function to generate a Fortran string from a C char pointer
function get_string(c_pointer) result(f_string)
use, intrinsic :: iso_c_binding
implicit none
type(c_ptr), intent(in) :: c_pointer
character(len=:), all
这是我的密码:
my @list = qw (The quick brown fox jumps over the lazy Perl programmer);
my @list1 = qw (Sparta F R I j h df dfsd dfsdf );
my @list2 = qw (The quick brown fox jumps over the lazy Perl programmer);
print length(@list), "\n";
print length(@list1), "\n";
print length(@list2
当我创建NSManagedObjects时,我使用了Scalar属性。例如:
@objc(Candy)
class Candy: DefaultDeserializableManagedObject {
@NSManaged var id: Int
@NSManaged var name: String
@NSManaged var smallImageUrl: String
@NSManaged var largeImageUrl: String
@NSManaged var price: Int
@NSManaged var sortOrde