修复方法:索引122超出大小为122的轴0的边界_如何修复IndexError:索引0超出了大小为0的轴1的边界_索引60超出了大小为60的轴0的边界 - 腾讯云开发者社区

柱状图和直方图是两种非常类似的统计图，区别在于：直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小。直方图X轴为定量数据，柱状图X轴为分类数据。...因此，直方图上的每个条形都是不可移动的，X轴上的区间是连续的、固定的。而柱状图上的每个条形是可以随意排序的，有的情况下需要按照分类数据的名称排列，有的则需要按照数值的大小排列。...本文将介绍matplotlib中柱状图和直方图的作图方法。...9 直方图直方图的绘制是通过hist()方法完成。hist()方法参数很多，来看看主要的参数： ?...hist()方法将会返回一个包含三个元素的数组，第一个元素为每个条形区间中元素的数量，第二个元素为区间的边界，第三个元素为Patch实例化对象。

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Linux笔记03

122K 1% /run/user/0 34.du查看文件系统的磁盘使用量. 35.ln 建立硬链接链接文件和文件的inode码一样 ln -s 建立符号链接链接文件和源文件的...Linux 类型，大小设为 512 MiB 命令(输入 m 获取帮助)：n Partition type: p primary (1 primary, 0 extended, 3 free)...Last 扇区, +扇区 or +size{K,M,G} (1050624-2097151，默认为 2097151)：+500M 分区 2 已设置为 Linux 类型，大小设为 500 MiB 命令(输入...-f ，你就会发现sdb1完成了挂载 39.检查分区fsck.ext4 /dev/sdb1 （不能检查已挂载的ext4文件系统）可以修复 40.badblocks -sv /dev/sdb1 检查分区并列出进度...，不能修复 41.sync将系统暂存在内存当中的数据回存写入磁盘当中 42.设置内存交换区建立一个虚拟内存的文件 [root@localhost ~]# mkswap /dev/sdb2

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基于Python的自动批改作业系统

假设，我们只给口算做识别，那么我们需要的图片数据有如下几类：索引：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 字符：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 = + -...通过再次以街道为单位卷积小区，我们就从市中区得到了N个街道的数据。这就是卷积的作用。通过一次次卷积，就把一张大图，通过特定的方法卷起来，最终留下来的是固定几组有目的数据，以此方便后续的评选决策。...( data_dir, # 从哪个文件获取数据 color_mode="grayscale", # 获取数据的颜色为灰度 image_size=(24, 24), # 图片的大小尺寸...然后根据 index = np.argmax(predict) 找出最大可能的索引。根据索引找到字符的数值结果是[‘6’, ‘8’]。下面是数据在内存中的监控：可见，我们的预测是准确的。...通过这项操作，我们就可以获得Y轴上某一行的上下两个边界点的坐标，再结合图片宽度，其实我们也就知道了一行图片的四个顶点的坐标了mark_boxs存下的是[坐，上，右，下]。

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matlab做图像_matlab语言基础

） imshow(l); 直接显示图像显示双精度灰度图片 bw=zeros(1000,1000); bw(20:20:980,20:20:980)=1; imshow(bw); 显示索引图像...，c为图像 imagesc（…，clims）:clism是两元素的向量，用来限定C中的数据的范围，这些值映射到当前色图的整个范围。...colorbar（）将颜色条添加到坐标轴对象中 % colorbar将颜色条添加到坐标轴对象中，若该坐标轴包含一个图像对象，则添加的颜色将指示出该图像中不同颜色的数据值 % 对于了解被现实图像的灰度级别有用...255]) % imshow(i)-->imshow(i,[0 1]) montage（） % 多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件，又称多页图像或图像序列 % 是一个四维数组，第四维用来指定帧的序号...，多帧图像数组中每一幅图像必须有相同大小和颜色分量，每幅图像使用相同的颜色图 % matlab函数可以对多帧图像的每一帧处理，如果该多帧图像超出了该函数能力范围，结果不可预知 % montage可使多帧图像一次显示

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【OpenCV】Chapter3.图像的仿射变换

，整型（int），可选项，默认值为 cv2.BORDER_REFLECT borderValue：边界填充值，可选项，默认值为 0（黑色填充）返回值：dst，变换操作的输出图像，ndarray 多维数组...，二元元组 (width, height) dst：变换操作的输出图像，可选项 fx, fy：x 轴、y 轴上的缩放比例，实型，可选项 interpolation：插值方法，整型，可选项 cv2...，传递给 cv2.solve 求解变换矩阵 MP cv2.DECOMP_LU：选择最优轴的高斯消去法，默认方法 cv2.DECOMP_SVD：奇异值分解（SVD）方法 cv2.DECOMP_EIG...输出图像的大小，二元元组 (width, height) dst：变换操作的输出图像，可选项 flags：插值方法，整型（int），可选项 cv2.INTER_LINEAR：线性插值，默认选项...，整型（int），可选项，默认值为 cv2.BORDER_REFLECT borderValue：边界填充模式，可选项，默认值为 0（黑色填充）返回值：dst，透视变换操作的输出图像，ndarray

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opencv 4 -- 图像平滑与滤波

如果两个标准差都是 0，那么函数会根据核函数的大小自己计算。...import pyplot as plt img = cv2.imread('person_454.bmp',0) #0 是指根据窗口大小(5,5)来计算高斯函数标准差 blur = cv2.GaussianBlur...卷积核的大小也应该是一个奇数 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('person_454....这种高斯滤波器只考虑像素之间的空间关系，不会考虑像素值之间的关系(像素的相似度) 所以高斯方法不会考虑一个像素是否位于边界。...所以这种方法会确保边界不会被模糊掉，因为边界处的灰度值变化比较大 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt

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Matplotlib 中文用户指南 3.5 密致布局指南

可能发生的是，你的轴标签或标题（有时甚至是刻度标签）会超出图形区域，因此被截断。...对于子图，这可以通过调整子图参数（移动轴域的一条边来给刻度标签腾地方）。Matplotlib v1.1 引入了一个新的命令tight_layout()，自动为你解决这个问题。...tight_layout()可以接受关键字参数pad、w_pad或者h_pad，这些参数图像边界和子图之间的额外边距。边距以字体大小单位规定。...它假定刻度标签，轴标签和标题所需的额外空间与轴域的原始位置无关。这通常是真的，但在罕见的情况下不是。 pad = 0将某些文本剪切几个像素。这可能是当前算法的错误或限制，并且不清楚为什么会发生。...坐标必须为标准化图形坐标，默认值为(0, 0, 1, 1)。 gs1.tight_layout(fig, rect=[0, 0, 0.5, 1]) 例如，这可用于带有多个gridspecs的图形。

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MySQL备份脚本写入Crontab计划性任务之后生成的备份文件大小为0解决方法

MySQL备份脚本写完之后，在命令行进行测试没问题，sql脚本大小正常。但是我将写入crontab之后，第二天发现脚本执行了但是文件大小异常，大小为0。...一开始还我以为是mysql备份脚本得问题，然后仔细研究脚本，并没看出端倪，在网上也查阅了资料，这个跟我写的MySQL备份脚本没关系。...原因：由于mysqldump存在于全局环境变量mysql的bin下面，故在直接运行时可以识别到mysqldump命令，而在crontab里面无法识别到mysqldump命令。...（ps：crontab运行失败问题基本都是环境变量引起的）解决方法一：在脚本前面加上 source /etc/profile 解决方法二：在脚本里修改 mysqldump 修改为绝对路径 /

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MySQL备份脚本写入Crontab计划性任务之后生成的备份文件大小为0解决方法

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在行列都排好序的矩阵中找数

例如下图矩阵:如果K为7，返回true；如果K为22，返回false。【要求】时间复杂度为O(N+M)，额外空间复杂度为O(1)。...这题就可以利用这个特性,从右上角入手,小于该点的值只可能存在左边,大于该点的值只可能存在该点下面,如果超出边界则数据必步存在....FindNumInSortedMatrix { public static boolean isContains(int[][] matrix, int Key) { //定义初始索引位置为右上角的点...int iR=0; int iC=matrix[0].length-1; int endR=matrix.length; int endC.../ 3 { 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71 },// 4 { 96, 97, 98, 99, 100, 111, 122

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Matplotlib时间序列型图表（1）

目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。...() #自动调整x轴时间刻度 #为两个子图设置一个总标题，设置字体的属性和大小 plt.suptitle('1017A和1050A站点2020年PM2.5浓度值', fontproperties = '...面积图的语法和常见参数解释如下： #(x, y1)是数据标签，y2是起始基准位置，若y2为0，则表示x轴与y1之间的面积 #facecolor是填充颜色，edgecolor是面积边缘线框颜色，label...() #自适应x时间轴 #绘制多系列的面积图 ax2 = fig.add_subplot(122) #构造数据 x = np.linspace(-10, 10, 200) ax2.set_xlim(...(x, y, width, height),单位为横纵长度的百分数 #也就是图例中心点画在横轴的110%，纵轴的0%处，宽度为20%y轴坐标处，一般而言前两个参数就可以满足使用 ax2.legendax2

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Kafka消息存储原理

segment文件是可能会有多个的，举个例子，如果当前segment的大小大于我们配置的最大大小，就会产生一个新的segment（当然产生新的segemnt不仅仅这一种情况），消息只会往最新一个segment...-0 // 进入lhm-log-format-test-1就可以看到我们的segment文件，随着后面日志的文件增多， // 会出现基础偏移量更大的segment文件 [root@VM-232-122...Headers：这个字段用于支持应用级别的扩展，一个Record可以包含0到多个Header 索引文件存储格式偏移量索引在.index为后缀的偏移量索引文件中，一个偏移量索引项占8个字节，偏移量索引的格式为...，转回为十进制为4146，那么假如我们需要查找offset为140的消息如何查找呢？...时间戳索引在.timeindex为后缀的时间戳索引文件中，一个时间戳索引项占用12个字节，格式为：8字节时间戳（timestamp）+ 4字节时间戳对应的消息的相对偏移量（relativeOffset

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Kafka消息存储原理

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图像变换基础：齐次坐标系

下面以目前常用的 OpenCV 为例，演示图形的平移、缩放和旋转变换。 1....构造的矩阵M中，，这就是分别在轴和轴方向移动距离（对照输出图像）。...img； M：变换矩阵，上述程序中即为定义的平移变换矩阵M； dsize：变换后输出图像的大小。...程序中(rows,cols)使用了输入图像的大小。 2. 缩放仿照实现平移变换的程序，构造缩放矩阵，依然使用warpAffine()函数实现变换。...cols//2)) 替换为 res2 = cv2.resize(img,(rows//2,cols//2)) 即可，其中的 (rows//2,cols//2) 为缩放后的图像大小。

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Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制

), labels=[1,0,0,0],fontsize=12,zorder=1) #画纬度线 map_base.drawmeridians(np.arange(116,122,1), labels=[...使用Polygon()方法将其转换成面数据（较重要的一步）这里我们查看下之前处理好的df_grid 插值网格面数据，如下（部分）： ?...「接下来就是关键的一步操作」：我们根据df_grid数据中的经纬度信息判断点是否在构建的面(shp_ploygeon)内，不在的点我们赋值为np.nan，在的点不变，这样即可完成“裁剪”操作，具体操作代码如下...列表表达式，很方便的操作方法，希望大家可以掌握。...(np.arange(30,36,1), labels=[1,0,0,0],fontsize=12,zorder=1) #画纬度线 map_base.drawmeridians(np.arange(116,122,1

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Python下opencv使用笔记（三）（图像的几何变换）

理解变换的原理需要理解变换的构造方法以及矩阵的运算方法，曾经写过matlab下的简单图像变换原理，里面有最基础的构造原理可以看看： matlab之原始处理图像几何变换（一）图像的平移下面介绍的图像操作假设你已经知道了为什么需要用矩阵构造才能实现了...仿射函数cv2.warpAffine()接受三个参数，需要变换的原始图像，移动矩阵M 以及变换的图像大小（这个大小如果不和原始图像大小相同，那么函数会自动通过插值来调整像素间的关系）。 ...],[0,1,50]]) rows,cols = img.shape[:2] res = cv2.warpAffine(img,H,(rows,cols)) #需要图像、变换矩阵、变换后的大小 plt.subplot...通过坐标轴可以看到图像扩大了一倍，并且两种方法相同。...（三）图像的旋转图像的旋转矩阵一般为： M=[cos(θ)sin(θ)−sin(θ)cos(θ)] 但是单纯的这个矩阵是在原点处进行变换的，为了能够在任意位置进行旋转变换，opencv采用了另一种方式

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干货 | 时间序列数据的对齐和数据库的分批查询

0. 前言在机器学习里，我们对时间序列数据做预处理的时候，经常会碰到一个问题：有多个时间序列存在多个表里，每个表的的时间轴不完全相同，要如何把这些表在时间轴上进行对齐，从而合并成一个表呢？...思路：用第3个序列 c 记录结果，同时对 a、b 进行遍历，按一定的顺序依次将 a、b 中的元素添加到 c 中；遍历的方法是用指针进行索引。...例如表1的第一行，即列表的第0个元素表示为('01:30', 128, 19)。每个元组的第0个元素是这条记录发生的时间点，也就是我们用来索引的指针。...所有的时间点连起来就形成了一条时间轴，也就是表的第一列Time。每个时间点上的多项生命指标可以理解为这个指针所带的属性。...0个元素的大小；不过这只是形式上的区别，更重要、更核心的区别在于： - 前面的合并就是简单地把元素拼在一起，而这里，进行对齐的时候，对于缺失的那一方，需要采取一定的措施。

2.8K5 0

SOFA-Hessian反序列漏洞

直觉告诉我在实际工作中建设总比破坏更难，总有业务团队和安全团队分工时存在对于修复方案的判断不一致的情况，尤其是反序列类的漏洞，建议不要采用黑名单类的修复方式。...猜测一般合作模式大致是蚂蚁金服团队提供高危类的黑名单，业务研发提供一套代码引用加载机制，安全团队审核效果确认漏洞修复状态，再经过一段回归测试发布release版本。...(1)，作为参数调用本方法获取。...(Classcl)返回默认的序列化器 4.2.1.5.1、如果目标类型为InputStream，使用InputStreamDeserializer.DESER作为反序列化器 4.2.1.5.2、如果启用了不安全的序列化器...整体修复实现方法还是可圈可点值得赏析的，通过ClassNameResolver配置filter的方式。

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机器学习三剑客之Matplotlab绘制条形图直方图饼图

小时 hainan_x = [h for h in range(0, 24)] # 生成y轴的温度随机值(15, 25) hainan_y = [random.randint(15, 25) for..., label="海南") # 模拟北京一天内温度的变化 # 生成x轴的24小时 beijing_x = [h for h in range(0, 24)] # 生成y轴的温度随机值(5, 10)...y_desc in y_] # 设置y轴显示温度描述 plt.yticks(y_, y_desc) # 指定x y轴的名称 plt.xlabel("时间") plt.ylabel("温度") #...,向右为正,向左为负(如果多了,就需要为基准x加减响应的数值) plt.bar(x, y, width= -0.3, label="现实年龄", color="#509839") plt.bar(x,...["{}岁".format(y_desc) for y_desc in range(0, 50)][::5] # x轴的数值和描述 plt.xticks(x_, x_desc) plt.yticks

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matplotlib图形的绘制

) # 导入matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt # 设置图片大小长高和清晰度 figsize为元组长和高 dpi是代表清晰度 plt.figure...轴刻度字体的大小 plt.tick_params(labelsize=20) # 绘制折线图 axes[0,0].plot(x1,y1,color="b",linestyle...不同条件(维度)之间的内在关联关系 # 导入matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt # 设置图片大小长高和清晰度 figsize为元组长和高...=fontdict) # 设置X轴Y轴刻度字体的大小 plt.tick_params(labelsize=25) # 显示标注位置 plt.legend(loc=0,fontsize=20) # 显示Y...",fontdict=fontdict) # 设置X轴Y轴刻度字体的大小 plt.tick_params(labelsize=25) # 显示标注位置 plt.legend(loc=0,fontsize

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Matplotlib数据可视化：柱状图与直方图

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