在纸上处理连接图。我可以使用以下代码下载在纸上绘制的图表:
var svgDoc = paper.svg;
var serializer = new XMLSerializer();
var svgString = serializer.serializeToString(svgDoc);
现在我想把这个svg保存在服务器上,它可以再次呈现到纸上,这样我就可以编辑它并再次保存。
在jointjs里有可能吗?
我的电子表格里有一个量程图。我正在寻找一条访问它的线路。
function myFunction() {
var ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
var sheet = ss.getSheetByName("Gauge");
var charts = sheet.getCharts();
var crt = charts[0];
return(charts.length);
}
问题是,sheet.getCharts()似乎不包括量规图表。我在同一张纸上插入了一张线图,对此进行了测试。然后return
尝试绘制windrose图,绘制速度和方向,浓度决定颜色。不幸的是,matplotlib只支持两个变量。我可以做一个很好的散布,显示我想要的东西,但不确定如何将它装入箱中,以便它像附加的图像一样出来(Halliday et al 2016)。
应转换为windrose的散点图。用颜色标记的高度集中的区域
我想从纸上重现的图像
在ACM-Contest的预备课上,我们的老师给了我们一页解决问题的印刷版。在一页纸上写着,2的下列事实是真实的,但她不会说,why or what
“在有向图中增加新的1边,其中有多少是关于这个图的强连通分量的?”
+) at most 1 unit is increased.
++) at most 1 unit is decreased.
+++) maybe not changed.
++++) maybe decreased by more than 2 units.
有人能和我们的团队一起扩大吗?
我用TensorFlow训练了TensorFlow模型。现在,我在字典中嵌入了单词向量,为文档嵌入了向量。
在报纸上
"Distributed Representations of Sentences and Documents"
Quoc Le, Tomas Mikolov
作者写
“推理阶段”,通过在D中增加更多的列,在D上降梯度,同时保持W,U,bfi,得到新段落的段落向量D(以前从未见过)。
我有预先训练过的模型,所以我们有W,U和b作为图变量。问题是如何在Tensorflow中有效地实现D(新文档)的推理?
我们只考虑无向图。图的直径是s与t之间最短路径距离的最大,在顶点s和t的所有选择上。(回想一下s和t之间的最短路径距离是s-t路径中的最少边缘数。)接下来,对于顶点s,设l(s)表示s和t之间最短路径距离在所有顶点t上的最大值。图的半径是顶点s的所有选择的l(s)的最小值。对于半径r和直径d,下列哪一个始终保持?选择最好的答案。
( 1) r >= d/2
( 2) r <= d
我们知道(1)和(2)始终持有和在任何参考书中所写的。我的挑战是在入学考试中提到的这个问题,只有(1)或(2)中的一个应该是正确的,OP说选择最好的答案,在考试答题纸上写(1)是最好的选择。怎样才
我正在使用ggplot和ggplot.multiplot函数来绘制每页的多个图(2列图),但我做不到。请帮帮忙
我在变量plot_list中有一个ggplots列表,并使用函数ggplot2.multiplot绘制每页2幅图。但它把所有的数字都画在一页纸上,搞砸了。我要一页两幅图。
>plot_list ## ggplot saved in a list though i have long list to plot
[[1]]
[[2]]
[[3]]
[[4]]
在这两种情况下,我都试过了,但所有四个情节都是在同一页中绘制的:
library(easyGgplot2)
libra
我的脚本生成8个独立的图形。我希望能够在一个图表上看到所有的线条。此外,如果出现提示,我希望生成子图;因此,在我的示例中,1张纸上有8个图形。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
columns = input('How many columns? ')
data = np.genfromtxt('csv_file',delimiter=',', dtype = float)
m = 1
p = 0
while p == 0:
if m < (columns):