如何在dock和app switcher中更改OSX应用程序的名称？
在OSX中，可以通过以下步骤来更改应用程序的名称：
- 打开Finder，导航到应用程序文件夹。
- 在应用程序文件夹中找到要更改名称的应用程序。
- 单击应用程序图标并按下"Enter"键，或者右键单击应用程序图标并选择"重命名"选项。
- 输入新的应用程序名称，并按下"Enter"键进行确认。
- 应用程序的名称将会立即更改。
在Dock中更改应用程序的名称：
- 找到应用程序的图标在Dock中。
- 右键单击应用程序图标。
- 在弹出的菜单中，选择"选项"。
- 在"选项"菜单中，将鼠标悬停在"名称"上方，然后单击一次。
- 输入新的应用程序名称。
- 关闭"选项"菜单。
在App Switcher中更改应用程序的名称：
- 按下"Command + Tab"键打开App Switcher。
- 在App Switcher中找到要更改名称的应用程序。
- 在应用程序图标上保持按住"Command"键，并按下"Q"键退出应用程序。
- 在弹出的对话框中，单击"取消"。
- 应用程序的名称将会显示在App Switcher中，此时可以进行更改。
- 单击应用程序名称并进行编辑。
- 按下"Enter"键进行确认。
请注意，这些更改只会影响应用程序在Dock和App Switcher中的显示名称，并不会改变应用程序的实际文件名或功能。
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如何在python中以类似盒子的方式将多个2D数组合并为单个2D数组(list)？
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假设我有9个2D数组，格式如下：
A1 = [[ a1, b1, c1 ],
[ d1, e1, f1 ],
[ g1, h1, i1 ]]
A2 = [[ a2, b2, c2 ],
[ d2, e2, f2 ],
[ g2, h2, i2 ]]
.....
A9 = [[ a9, b9, c9 ],
[ d9, e9, f9 ],
[ g9, h9, i9 ]]
我想把它们连接起来，得到这样的二维数组：
A = [B1, B2, B3]
哪里
B1 = np.concatenate((A1,A2, A3),axis
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将Windows 2008评估期延长到过期后
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熊猫DataFrame的插值
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但是，我想要查找的值是在dataframe中的值之间。
例如：
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
0.1 4.01 31.86 68.01 103.93 139.2
0.2 24.07 57.49 91.37 125.21 158.57
0.3 44.35 76.4 108.97 141.57 173.78
0.4 59.66 91.02 122.8 154.62 186.13
0.5 87.15 1
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from numpy import array, matrix, recfromcsv
my_vars = ['docid','coderid','answer1','answer2']
toy_data = matrix( array( recfromcsv('toy_data.csv', names=True)[my_vars] ) )
print toy_data
print toy_data.shape
但我得到的是
浏览 0提问于2011-04-29得票数 1
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在非均匀二维网格上插值缺失值
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其中x和y是网格坐标，表示2d数组所在的列和行节点
c = [[4 6 9 9 9 8 2]
[1 6 3 7 1 5 4]
[8 nan 3 nan 2 9 2]
[8 2 3 4 3 4 7]
[2 nan 4 nan 6 1 3]
[4 n
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NumPy:对三维数组进行排序，但将二维分配给第一个
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deck=np.array([[[ 6., 2.],
[ 10., 1.],
[ 5., 1.],
[ 9., 2.],
[ 4., 1.],
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我现在的问题是，当我对卡片进
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从列表中的嵌套数组创建numpy矩阵
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list=[[np.array([[-3., 3., 3.],
[-3., 3., 3.],
[-3., 3., 3.],
[ 1., 4., 2.],
[-0., 4., -5.],
[ 3., 6., -5.]])],
[np.array([[-1., 2., -3.],
[-1., 2., -3.],
[-1., 2., -3.],
[-2., 2., 1.],
[-0.
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基于“模式矩阵”的图像合成
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I确实想要将c rgb格式的n * m = c图像拼接在一起，存储在字典中，这里是一个包含21幅图像的字典示例：
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P_matrix
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用as_strided沿给定轴重复
numpy、array-broadcasting
我有一个矮小的数组：
a = array([[0., 1., 2.],
[3., 4., 5.],
[6., 7., 8.]])
我用np.repeat复制了这样的结果：
np.repeat(a, 3, axis=0)
其结果是：
array([[0., 1., 2.],
[0., 1., 2.],
[0., 1., 2.],
[3., 4., 5.],
[3., 4., 5.],
[3., 4., 5.],
[6., 7., 8.],
[6., 7.,
浏览 2提问于2021-03-10得票数 1
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从一维数组创建路径坐标的2D数组
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我试图从X位置的一维列表中生成一个坐标数组.我使用的软件沿着每个列表迭代，这些列表是按照给定的优先级顺序嵌套的。换句话说，如果我有x = [x0, x1]、y = [y0, y1]和z = [z0, z1]，如果优先级是z>y>x，则对应的数组是：
x0 y0 z0
x0 y0 z1
x0 y1 z0
x0 y1 z1
x1 y0 z0
x1 y0 z1
x1 y1 z0
x1 y1 z1
我尝试过使用列表理解，但是输入是一维ndarray而不是列表，这要求我将数据转换为列表，然后返回到ndarray(在某些情况下，列表理解可能也缺乏灵活性)。numpy中是否有函数可以帮助生成这样
浏览 0提问于2019-05-04得票数 0
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使用Keras TimeseriesGenerator函数按某个ID生成序列组
python、keras、lstm
我需要使用TimeseriesGenerator将数据输入到LSTM网络中。情况是，TimeseriesGenerator函数生成的序列只需要考虑ID中的值。例如，请考虑以下数据：
dt = pd.DataFrame({'ids':[1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3], 'values':[1,2,3,4,5,6,7,1,2,3,4,5,6,7,1,2,3,4,5,6,7]})
如果序列长度为3，则需要以下输出：
[[[1., 1.], [1., 2.], [1., 3.]]
,[[1., 2.], [1., 3
浏览 0提问于2019-03-12得票数 2
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实现“全卷积”求卷积层输入的梯度
machine-learning、python、convolution、backpropagation、numpy
我一直试图实现“完全卷积”w.r.t对卷积层输入。根据这的文章，如下所示：
📷
所以，我写了这个函数：
def full_convolve(filters, gradient):
filters = np.ones((5,5))
gradient = np.ones((8,8))
result = list()
output_shape = 12
filter_r = filters.shape[0] - 1
filter_c = filters.shape[1] - 1
gradient_r = gradient.shape[0] -
浏览 0提问于2020-01-14得票数 1
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做一个拉丁方块
python-3.x、latin-square
我正在努力完成一些学校作业的问题，而我刚刚经历了人类所见过的最严重的脑残。这个问题有三个要求。
·它自己在一行上读取数字N。这将是一个拉丁方的顺序。顺序必须是正整数，例如N> 0。
·它读取N行N个数字，即读取一个数字平方的控制台输入。
·它检查数字序列是否为拉丁方。如果您的程序满足上述条件，则应显示消息“yes”，如果不满足，则显示“no”。
我当前的代码是：
def makelatin():
order = int(input("Enter the order of the latin square: "))
latin = [int(x) for x in in
浏览 29提问于2018-01-19得票数 2
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如何重塑3Dnumpy表？
python、numpy
我有一个带有shape=(2,3,4)的3d numpy表，如下所示： a = np.array([[[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.],
[1., 2., 3., 4.]],
[[5., 6., 7., 8.],
[5., 6., 7., 8.],
[5., 6., 7., 8.]]]) 并且想要以这样的方式重塑它，其中每个维度中的列被堆叠到2d矩阵中的新列中。 1 5
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浏览 24提问于2021-10-28得票数 2
3回答
压缩不均匀numpy阵列
python、numpy
考虑下面的numpy.arrays
a = np.array([1., 2., 3.])
b = np.array([4., 5.])
c = np.array([6., 7.])
我需要将它们结合在一起，因此我最终得到了以下内容：
[(1., 4., 6.), (1., 5., 7.), (2., 4., 6.), (2., 5., 7.), (3., 4., 6.), (3., 5., 7.)]
注意，在本例中，数组a恰好是最大的数组。然而，这并不能得到保证。也不能保证长度。换句话说，任何数组都可以是最长的，而且每个数组的长度都是任意的。
我试过使用itertools.izip_longe
浏览 2提问于2015-08-20得票数 4
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替换数组列表中的元素？
python、python-3.x、list、numpy
我有一个这样的清单：
x = [array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]),
array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])]
然后我宣布另一个清单：
y = [2, 8]
如果值等于2(或y的索引)，如何用0替换第一个列表中的元素？在第二个列表上做同样的事情，我应该用0替换值8？
因此，所需的输出应该如下所示：
x = [array([ 0., 1., 0., 3., 4., 5., 6., 7., 8.,
浏览 3提问于2020-04-01得票数 1
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将ndarray除以它自己的列索引
numpy、multidimensional-array、vectorization
我有个矮胖的家伙：
myarray = np.array([[[ 1., 2., 3.],
[ 1., 2., 3.]],
[[ 4., 5., 6.],
[ 4., 5., 6.]]])
有什么向量运算可以用(值本身的列索引+ 1)来除以ndarray中的每个值吗？
我想要的结果是
[[[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]],
[[4., 2.5, 2.],
[4., 2.5, 2.]]]
谢谢。
浏览 3提问于2016-10-25得票数 3
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使用XFCE时，桌面背景显示为黑色
linux-mint、xfce
我已经在我的笔记本上安装了Xfce4，它运行Linux 17和Cinamon默认桌面。一切正常，我定制了我的轻量级Xfce，比如改变菜单位置和桌面背景，它类似于我的Cinamon桌面，并使用了一段时间。
突然，在上次重新启动后，我的桌面背景变成黑色，当我右键单击桌面时，没有桌面背景更改的选项。我应该提一提
xfdesktop &
没帮上忙，这说明它已经在运行了。一些图标，如计算机，家庭和Oracle VM已经显示，但我的垃圾或其他图标没有显示。我到处都试过
xfce4-settings-manager
但无法拿回我的桌面背景
运行xf桌面
因为这条信息：
** (xfdesktop:
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如何修改存储在列表中的numpy数组列
python、arrays、list、numpy
我有一个numpy数组的列表，并希望修改一些数组。这是我的简化列表：
first_list=[np.array([[1.,2.,0.], [2.,1.,0.], [6.,8.,3.], [8.,9.,7.]]),
np.array([[1.,0.,2.], [0.,0.,2.], [5.,5.,1.], [0.,6.,2.]])]
我有一个因子，它定义了我在每个数组中有多少个除数：
spl_array=2.
这意味着列表中的每个数组都可以被分割成两个数组。我希望在每个数组的每个拆分的最后一列中添加一个固定值(3.)，并复制最后一个拆分，并从复制的第三列中减去这个值(3.
浏览 7提问于2021-06-21得票数 0
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在我追加数字后返回NaN的矩阵
python、python-2.7、matrix、append、nan
由于某种原因，当我在矩阵上附加我所知道的数字时，我得到的是带有nan的两个数组。例句:虽然这听起来很有趣，但确实令人沮丧。
我所做的就是从一个文件中获取一些数据，并试图把它变成一个矩阵。该文件有列，当然还有数字。柱代表温度，压力和诸如此类的东西。我的目标是我的矩阵有行数，它对应我的文件的列数，矩阵的列数与数据数相同。为什么相反？因为我看到了这样的东西：
>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(shape=(5,2))
>>> a
array([[ 0., 0.],
[ 0.,
浏览 1提问于2013-07-16得票数 1
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