我有这样的数据帧
c1 c2 c3 c4 c5 value
4 gray gray blue gray black 181647
5 brown black gray blue gray 78917
8 gray gray gray gray black 193894
19 gray black gray gray gray 100714
20 gray green green gray black 102411
23 gra
在Shell脚本中,我遇到了一个问题,即如何将变量的值与文件中的数千个值进行比较。例如,假设我有一个变量
vel=8.14205
我有一个有四列的文件,但最重要的是前两列,
7.9 white 7.90001 white L
7.90001 white 7.90002 white L
7.90002 white 7.90003 white L
7.90003 white 7.90004 white L
7.90004 white 7.90005 white L
7.90005 white 7.90006 white L
7.90006 white
假设我有一个包含5列的DataGrid,(使用AutoGenerateColumns=True)从一个客户类集合加载。根据第一列、第三列和第四列中的值,我需要使用以下选项之一设置行的背景:
col num: 1 2 3 4 5
Option1: gray gray gray gray gray
Option2: gray red red gray gray
Option3: gray gray gray red red
Option4: gray blue blue blue blue
这需要为每一行单独完成。
我见过一些为行背景设置转换器的示例,但
我怎样才能找到女性的均值/中位数(任何其他类似的东西)?我已经尝试了几段代码来访问女性数据,但没有成功。任何帮助都是非常感谢的。
> jalal <- read.csv("jalal.csv", header=TRUE,sep=",")
> which(jalal$sex==F)
integer(0)
> jalal
age sex weight eye.color hair.color
1 23 F 93.8 blue black
2 21 M 180.8 amber
这里有纯python代码,只是创建了一个NumPy数组。我在这里的问题是,当我使用@jit时,我得到的结果是完全错误的,但是当我删除它时,它是好的。有人能告诉我这是什么原因吗?
@jit
def grayFun(image: np.array) -> np.array:
gray_image = np.empty_like(image)
for i in range(image.shape[0]):
for j in range(image.shape[1]):
gray = gray_image[
由于某种原因,如果触发了我的开关stmt的三种可能方案之一,则执行两次。三种可能性都消失了,解锁,锁定。如果“锁定”被触发,它将同时运行锁定和未锁定的“路径”。
我的代码在下面,行为在附带的屏幕截图中。难道我不明白开关是如何计算值的吗?(也就是说,它是“包含”而不是“等于”检查吗?)
while (graveData.next()) {
switch(graveData.getString("Status")) {
case "Gone":
我将我的图像存储在gray_img_here中,这是一个二维数组的python列表。我想通过应用X= (X-u)/S来标准化每个图像,其中X是像素值,U是图像的平均值,S是该像素的偏差
def normalizeImages(self, gray_img_here):
print "Normalizing the gray images..."
print
gray_img_numpy = np.array(gray_img_here)
for i in range(len(gray_img_here)):
print
我用MatPlotLib在Python中读到了一个单词的图片,并将其倒置,并希望使所有的白色区域都更大,以增强单词的胆量。我怎么能这么做?
我的假设是,我需要查看白色像素范围内的所有像素,并将它们染成白色。这是正确的吗?
请在下面找到代码、示例和期望的结果。图像的尺寸为(465,748),以及
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import pandas as pd
# Code to transform RGB-image into GrayScale an