小编Ziv*_*iva的帖子

我有一个想法,创建一个应用程序,使我能够从Android上的相机手机分析图像.我正在考虑创建一个能够识别面部的应用程序(现在只是一个想法),但首先我想创建一些更容易的东西(比如检测例如蓝色圆圈旁边的红色方块的应用程序).Android有任何库或功能可以帮助我识别我使用相机手机拍摄的照片中的形状(如方形,矩形,圆形)和颜色吗？欢迎任何建议

我有一个命名元组列表：

from collections import namedtuple

T = namedtuple('T', ['attr1', 'attr2', 'attr3', 'attr4'])
t1 = T('T1', 1, '1234', 'XYZ')
t2 = T('T2', 2, '1254', 'ABC')
t3 = T('T2', 2, '1264', 'DEF')
l = [t1, t2, t3]

我想检查元素在列表T中是否存在attr1 = 'T2'。

通过执行以下操作检查列表是否包含此类元素：

any(x for x in l if x.attr1 == 'T2')

仅返回该命名元组是否在列表中的信息。
我也想从列表中弹出这个namedtuple。
一种方法是：

if any(x for x in l if x.attr1 == 'T2'):
   result = [x for x in l if x.attr1 == 'T2'].pop()

但是，我不喜欢这种解决方案，因为我在列表上循环了l两次。

有没有更好/更优雅的方法？

我正在计算给定数据的 SHA256：

let hashvalue = sha2::Sha256::digest(&data);

计算后，我想将此值放入结构的字段中：

let x = Hash { value: hashvalue };

但是，Hash结构需要 value 的类型[u8; 32]，而我的hashvalue变量是 type GenericArray<u8, ?>。我怎样才能转换hashvalue成正确的类型？我尝试使用as [u8; 32]，arr!但没有用。

我使用matplotlib库绘制了一个图,它描绘了两个直方图和平均线.我认为如果添加传说,情节会更清晰.我想创建一个图例,说明这两条平均线的确切值.下面我附上我的代码和我生成的图表以及显示我想要实现的图片(这是我使用powerpoint添加图例的图片):

def setPlot(data, mycolor, myalpha, mylinestyle):
    plt.style.use('ggplot')
    plt.rc('xtick',labelsize=12)
    plt.rc('ytick',labelsize=12)
    plt.xlabel("Incomes")
    plt.hist(data, bins=50, color= mycolor, alpha=myalpha)
    plt.axvline(numpy.mean(data), color=mycolor, linestyle=mylinestyle, linewidth=1.5)
    plt.show()

我将不胜感激任何建议.

- - - - - -解 - - - -

感谢来自wwii和tom的伟大建议,我能够实现我的想法的解决方案.我试图连接这两个建议,这就是我获得的:

def setPlot(data, mycolor, myalpha, mylinestyle):
    plt.style.use('ggplot')
    plt.rc('xtick',labelsize=12)
    plt.rc('ytick',labelsize=12)
    plt.xlabel("Incomes")
    plt.hist(data, bins=50, color= mycolor, alpha=myalpha)
    plt.axvline(numpy.mean(data), color=mycolor, linestyle=mylinestyle, linewidth=1.5, label=str(numpy.mean(data)))
    plt.legend(loc='upper right')
    plt.show()

以及我生成的情节的例子:

非常感谢你的帮助!

我有一个函数，它考虑三种不同的情况，并针对每种情况调用不同的函数，如下例所示

def my_fun(input):
 if input == 1:
    fun1()
 if input == 2:
    fun2()
 if input == 3:
    fun3()

我想my_fun使用编写函数测试py.test，但我不知道如何测试是否为给定输入调用了正确的函数？

我创建了一个图例，其中包含两行，如下所示：

是否可以为每行添加标签/标题，当我显示情节时，图例显示为：

Title1: One One One
Title2: Two Two Two

非常感谢您的任何建议！

我有一个数值列表,例如my_list = [1,34,56,2,7,89,12,13,10,56,43,12,78,98,5,105,1,2]一组预定义的组:

group1 - values between 0 and 5,
group2 - values between 6 and 12,
group3 - values between 13 and 25,
group4 - values between 26 and 60,
group5 - values between 61 and inf,

我想获得以下内容:

{1: [1,2,1,2,5],
2: [7,12,10,12],
3: [13],
4: [34,56,56,43],
5: [89,78,98,105]} 

一种方法是创建一个for循环并检查每个元素的if-elif-else条件,如下所示:

for element in my_list:
    if 0 <= element <= 5:
       groups[1].append(element)
    elif 6 <= element <= 12:
       groups[2].append(element)
    elif ...

有没有办法将列表中的元素分组更快更优雅？我正在使用的真实my_list很大,所以任何优化方式都会很棒!

我正在尝试为我的程序运行py.test cov，但是我仍然有一个信息：testFile.txt sCoverage.py warning: No data was collected. 即使在代码中仍然是未测试的函数（在我的示例diff中）。下面是测试命令的代码示例py.test --cov=testcov.py。我正在使用python 2.7.9

def suma(x,y):
    z = x + y
    return z

def diff(x,y):
    return x-y

if __name__ == "__main__":
    a = suma(2,3)
    b = diff(7,5)
    print a
    print b

## ------------------------TESTS-----------------------------   
import pytest

def testSuma():
    assert suma(2,3) == 5

有人可以解释我，我在做什么错吗？

我想使用python matplotlib库创建一个堆栈图,我在下面的伪代码中做了

plt.stackplot(x,
          [first_value, second_value, third_value], 
          colors=['color1','color2','color3'])

但是我想在每个部分(即first_value,second_value,third_value)添加不同的阴影,但该hatch命令适用于整个图.如何将堆栈图传递给不同的阴影列表？

我想在同一个图形上绘制直方图和线图.但是,要做到这一点,我需要将直方图作为概率质量函数,所以我希望在y轴上得到一个概率值.但是,我不知道该怎么做,因为使用该normed选项没有帮助.下面是我的源代码和使用过的数据的预览.我会非常感谢所有的建议.

data = [12565, 1342, 5913, 303, 3464, 4504, 5000, 840, 1247, 831, 2771, 4005, 1000, 1580, 7163, 866, 1732, 3361, 2599, 4006, 3583, 1222, 2676, 1401, 2598, 697, 4078, 5016, 1250, 7083, 3378, 600, 1221, 2511, 9244, 1732, 2295, 469, 4583, 1733, 1364, 2430, 540, 2599, 12254, 2500, 6056, 833, 1600, 5317, 8333, 2598, 950, 6086, 4000, 2840, 4851, 6150, 8917, 1108, 2234, 1383, 2174, 2376, 1729, 714, 3800, 1020, 3457, 1246, 7200, 4001, 1211, 1076, 1320, …