小编Mat*_*711的帖子

matplotlib中有哪些命名颜色可用于绘图？我可以在matplotlib文档中找到一个列表,声明这些是唯一的名称:

b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white

但是,我发现这些颜色也可以使用,至少在这种情况下:

scatter(X,Y, color='red')
scatter(X,Y, color='orange')
scatter(X,Y, color='darkgreen')

但这些不在上面的列表中.有谁知道可用的命名颜色的详尽列表？

我有一个名为conda的环境old_name,如何在new_name不破坏引用的情况下更改其名称？

我有16个pdf,我想转换成一个...我在Ubuntu 10.10,我该怎么办？

我有一个驻留在单个.py文件中的应用程序.我已经能够让pyInstaller成功地将它捆绑到一个EXE for Windows中.问题是,应用程序需要一个始终位于同一目录中的应用程序旁边的.cfg文件.

通常,我使用以下代码构建路径:

import os
config_name = 'myapp.cfg'
config_path = os.path.join(sys.path[0], config_name)

但是,当从pyInstaller生成的EXE调用sys.path时,它似乎是空白的.当您运行python交互式命令行并尝试获取sys.path [0]时,会发生同样的行为.

有没有更具体的方法来获取当前运行的应用程序的路径,以便我可以找到相对于它的文件？

我正在使用一个列表 p = [[1,2,3],[4,5,6]]

如果我做 :

>>>d=zip(p)
>>>list(d)
[([1, 2, 3],), ([4, 5, 6],)]

虽然,我真正想要的是使用这个:

>>>d=zip(*p)
>>>list(d)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

我发现在列表名称之前添加一个'*'给出了我所需的输出,但是我无法弄清楚它们的操作差异.你能解释一下这个区别吗？

我不小心在GitKraken中克隆了两次相同的存储库(不要问我怎么样,我还在Git中学习),现在它在repo概述中出现了两次.它都指向同一个文件夹,所以我不能只删除回购,因为我也会失去另一个.如何从概览中删除一个？

我可以想象这对于删除GitKraken中的旧存储库也很有用,但仍然有本地计算机上的文件.

如何在R中的传单地图中的标记上接收鼠标单击事件？我正在使用RStudio /传单并通过Shiny运行.

我想获取标记的值(例如,ID)并使用它来更新sidebarPanel.

我有问题 return self

class Fib: 
    def __init__(self, max):
        self.max = max
    def __iter__(self): 
        self.a = 0
        self.b = 1
        return self
    def __next__(self):
        fib = self.a
        if fib > self.max:
            raise StopIteration
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return fib

我已经看到这个问题回归自我问题,但我无法理解它的好处是return self什么？

我有一个numpy ndarray,我想检查每个行向量是否单调增加.

例:

a = np.asarray([[1,2,3],[1,5,7],[4,3,6]])
monotonically_increasing(a)

预期收益:

[True, True, False]

我不完全确定如何有效地做到这一点,因为矩阵预计会非常大(~1000x1000),并希望得到一些帮助.

hexbin和histogram2d有什么区别？

f, (ax1,ax2) = plt.subplots(2)
ax1.hexbin(vradsel[0], distsel[0],gridsize=20,extent=-200,200,4,20],cmap=plt.cm.binary)
H, xedges, yedges =np.histogram2d(vradsel[0], distsel[0],bins=20,range=[[-200,200],[4,20]])
ax2.imshow(H, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary, aspect='auto',extent=[xedges[0],xedges[-1],yedges[0],yedges[-1]])
plt.show()

您可以看到histogram2d旋转了-90度。我知道数据应该像hexbin图。