小编Chr*_*own的帖子

我在mpl中设置自定义样式表.我在网上发现并修改了一些示例设置:

axes.titlesize  : 18
axes.labelsize  : large
axes.labelcolor : ffffff

我还想更改标题的字体颜色.从这些设置,axes.titlecolor似乎是一个很好的猜测,但它不起作用.关于如何做到这一点的任何想法？

我想让这个对话框水平扩展以显示所有图像。我不希望它垂直扩展，因为会有一个滚动条。sizePolicy被注释掉的东西没有帮助。这些图像只是四张并排时比窗口宽的图片。

我究竟做错了什么？

from PyQt4 import QtGui, QtCore

class Images(QtGui.QDialog):
    def __init__(self, pics, size, imagesPerRow=6, imagePopup=True, parent=None):
        QtGui.QDialog.__init__(self)
        self.scrollArea = QtGui.QScrollArea(self)
        self.scrollArea.setWidgetResizable(True)
        self.scrollAreaWidgetContents = QtGui.QWidget(self.scrollArea)
        self.scrollArea.setWidget(self.scrollAreaWidgetContents)
        #sp = QtGui.QSizePolicy()
        #sp.setHorizontalPolicy(QtGui.QSizePolicy.Expanding)
        #self.setSizePolicy(sp)
        #self.scrollAreaWidgetContents.setSizePolicy(sp)
        #self.scrollArea.setSizePolicy(sp)

        self.verticalLayout = QtGui.QVBoxLayout(self)
        self.verticalLayout.addWidget(self.scrollArea)

        self.gLayoutScroll = QtGui.QGridLayout(self.scrollAreaWidgetContents)

        row = col = 0
        for pic in pics:
            thumb = QtGui.QLabel()
            pixmap = QtGui.QPixmap(pic)
            pixmap = pixmap.scaled(size, QtCore.Qt.KeepAspectRatioByExpanding, QtCore.Qt.SmoothTransformation)
            thumb.setPixmap(pixmap)
            self.gLayoutScroll.addWidget(thumb, row, col)

            col +=1
            if col % imagesPerRow == 0:
                row += 1
                col = …

我有一个二维 numpy 数组：data.shape==(n,8) 和另一个 ind.shape=(n,4)。ind 数组的长度与数据相同，并包含 [4,3,0,6] 等索引。如何创建另一个包含由 ind 索引指定的数据元素的 shape==(n,4) 数组？我的实际数组很长（形状 [0]），所以循环很慢。一定有比循环更好的方法吗？

import numpy as np
# Example data
data = np.array([[ 0.44180102, -0.05941365,  2.1482739 , -0.56875081, -1.45400572,
        -1.44391254, -0.33710766, -0.44214518],
       [ 0.79506417, -2.46156966, -0.09929341, -1.07347179,  1.03986533,
        -0.45745476,  0.58853107, -1.08565425],
       [ 1.40348682, -1.43396403,  0.8267174 , -1.54812358, -1.05854445,
         0.15789466, -0.0666025 ,  0.29058816]])
ind = np.array([[3, 4, 1, 5],
                [4, 7, 0, 1],
                [5, 1, 3, 6]])

# This is the part I want to vectorize:
out = np.zeros(ind.shape)
for i …