我正在阅读Kochen的书"C语言编程",我很困惑他解释了多维数组的初始化

特别是,我不理解下面句子的含义注意,在这种情况下,需要内部大括号来强制正确初始化.没有它们,第三行的前两行和前两个元素将被初始化.我不确定这句话意味着什么.
从Python 3.2开始,logging.Logger.setLevel接受字符串级别,例如'INFO'而不是相应的整数常量.这非常方便,除非您无法以数字方式比较这些级别,而大多数其他日志记录方法只接受整数.如何使用logging包提供的功能将级别字符串转换为数字级别?具体来说,我想要做到这一点:
>>> logging.???('INFO') == logging.INFO
True
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 如果我提交A了标记为 eg 的提交tag-A,然后下一个提交B标记为tag-B; 如果我压缩这 2 个提交,标签会发生什么?两者都会被分配到被压扁的提交吗?
环境:windows 10(家庭,专业),visual studio 2015(社区,专业)所有组合.
启动visual studio 2015 update 1,新项目,Native-Activity Application(Android),从而制作默认的android原生应用.构建解决方案并开始调试.然后会出现这样的错误消息:
无法开始调试.Android命令'run-as'失败.套餐'com.Android1'未知.
我用Google搜索,但找不到如何解决.我错过了什么?如何设置我的环境,或修复一些东西?
我使用MatplotLib和Cartopy生成一些数据图像.问题是,当我将帧大小设置为全屏并使用plt.show()时,图像是完美的,分辨率很好.
但是,当我使用'plt.savefig()'保存此图时,保存的图像保持原始大小(不是全屏).
显示结果图像:


我的代码如下:
def plot_tec_cartopy(descfile):global matrixLon,matrixLat,matrixTec
ax = plt.axes(projection=cartopy.crs.PlateCarree())
v = np.linspace(0, 80, 46, endpoint=True)
cp = plt.contourf(matrixLon, matrixLat, matrixTec, v, cmap=plt.cm.rainbow)
plt.clim(0, 80)
plt.colorbar(cp)
ax.add_feature(cartopy.feature.COASTLINE)
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle=':')
ax.set_extent([-85, -30, -60, 15])
# Setting X and Y labels using LON/LAT format
ax.set_xticks([-85, -75, -65, -55, -45, -35])
ax.set_yticks([-60, -55, -50, -45, -40, -35, -30, -25, -20, -15, -10, -5, 0, 5, 10, 15])
lon_formatter = LongitudeFormatter(number_format='.0f',
degree_symbol='',
dateline_direction_label=True)
lat_formatter = LatitudeFormatter(number_format='.0f',
degree_symbol='')
ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
plt.title('Conteúdo Eletrônico Total', style='normal', fontsize='12') …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我想检测用户何时在任何应用程序中粘贴了某些内容,因此我可以跟进将新项目复制到剪贴板(用例:我有一个项目列表,我从数据库中逐一复制- 一个进入网页,并希望在我完成粘贴后自动将下一个放入剪贴板。)
目前我有一个使用 Tkinter 的按钮,它在使用以下代码按下时复制一个字段。
self.root.clipboard_clear()
self.root.clipboard_append(text)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我需要什么方法来检测何时在另一个应用程序中执行了粘贴,以便我可以将下一个项目加载到剪贴板中。我希望它能够在 Win/Mac/Linux 上运行,因为我可以在所有这三个上工作。有任何想法吗?
我不太确定python中有可能(或类似的东西).我想从作为此类属性的对象访问类的方法(或其他对象).
请考虑以下代码:
class A():
def __init__(self):
self.b = B()
self.c = C()
def print_owner(self):
print('owner')
class B():
def __init__(self):
pass
def call_owner(self):
self.owner().print_owner()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
所以b作为类的对象属性A,可以引用一个方法或属性A?
或者类似地,是否b可以访问c?
组合以字典排序顺序发出.因此,如果对输入iterable进行排序,则将按排序顺序生成组合元组.
元素根据其位置而不是其价值被视为唯一元素.因此,如果输入元素是唯一的,则每个组合中将不存在重复值.
[强调我的]
在这里做出的确切保证是什么?经验检查表明,元素总是被发射出来
for i in range(len(iterable)):
for j in range(i + 1, len(iterable)):
for k in range(j + 1, len(iterable)):
...
yield iterable[i], iterable[j], iterable[k], ...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在这种情况下,"lexicographixal order"是什么意思?特别是,我认为强调的句子是至关重要的,但我不是连接的100%.我认为这意味着lexicographixal顺序适用于元素的索引,无论价值如何,但我希望有人确认.
I want to know how Python knows (if it knows) that a value-type object is already stored in its memory (and also knows where it is).
For this code, when assigning the value 1 for b, how does it know that the value 1 is already in its memory and stores its reference in b?
>>> a = 1
>>> b = 1
>>> a is b
True
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 通常,如果您尝试在numpy中分配数组末尾,则不存在的元素将被忽略。
>>> x = np.zeros(5)
>>> x[3:6] = np.arange(5)[2:5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape (2)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是,如果仅分配了一个元素,则完全在数组“成功”之后执行相同的操作:
>>> x[5:] = np.arange(5)[4:]
>>> x[5:] = np.arange(5)[4:100]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
仅在RHS具有以下要素的情况下才有效:
>>> x[5:] = np.arange(5)[3:]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (2) into shape (0)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
为什么会这样呢?如何在这里不出错?是否已记录此行为,或者是错误?
python ×7
python-3.x ×2
android ×1
c ×1
c++ ×1
cartopy ×1
clipboard ×1
debugging ×1
git ×1
git-commit ×1
git-squash ×1
git-tag ×1
indexing ×1
logging ×1
matplotlib ×1
memory ×1
numpy ×1
slice ×1
tkinter ×1