小编des*_*esa的帖子

你能帮我在R做一个类似的情节吗？

我希望它具有交互性,以便我可以旋转球体.我想我应该用rgl.我发现一个例子相似,我需要在这里,但是我无法找到一个方法来绘制一个网格,而不是一个充满球体.

UPD:可以帮助回答问题的可重现数据集(我从这里开始):

u <- runif(1000,0,1) 
v <- runif(1000,0,1) 
theta <- 2 * pi * u 
phi   <- acos(2 * v - 1) 
x <- sin(theta) * cos(phi) 
y <- sin(theta) * sin(phi) 
z <- cos(theta) 
library("lattice") 
cloud(z ~ x + y)

我使用pathlib递归匹配所有文件以根据文件内容过滤文件。然后我想找到这个文件的文件夹的顶层是什么。假设如下。我在文件夹中有一个文件：

a/b/c/file.log

我从级别进行搜索a：

for f in path_data.glob("**/*"):
    if something inside file f:
         # I would like to get in what folder this file is, i.e. 'b'

我现在可以使用以下方法获得所有父母级别：

• f.parents 会给我 b/c
• f.parent 会给我 c
• f.name 会给我 file.log

但我怎么能得到b呢？

准确地说：存储文件的级别数未知。

UPD：我知道我可以用 split 来做到这一点，但我想知道是否有合适的 API 来做到这一点。我找不到。

我需要在 Python 中可视化几个重叠的标量字段。我找到了mayavi图书馆来做这种情节。问题是我不明白如何为标量字段自定义颜色映射。我的想法是为每个字段设置一种颜色的阴影。我试图采用一个例子，但它不起作用。这是我使用红色阴影可视化标量场的代码：

import numpy as np
from mayavi import mlab

x, y, z = np.ogrid[-10:10:20j, -10:10:20j, -10:10:20j]
s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z)

src = mlab.pipeline.scalar_field(s)
volume = mlab.pipeline.volume(src)

lut = np.zeros((256, 4), np.uint8)
lut[:,-1] = 255
lut[:, 0] = np.linspace(0, 255, 256)

volume.module_manager.scalar_lut_manager.lut.table = lut

mlab.draw()
mlab.view(40, 85)

mlab.show()

但是，输出图始终带有标准的蓝红查找表。

我想更改两个轴的书脊宽度：

img = np.random.normal(size=(100, 100))

fig, ax = plt.subplots()
cax = ax.imshow(img)

cbar = fig.colorbar(cax, ticks=np.linspace(0, 70, 8))
[i.set_linewidth(3) for i in cbar.ax.spines.itervalues()]
[i.set_linewidth(3) for i in ax.spines.itervalues()]

然而，结果我得到以下结果：

如何更改着色器轴的脊柱长度？

我注意到使用和不使用上下文管理器定义会话时会有所不同.这里有一个例子:

上下文管理器:

import tensorflow as tf

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.Variable(0)
    tf.summary.scalar("x", x)

with tf.Session(graph=graph) as sess:
    summaries = tf.summary.merge_all()
    print("Operations:", sess.graph.get_operations())
    print("\nSummaries:", summaries)

结果是:

Operations: [<tf.Operation 'Variable/initial_value' type=Const>, <tf.Operation 'Variable' type=VariableV2>, <tf.Operation 'Variable/Assign' type=Assign>, <tf.Operation 'Variable/read' type=Identity>, <tf.Operation 'x/tags' type=Const>, <tf.Operation 'x' type=ScalarSummary>, <tf.Operation 'Merge/MergeSummary' type=MergeSummary>]

Summaries: Tensor("Merge/MergeSummary:0", shape=(), dtype=string)

没有上下文管理器

import tensorflow as tf

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.Variable(0)
    tf.summary.scalar("x", x)

sess = tf.Session(graph=graph)
summaries = tf.summary.merge_all()
print("Operations:", sess.graph.get_operations())
print("Summaries:", summaries)
sess.close() …

我看到了关于如何在Jupyter笔记本中可视化张量流图的这个问题.我发现这个答案来自这个例子,只有一个修改(tensor.tensor_content = bytes("<stripped %d bytes>"%size, 'utf-8')被替换tensor.tensor_content = "<stripped %d bytes>"%size).但是,如果我尝试tensorflow_inception_graph.pb在可视化上重新运行它不起作用:iframe是白色的,并且没有显示节点.

如果你向我解释我做错了什么,我将非常感激.这里有一个简单的例子来重现这个问题.

进口:

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

import tensorflow as tf
import numpy as np

from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML

创建图表:

graph = tf.Graph()
sess = tf.InteractiveSession(graph=graph)

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 25, 25, 3], name='x')
y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='y_true')
y_true_cls = tf.argmax(y_true, dimension=1, name='y_true_cls')

print graph.get_operations()

输出:

[<tensorflow.python.framework.ops.Operation at 0x115902850>,
 <tensorflow.python.framework.ops.Operation at 0x115902690>,
 <tensorflow.python.framework.ops.Operation at …

这里有一个例子：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(100).reshape(20, 5))
df.head()

它给：

          0         1         2         3         4
0  0.424436  0.831037  0.685421  0.170769  0.179134
1  0.984879  0.837583  0.289348  0.403940  0.760511
2  0.216087  0.876270  0.849723  0.020144  0.573268
3  0.558212  0.083600  0.345405  0.492531  0.744830
4  0.708427  0.084600  0.743003  0.459426  0.354911

我应用以下功能：

df.groupby([0, 1, 2]).apply(lambda x: pd.DataFrame({
    "3sq": x[3].values**2,
    "4sq": x[4].values**2,
    "3*4": x[3].values*x[4].values,
})).reset_index().head()

结果是：

          0         1         2  level_3       3*4       3sq       4sq
0  0.009899  0.122257  0.159538        0  0.559871  0.501726  0.624755
1  0.105528  0.643789  0.219537        0  0.115762  0.199059  0.067321
2 …

我正在尝试编译以下最小示例GLFW：

#include <GLFW/glfw3.h>
#include <thread>

int main() {
    glfwInit();
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
    glfwTerminate();
    return 0;
}

我的CMakeLists.txt文件是：

cmake_minimum_required(VERSION 3.9)
project(viewer)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

find_package(glfw3 3.2 REQUIRED)
include_directories(${GLFW_INCLUDE_DIRS})

add_executable(viewer main.cpp)

target_link_libraries(viewer ${GLFW_LIBRARIES})

如果我尝试编译代码，它会失败并显示以下错误消息：

[ 50%] Linking CXX executable visualiser
Undefined symbols for architecture x86_64:
  "_glfwInit", referenced from:
      _main in main.cpp.o
  "_glfwTerminate", referenced from:
      _main in main.cpp.o
ld: symbol(s) not found for architecture x86_64
clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation)
make[3]: *** [visualiser] …

在以下环境中：

• Mac OS：大苏尔
• R：版本 4.0.3
• Java：Java 版本“1.8.0_271”

我正在尝试运行：

install.packages("rJava", type='source')

但是，它失败并出现以下错误：

clang -o libjri.jnilib Rengine.o jri.o Rcallbacks.o Rinit.o globals.o rjava.o  -dynamiclib -framework JavaVM -L/usr/local/opt/gettext/lib -L/usr/local/opt/readline/lib -L/usr/local/lib -L/usr/local/opt/gettext/lib -L/usr/local/opt/readline/lib -L/usr/local/lib -L/usr/local/Cellar/r/4.0.3/lib/R/lib -lR -L/usr/local/Cellar/pcre2/10.35/lib -lpcre2-8 -llzma -lbz2 -lz -licucore -ldl -lm -liconv
ld: framework not found JavaVM
clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation)
make[2]: *** [libjri.jnilib] Error 1
make[1]: *** [src/JRI.jar] Error 2
make: *** [jri] Error 2
ERROR: compilation failed for package ‘rJava’ …