小编unt*_*gam的帖子

Python：QML 布局内的 matplotlib 绘图

考虑以下 python3 PyQt 代码来显示带有工具栏的交互式 matplotlib 图形

import sys, sip
import numpy as np
from PyQt5 import QtGui, QtWidgets
from PyQt5.Qt import *

from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar
import matplotlib.pyplot as plt

app = QApplication(sys.argv)
top = QWidget()

fig = plt.figure()
ax = fig.gca()
x = np.linspace(0,5,100)
ax.plot(x,np.sin(x))
canvas = FigureCanvas(fig)
toolbar = NavigationToolbar(canvas, top)

def pick(event):
    if (event.xdata is None) or (event.ydata is None): return
    ax.plot([0,event.xdata],[0,event.ydata])
    canvas.draw()

canvas.mpl_connect('button_press_event', pick)

layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
layout.addWidget(toolbar) …

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python matplotlib qml

unt*_*gam

2017 06-10

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Qt QML: in-file definition of reusable objects

I have a Qml component that is reasonably large so that I want to make it a reusable component but it is too small/non-generic such that I want to avoid creating its own .qml file. It seems like Components are the right method to define reusable objects in the same file, but when I do that I don't know how to access and change properties of the contained objects.

More specifically, imagine having an in-file definition like this

Component { …

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qt components loader reusability qml

unt*_*gam

2017 05-23

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enable_if:没有参数的void成员函数的最小示例

我试图std::enable_if在C++ 11中更好地理解并且一直在尝试编写一个最小的例子:一个A具有成员函数的类,void foo()它具有基于T类模板中的类型的不同实现.
下面的代码给出了期望的结果,但我还没有完全理解它.为什么版本V2有效,但不是V1？为什么U需要"冗余"类型？

#include <iostream>
#include <type_traits>

template <typename T>
class A {

    public:

        A(T x) : a_(x) {}

        // Enable this function if T == int
        /* V1 */ // template <           typename std::enable_if<std::is_same<T,int>::value,int>::type = 0>
        /* V2 */ template <typename U=T, typename std::enable_if<std::is_same<U,int>::value,int>::type = 0>
        void foo() { std::cout << "\nINT: " << a_ << "\n"; }

        // Enable this function if T …

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c++ void sfinae enable-if c++11

unt*_*gam

lucky-day

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在虚拟环境中安装我自己的 python 模块

我拥有的：

我想变成模块的本地 Python3 文件 test_module
test_module包含一个空的__init__.py、一个setup.py文件（见下文）和包含多个源文件的子目录的文件夹

我想要的是：

在test_module当地不断努力和改进
有一种简单的方法可以test_module在我自己的虚拟环境中本地安装及其所有依赖项（使用创建python3 -m venv my_environment）
运行通过使用模块的文件python myexample.py，而不必在每次进入或退出时调整我的本地 PYTHONPATH 变量my_environment
通过 git 与其他人共享我的 python 代码，并允许他们使用相同的过程在他们的机器上本地安装他们的代码（尽可能简单）
学习如何创建自己的模块的最佳实践

我现在是怎么做的：

pip freeze > requirements.txt并pip install -r requirements.txt用于安装依赖项
添加export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:."到my_environment/bin/activate, 在搜索路径中拥有我自己的模块（如下所示：How do you set your pythonpath in an already-created virtualenv?）

我想知道是否有基于的“更清洁”的解决方案setup.py，可能涉及pip install ./test_module处理 2.-3 的类似或类似内容。自动地。

我当前的setup.py文件如下所示

 from …

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python module virtualenv

unt*_*gam

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Julia Plotting：删除和修改现有行

两个问题合二为一：鉴于在 Julia 中绘制的一条线，我如何才能

从情节和图例中删除它（不清除整个情节）
更改其属性（如颜色、厚度、不透明度）

作为下面代码中的一个具体示例，我如何 1. 删除以前的回归线或 2. 将它们的不透明度更改为 0.1？

using Plots; gr()

f = x->.3x+.2
g = x->f(x)+.2*randn()

x = rand(2)
y = g.(x)
plt = scatter(x,y,c=:orange)
plot!(0:.1:1, f, ylim=(0,1), c=:green, alpha=.3, linewidth=10)

anim = Animation()
for i=1:200
    r = rand()
    x_new, y_new = r, g(r)
    push!(plt, x_new, y_new)
    push!(x, x_new)
    push!(y, y_new)
    A = hcat(fill(1., size(x)), x)
    coefs = A\y
    plot!(0:.1:1, x->coefs[2]*x+coefs[1], c=:blue)  # plot new regression line
    # 1. delete previous line
    # 2. set alpha …

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plot setattribute julia

unt*_*gam

2019 09-07

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JavaScript：未定义模块/要求

I'd like to have Jest testing for some JavaScript code that I'm using in the frontend of my web app. From what I understand, I need to export and import functions from my module so I can test them in Jest, and Jest (only) supports CommonJS module syntax out of the box. As a result, my code looks as follows:

<!-- index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html><body><div>Hello World</div>
<script src="./utils.js">
    console.log('foo: ' + foo());
</script>
</body></html>

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// utils.js
function foo() {return …

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javascript commonjs jestjs module.exports

unt*_*gam

2020 09-06

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Julia：创建具有可选依赖项的包

我想构建一个数字包，它还具有可视化的可选支持。为简单起见，假设各自的依赖项用于NumPackage繁重的工作和VizPackage可选的可视化。

在 Julia 中，我如何构建一个具有所需依赖项但仅作为可选依赖项的模块NumPackage，例如对于VizPackage那些想要运行示例模拟并将其可视化的用户？

我看到了Requires.jl包，但不确定它是否是适合我想要做的事情的工具。

dependencies package julia

unt*_*gam

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Julia：找出是从 REPL 还是命令行运行

有没有办法确定 julia 脚本myprog.jl是通过命令行调用的julia myprog.jl还是通过 REPL调用的include("myprog.jl")？

背景：我正在使用ArgParse.jl包，因为我无法从 REPL 传递命令行参数，所以我只想ARGS = "argA --optB 1 --flagC"在调用之前设置一个变量include("myprog.jl")，以获得与julia myprog.jl argA --optB 1 --flagC命令行相同的结果。为此，我需要知道程序是从命令行调用还是从 REPL 调用，这样我就可以编写类似

if called_from_repl
    parse_args(split(ARGS),s)
else
    parse_args(s)
end

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read-eval-print-loop julia

unt*_*gam

2019 12-10

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Julia - CartesianIndices 的表现

我正在挖掘源代码，Base.IteratorsMD我确信Base.nextindfor CartesianIndex(in julia/base/multidimensional.jl，请参见此处https://github.com/JuliaLang/julia/blob/55e36cc308b66d3472990a06b2797f9f9154ea0a/base/multidimensional.jl#L142-L150 ) 的实现效率极低：

function Base.nextind(a::AbstractArray{<:Any,N}, i::CartesianIndex{N}) where {N}
    iter = CartesianIndices(axes(a))
    return CartesianIndex(inc(i.I, first(iter).I, last(iter).I))
end

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我认为CartesianIndices(...)在每次调用中创建一个新实例必须非常昂贵，因为在我的机器上CartesianIndices(...)通过 REPL调用似乎创建了所有索引。因此，我为替代实现编写了以下基准脚本mynextind：

using Base.IteratorsMD

function mynextind(a::AbstractArray{<:Any,N}, i::CartesianIndex{N}) where {N}
    dims = (x.stop for x in axes(a))
    return CartesianIndex(Base.IteratorsMD.inc(i.I, CartesianIndex(ones(Int64, length(dims))...).I, CartesianIndex(dims...).I))
end

function f(func, M)
    c = CartesianIndex(1,1)
    while true
        (c = func(M, c)) == CartesianIndex(size(M)...) && break
    end
end

A = rand(100,100)

@btime f(Base.nextind, A)
@btime f(mynextind, A) …

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performance benchmarking julia

unt*_*gam

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朱莉娅：稀疏矩阵的视图

我view对朱莉娅对稀疏矩阵的行为感到困惑不解：

using LinearAlgebra, SparseArrays, BenchmarkTools
v = SparseVector(1000, [212,554,873], [.3, .4, .3]);
A = sparse(diagm(rand(1000)));  # same effect observed for non-diag matrix
B = view(A, :, :);

julia> @btime A*v;
  1.536 ?s (4 allocations: 23.84 KiB)

julia> @btime B*v;
  11.557 ms (5 allocations: 288 bytes)

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B*v似乎占用的内存少得多，但比慢8000倍A*v。这是怎么回事，是什么导致这些性能差异？

performance benchmarking sparse-matrix julia

unt*_*gam

2019 11-05

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tikz：剪切范围的相对位置

我试图将一些tikz图组成一个更大的概览图，但是我很难将子图像相对于其父对象以及彼此对齐。

使用scope和从其他tikz图形中以矩形形状裁剪出子图像clip：

\documentclass[crop,tikz]{standalone}
\usepackage{relsize, xcolor, tikz}

\begin{document}

\begin{tikzpicture}[x=0.04cm,y=-0.04cm]

    \begin{scope}[xshift=0, yshift=0, local bounding box=scopeAouter]
        \fill [black!40, rounded corners=5] (0, 0) rectangle ++(60, 70);  % bounding rectangle
        \begin{scope}[xshift=0, yshift=0, scale=.5, local bounding box=scopeAinner]
            \clip [rounded corners=3] (-30, -5) rectangle ++(100, 50);  % cannot change this line
            % dummy pattern
            \fill [red!60] (-100,-100) rectangle (100, 100);
            \fill [blue!60] (-100, -100) -- (100, -100) -- (100, 100) -- cycle;
        \end{scope}
    \end{scope}

    \begin{scope}[xshift=80, yshift=0, local bounding box=scopeBouter]
        \fill [black!40, rounded corners=5] …

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layout latex scope tikz

unt*_*gam

2019 10-24

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Julia Plotting：push!() 添加到错误的行

我想push!()在 for 循环中使用来继续两条单独的绘图线。考虑以下示例：

using Plots; gr()

f = x->x*x
g = x->f(x)+.2*randn()
p = plot(-1:.1:0, f, ylim=(-1,2), c=:blue)
s = scatter!(-1:.1:0, g, c=:red)

anim = Animation()
for i=1:10
    x = i/10
    push!(p, x, f(x))
    push!(s, x, g(x)) # without this, f gets continued as expected
    frame(anim)
end
gif(anim, "test.gif", fps=2)

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为什么push!(p, ...)和push!(s,...)两者都继续蓝线？如何将分散的数据附加到s？