小编Col*_*der的帖子

我有这样的代码

BigDecimal withoutTax, tax, withTax, totalPrice;
totalPrice = new BigDecimal(0.0);
BigDecimal amount = new BigDecimal(String.valueOf(table.getValueAt(table.getSelectedRow(), 3)).replace(",", "."));
BigDecimal price = new BigDecimal(String.valueOf(table.getValueAt(table.getSelectedRow(), 4)).replace(",", "."));
withoutTax = amount.multiply(price, new MathContext(5));
table.setValueAt(withoutTax.toPlainString(), table.getSelectedRow(), 5);
tax = withoutTax.multiply(new BigDecimal(0.23), new MathContext(2));
table.setValueAt(tax.toPlainString(), table.getSelectedRow(), 7);
withTax = withoutTax.add(tax, new MathContext(5));
table.setValueAt(withTax.toPlainString(), table.getSelectedRow(), 8);
totalPrice.add(withTax, new MathContext(5));
paymentNum.setText(String.valueOf(totalPrice.toPlainString()));

为什么我收到的totalPrice.add是在withoutTax.add工作正常的情况下被忽略了？

鉴于其链接，我想捕获一个在线视频（例如来自 YouTube）以进行进一步处理，而无需将其下载到磁盘上。我的意思是我想尽可能将它直接加载到内存中。根据这些链接：
http : //answers.opencv.org/question/24012/reading-video-stream-from-ip-camera-in-opencv-java/#24013
http://answers.opencv.org/question /24154/how-to-using-opencv-api-get-web-video-stream/#24156
http://answers.opencv.org/question/133/how-do-i-access-an-ip-camera /
https://pypi.org/project/pafy/
它应该是可行的。我的尝试是这样的：

import cv2
import pafy

vid = pafy.new("https://www.youtube.com/watch?v=QuELiw8tbx8")
vid_cap = cv2.VideoCapture()
vid_cap.open(vid.getbest(preftype="webm").url)

但是它失败并出现错误

(python:12925): GLib-GObject-CRITICAL **: 14:48:56.168: g_object_set: assertion 'G_IS_OBJECT (object)' failed
False

如何使用 python 实现我的目标？

我想从wav文件中获取一个频谱图，然后将其保存为png，但是我只需要图像的内容（而不是轴或其他任何东西）。我遇到了
Matplotlib绘制的这些问题：删除轴，图例和空白区域
scipy：没有框架，轴，仅内容的savefig
我也阅读了Matplotlib文档，但似乎无用，因此上述问题的答案已过时或我做错事是因为简单

plt.savefig('out.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)

不做我想实现的目标。最初，我尝试遵循此指南，但是代码崩溃了。然后，我尝试了这种方法，但是由于它已经过时，因此我对其进行了一些修改：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile
import numpy as np

def graph_spectrogram(wav_file):
    rate, data = wavfile.read(wav_file)
    pxx, freqs, bins, im = plt.specgram(x=data, Fs=rate, noverlap=384, NFFT=512)
    plt.axis('off')
    plt.savefig('sp_xyz.png', bbox_inches='tight', dpi=300, frameon='false')

if __name__ == '__main__': # Main function
    graph_spectrogram('...')

这就是我得到的：
也许它不可见，但是内容周围有一个白色边框（从最大到最小）：左，下，上，右。我想要相同的图像，但只包含内容，没有其他内容。我该如何实现？我使用python 3.6和Matplotlib 2.0.2。

我已经搜索了一整天，但仍然找不到解决我的问题的简单答案：当我在另一个单元格中编辑它时，如何使 JTable 单元格更新它的值？

我想以某种方式使用它，fireTableCellUpdated但我不太明白如何使用它、何时使用、在什么对象上使用。

我想要的是获得某种监听器来监听该值是否发生变化。在这个特定的场景中，我有可编辑的第三列，我在其中存储金额，并且我希望该侦听器自动计算并设置一行中其他单元格中的值。我想出了这样的东西：

@Override
public void tableChanged(TableModelEvent e)
{
    BigDecimal withoutTax, tax, withTax;

    for(int i = 0; i < table.getRowCount(); i++)
    {
            BigDecimal amount = new BigDecimal(String.valueOf(table.getValueAt(i, 3)).replace(",", "."));
            BigDecimal price = new BigDecimal(String.valueOf(table.getValueAt(i, 4)).replace(",", "."));
            withoutTax = amount.multiply(price, new MathContext(2));
            table.setValueAt(withoutTax, i, 5);
            tax = withoutTax.multiply(new BigDecimal(0.23), new MathContext(2));
            table.setValueAt(tax, i, 7);
            withTax = withoutTax.add(tax, new MathContext(2));
            table.setValueAt(withTax, i, 8);
    }
}

但这会导致StackOverflowError我猜测这是因为table.setValueAt激发了tableChanged侦听器，所以它进入了无限循环。

有人可以解释一下我怎样才能做到这一点吗？

我想利用python的多处理模块来并行化这个简单的例子:

import numpy as np
import h5py
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from multiprocessing import Pool

def load_array(path, variable):
    try:
        return np.array(h5py.File(path, "r").get(variable))
    except:
        raise FileNotFoundError("Corrupted file: {}".format(path))

def mat2img(rootdir, save_path, variable):

    fig = plt.figure()

    print("Processing " + rootdir)

    for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
        for file in files:
            arr = load_array(os.path.join(subdir, file), variable).T

            fig.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0)
            plt.pcolormesh(np.arange(0, arr.shape[1]), np.arange(0, arr.shape[0]), arr, cmap="jet")
            plt.axis("off")
            plt.savefig(os.path.join(save_path, subdir.split(os.path.sep)[-1], file + ".jpg"))
            plt.clf()

if __name__ == '__main__':

    with Pool(processes=3) as pool: …