小编Tob*_*Sta的帖子

我正在散景图中显示一张图片,并使用BoxSelectTool绘制一个矩形.

box_select = BoxSelectTool(callback=callback)

p2 = figure(x_range=(0,700), y_range=(0,500),plot_width=1100,plot_height=1100,tools=[box_select])
p2.image_url( url='url',
         x=1, y=1, w=700, h=500, anchor="bottom_left",source=im_src)

rect_source = ColumnDataSource(data=dict(x=[], y=[], width=[], height=[]))
callback = CustomJS(args=dict(rect_source=rect_source), code="""
    // get data source from Callback args
    var data = rect_source.data;

    /// get BoxSelectTool dimensions from cb_data parameter of Callback
    var geometry = cb_data['geometry'];

    /// calculate Rect attributes
    var width = geometry['x1'] - geometry['x0'];
    var height = geometry['y1'] - geometry['y0'];
    var x = geometry['x0'] + width/2;
    var y = geometry['y0'] + height/2;

    /// update data …

我有不同对象的图像(Pascal Voc),我有一个概率热图.我想通过绘制图像以及在它上面以某种方式绘制热图来可视化它.最好的方法是什么？

我正在考虑像这样使用alpha通道:

im_heat = np.zeros((image.shape[0],image.shape[1],4))
im_heat[:,:,:3] = image
im_heat[:,:,3] = np.rint(255/heatmap)
plt.imshow(im_heat, cmap='jet')
plt.colorbar()

如何自定义颜色条从最小(热图)到最大(热图)？或者有没有更好的方法可视化概率？

我有一个变量，我想预测到未来 30 年。不幸的是，我没有很多样品。

df = pd.DataFrame({'FISCAL_YEAR': [1979,1980,1981,1982,1983,  1984,  
1985,  1986,  1987,  1988,  1989,  1990,  1991,  1992,  1993,  1994,  
1995,  1996,
  1997,  1998,  1999,  2000,  2001,  2002,  2003,  2004,  2005,  2006,  
2007,  2008,  2009,  2010,  2011,  2012,  2013,  2014,  2015,  2016,  
2017,  2018,  2019],
 'VALS': [1341.9,  1966.95,  2085.75,  2087.1000000000004,  2760.75,  
3461.4,  3156.3,  3061.8,  2309.8500000000004,  2320.65,  2535.3,  
2964.6000000000004,  2949.75,  2339.55,
  2327.4,  2571.75,  2299.05,  1560.6000000000001,  1370.25,  1301.4,  
1215.0,  5691.6,  6281.55,  6529.950000000001,  17666.100000000002,  
14467.95,  15205.050000000001,  14717.7,  14426.1,  12946.5,
  13000.5,  12761.550000000001,  13076.1,  13444.650000000001,  
13444.650000000001,  13321.800000000001, …

我正在处理约 200 个节点和约 3500 个边的图表。我需要找到该图的所有派系。使用networkxenumerate_all_cliques()可以很好地处理最多100个节点的较小图形，但对于较大的图形会出现内存不足的情况。

“但是，希望该算法不会耗尽内存，因为它只将候选子列表保留在内存中，并不断删除耗尽的子列表。” enumerate_all_cliques() 的源代码

有没有办法返回长度为 k 的所有派系的生成器，而不是所有派系，以节省内存？