小编And*_*eak的帖子

当我写一个有百分号的值时,excel会在该单元格顶部显示一个绿色箭头.

这是我用来在特定单元格中写入值的方法.

worksheet.write(1, 46, '12%')

我试过这个:

worksheet.write_string(1, 46, '12%')

还有这个

worksheet.write_number(1, 46, '12%')

但我得到了相同的结果.

我怎么能摆脱绿色箭头？

谢谢!

下图显示了哪个箭头很小的图...

我尝试了下面的代码，但没有成功...它说“提高AttributeError（'未知属性％s'％k）AttributeError：未知属性头宽” ...

xyfrom=[10,620]
xyto=[130,620]
ax.annotate("",xyfrom,xyto,arrowprops=dict(arrowstyle='<->',linewidth = 2,     headwidth=10,color = 'k'
))
ax.text((xyto[0]+xyfrom[0])/2-15,(xyto[1]+xyfrom[1])/2+10,"headwidth is too    small",fontsize=24)

我可以从箭头获取当前日期时间，如下所示：

arrow.utcnow().date()

或者

arrow.get('2017-02-01').date()

如何获取前一天的日期时间？这不起作用：

arrow.utcnow().date() - 1

或者

 arrow.get('2017-02-01').date() - 1

几个小时以来,我一直试图将模型拟合到(生成的)数据集中,作为我一直在努力解决的问题的一个问题.我为函数f(x)= A*cos ^ n(x)+ b生成了数据点,并添加了一些噪声.当我尝试使用此函数和curve_fit拟合数据集时,我得到错误

./tester.py:10: RuntimeWarning: invalid value encountered in power
return Amp*(np.cos(x))**n + b
/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/optimize/minpack.py:690: OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated  category=OptimizeWarning)

我用来生成数据点并适合模型的代码如下:

#!/usr/bin/env python

from __future__ import print_function
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from matplotlib.pyplot import figure, show, rc, plot

def f(x, Amp, n, b):

    return np.real(Amp*(np.cos(x))**n + b)

x = np.arange(0, 6.28, 0.01)
randomPart = np.random.rand(len(x))-0.5
fig = figure()
sample = f(x, 5, 2, 5)+randomPart
frame = fig.add_subplot(1,1,1)

frame.plot(x, sample, …

例如,在尝试运行我的代码时

for ii= 1:10
   output(ii)=rand(3);
end

我收到了错误

In an assignment  A(:) = B, the number of elements in A and B must be the same

要么

In an assignment  A(I) = B, the number of elements in B and I must be the same.

这个错误是什么意思？摆脱它的方法是什么？

让A是一个(N,M,M)矩阵（N非常大），我想计算scipy.linalg.expm(A[n,:,:])每个n in range(N)。我当然可以只使用for循环，但我想知道是否有一些技巧可以以更好的方式做到这一点（例如np.einsum）。

我对矩阵求逆等其他操作也有同样的问题（在评论中解决了求逆问题）。

我是numpy的新手,我有一个2D数组的对象,我需要将它们分成一个较小的矩阵,然后计算每个bin中的对象数量来制作热图.我按照这个线程的答案来创建垃圾箱并对一个简单的数组进行计数,但我不知道如何将它扩展到2维.这是我到目前为止所拥有的:

data_matrix = numpy.ndarray((500,500),dtype=float)
# fill array with values.

bins = numpy.linspace(0,50,50)
digitized = numpy.digitize(data_matrix, bins)

binned_data = numpy.ndarray((50,50))
for i in range(0,len(bins)):
    for j in range(0,len(bins)):
        k = len(data_matrix[digitized == i:digitized == j]) # <-not does not work
        binned_data[i:j] = k

PS [digitized == i]数组上的表示法将返回二进制值数组.我无法在任何地方找到有关此符号的文档.一个链接将不胜感激.

所以我正在使用 Kivy 开发基于 Python 的应用程序，并希望将其部署在我的 iPhone 上进行测试。当我搜索如何执行此操作时，我找到了这个网站：https : //kivy.org/docs/guide/packaging-ios.html，它位于 Kivy 的官方网站上。

在顶部，它说“注意目前，iOS 的包只能用 Python 2.7 生成。Python 3.4+ 支持即将推出。

这个信息是最新的吗？？如果是这样，有什么方法可以使用 Python 3.6 将应用程序部署到我的 iPhone 上，还是必须降级到 Python 2.7？

编辑：只是想提一下，我在使用 PyCharm 的 Mac 上。我使用 Python 3.6

我正在尝试使用 scipy 包构建有界 Voronoi 图，在每次迭代中，我计算 Voronoi 单元的质心，并向质心移动一点（比如一些增量），并通过更新生成器点重新计算 Voronoi 图。当我尝试绘制更新的点时，我收到一个奇怪的错误，因为我绘制的点不是预期的位置。这是代码

import matplotlib.pyplot as pl
import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.spatial
import sys

np.random.seed(1)
eps = sys.float_info.epsilon

n_robots = 10
robots = np.random.rand(n_robots, 2)
#print(robots)
bounding_box = np.array([0., 1., 0., 1.]) 

def in_box(robots, bounding_box):
    return np.logical_and(np.logical_and(bounding_box[0] <= robots[:, 0],
                                         robots[:, 0] <= bounding_box[1]),
                          np.logical_and(bounding_box[2] <= robots[:, 1],
                                         robots[:, 1] <= bounding_box[3]))


def voronoi(robots, bounding_box):
    i = in_box(robots, bounding_box)
    points_center = robots[i, :]
    points_left = np.copy(points_center)
    points_left[:, 0] = …

I have a VTK file (unstructured grid) with points and cells.

I can import the file and read it into using the meshio python package.

If I type the command mesh.cells I see a dictionary called 'hexahedron' with an array made up of lists inside like this:

{'hexahedron': array([[  0, 162, 185, ..., 163, 186,  23],
        [162, 329, 351, ..., 330, 352, 186],
        [329, 491, 514, ..., 492, 515, 352],
        ...,
        [483, 583, 600, ..., 584, 601, 490],
        [583, …