小编Kri*_*673的帖子

假设我有以下情节：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt    

np.random.seed(1)
data =  np.sort(np.random.rand(8,12))
plt.figure()
c = plt.pcolor(data, edgecolors='k', linewidths=4, cmap='Blues', vmin=0.0, vmax=1.0)
plt.colorbar(c)
plt.show()

颜色条具有分配给最低值的（几乎）白色。怎么让它稍微暗一点？我希望它不是从白色到蓝色的颜色条，而是从浅蓝色到深蓝色。例如，值 0 的颜色应该类似于上图中值 0.4 的颜色。

我在搜索时发现了这一点，但问题（和解决方案）是关于使所有颜色变暗，这不是我想要的。

我有一个大约 100 万个地址的列表，以及一个查找它们的纬度和经度的函数。由于某些记录格式不正确（或出于任何原因），有时该函数无法返回某些地址的纬度和经度。这将导致 for 循环中断。因此，对于成功检索到纬度和经度的每个地址，我想将其写入输出 CSV 文件。或者，也许不是逐行写入，以小块大小写入也可以。为此，我df.to_csv在“追加”模式 ( mode='a') 中使用，如下所示：

for i in range(len(df)):
    place = df['ADDRESS'][i]
    try:
        lat, lon, res = gmaps_geoencoder(place)
    except:
        pass

    df['Lat'][i] = lat
    df['Lon'][i] = lon
    df['Result'][i] = res

    df.to_csv(output_csv_file,
          index=False,
          header=False,
          mode='a', #append data to csv file
          chunksize=chunksize) #size of data to append for each loop

但问题在于，它正在为每个附加打印整个数据帧。因此，对于n行，它将写入整个数据帧n^2时间。如何解决这个问题？

比如说,我有一个A包含2列的矩阵- 第1列包含项目ID,第2列包含其权重:

A = [
3   5
2   3
2   5
1   4
3   4
2   6
1   9
3   2 ];

我希望输出如下:

items = [
1   4
2   3
3   2];

我要写的代码是:

items(:,1)=unique(A(:,1));
for i=1:size(items,1)
    temp=A(A(:,1)==items(i,1),:);
    items(i,2)=min(temp(:,2));
end

该items矩阵是这里所需的输出.

我想知道是否有一个单行代码在MATLAB中执行此操作.

我想在iPython中并排显示2个PNG图像。

我要做的代码是：

from IPython.display import Image, HTML, display

img_A = '\path\to\img_A.png'
img_B = '\path\to\img_B.png'

display(HTML("<table><tr><td><img src=img_A></td><td><img src=img_B></td></tr></table>"))

但是它不输出图像，而只显示两个图像的占位符：

我也尝试了以下方法：

s = """<table>
<tr>
<th><img src="%s"/></th>
<th><img src="%s"/></th>
</tr></table>"""%(img_A, img_B)
t=HTML(s)
display(t)

但是结果是一样的：

这些图像肯定在路径中，因为我通过在弹出窗口中显示它们进行了验证：

plt.imshow(img_A)
plt.imshow(img_B)

并且它们确实出现在弹出窗口中。

如何在iPython中并排显示2张图像？

我正在学习构建一个简单的破折号应用程序。它有一个用于用户输入的文本框，这取决于它将绘制图形。

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

app = dash.Dash()

app.layout = html.Div(children=[
    html.Div(children='User input:'),
    dcc.Input(id='input', value='', type='text'),
    html.Div(id='output-graph'),
])

@app.callback(
    Output(component_id='output-graph', component_property='children'),
    [Input(component_id='input', component_property='value')]
)
def update_value(input_data):
    return dcc.Graph(
    ### Do something ###
    )

问题是，由于 dash 在后台使用 react，所以只要输入输入，它就会在控制台中不断抛出错误，直到到达有效输入为止。例如，如果我正在为一个股票代码（例如 AAPL）绘制股票价格，它会在输入每个字母后抛出错误，直到输入所有 4 个有效字母。

我想在应用程序尝试读取输入之前用户输入最后一个字符后添加 1 秒的延迟。我怎么做？我一直在网上搜索这个，但找不到任何东西。

此外，如果 1 秒延迟后的输入是无效输入（例如，AAPF 而不是 AAPL），它应该返回类似的内容， Wrong input, please enter again.

我特别想要的是根据它们在文档中的显示方式，可视化与文档中名词相关的所有动词和形容词。

我在 Python 中找不到任何东西，所以我在下面列出了自己的基本函数。但是，可视化留下了一些不足之处：

import nltk
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

def word_association_graph(text):
    nouns_in_text = []

    for sent in text.split('.')[:-1]:   
        tokenized = nltk.word_tokenize(sent)
        nouns=[word for (word, pos) in nltk.pos_tag(tokenized) if is_noun(pos)]
        nouns_in_text.append(' '.join([word for word in nouns if not (word=='' or len(word)==1)]))

    nouns_list = []
    is_noun = lambda pos: pos[:2] == 'NN'

    for sent in nouns_in_text:
        temp = sent.split(' ')
        for word in temp:
            if word not in nouns_list: …

我有以下图表，其数据（位置和颜色值）来自外部来源：

import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import init_notebook_mode, iplot

data = go.Scatter({
    'hoverinfo': 'text',
    'marker': {'color': ['rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(30,136,229,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(30,136,229,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(101,103,181,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(101,103,181,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(101,103,181,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(101,103,181,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(101,103,181,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(101,103,181,1.0)', 'rgba(173,71,134,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', 'rgba(101,103,181,1.0)', 'rgba(101,103,181,1.0)', 'rgba(245,39,87,1.0)', …

我编写了以下 Web 应用程序来对两个视频执行姿势检测。例如，其想法是在第一个中提供基准视频，在第二个中提供用户视频（预先录制的视频或他们的网络摄像头视频），然后比较两者的动作。

import dash, cv2
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import mediapipe as mp
from flask import Flask, Response

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_pose = mp.solutions.pose

class VideoCamera(object):
    def __init__(self, video_path):
        self.video = cv2.VideoCapture(video_path)

    def __del__(self):
        self.video.release()

    def get_frame(self):
        with mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as pose:
            success, image = self.video.read()

            # Recolor image to RGB
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            image.flags.writeable = False
          
            # Make detection
            results = pose.process(image)
        
            # Recolor back to BGR
            image.flags.writeable = True
            image = cv2.cvtColor(image, …

假设我有一个矩阵,A其第一列包含重复项目ID,第二列包含重量.

A= [1   40
    3   33
    2   12
    4   22
    2   10
    3   6
    1   15
    6   29
    4   10
    1   2
    5   18
    5   11
    2   8
    6   25
    1   14
    2   11
    4   28
    3   38
    5   35
    3   9];

我现在想要找出每个实例A及其相关最小权重的差异.为此,我创建了一个矩阵B,其第一列包含第1列中的唯一ID,第2列包含从A第2列中找到的相关最小权重A.

B=[1    2
   2    8
   3    6
   4    10
   5    11
   6    25];

然后,我想在第3列中存储A每个条目的差异及其相关的最小权重.

A= [1   40  38
    3   33  27
    2   12  4
    4   22 …

假设我有一个矩阵,A其第一列包含一些项ID,第二列包含0或1.

A=[3    1
   1    0
   4    0
   3    0
   1    1
   2    1
   3    1
   4    0
   2    0
   4    1
   3    1
   4    0
   2    1
   1    1
   2    0];

我想找到哪个项目ID拥有最多1的,并从A提取其条目,一个接一个.所以,我做的事情是这样的,我做一个矩阵B提取所有从A 1项,找到最频繁出现项目ID,freq_item{1}在B,然后从提取所有条目A该ID的.然后,删除最频繁项目的所有实例,并搜索下一个最常用的项目.如果两个或多个项目具有相同数量的1,选择具有1的的更大的比例:

B = A(A(:,2)==1,:);
for i=1:size(unique(A(:,1)),1)
   freq_item{i} = A(A(:,1)==mode(B(:,1)),:);
   B = B(B(:,1)~=mode(B(:,1)),:);
end

所以,输出是:

freq_item{1,1}=[3     1
                3     0
                3     1
                3     1]

freq_item{1,2}=[1     0           
                1     1
                1     1]

freq_item{1,3}=[2     1
                2     0
                2     1
                2     0]

freq_item{1,4}=[4     0 …