小编Fal*_*art的帖子

我想使用 div 和 css-grid 编写 2048 游戏。这就是我想象的输出：

我有适合浏览器窗口的外部部分，我只想在中左 div （称为 ）的中间（水平和垂直）写入 4x4 网game-container格

<div class = "game-container">
  <div class = "game">
    <div class = "game-cell"></div>
    <!-- 16 game cells total -->
    <div class = "game-cell"></div>
  </div>
</div>

我使用以下方法制作了 4x4 网格：

div.game {
  display: grid;
  grid-template-columns: repeat(4, 1fr);
  grid-template-rows: repeat(4, 1fr);
}

但是，我有一些问题：

• 如何制作每个game-cell正方形（假设为 50px）
• 如何在a的中间显示一个数字game-cell
• 如何让div相互接触

我可以每一项都做，但不能一次全部做。

另外，如何game在div的中间显示div（如图）game-container。

附言。如果它可以简化某些事情，我不介意使用一些 Bootstrap。

有关外容器的一些信息：

html, body, div.container{
    height: 100%;
    margin: 0;
    padding: 0;
} …

我想使用Matplotlib在Jupyter中显示动画.这是一些基本的例子:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot(np.random.rand(10))
ax.set_ylim(0, 1)


def update(data):
    line.set_ydata(data)
    return line,


def data_gen():
    while True:
        yield np.random.rand(10)

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, data_gen, interval=100);

from IPython.display import HTML
HTML(ani.to_jshtml())

当我第一次运行代码时(或重新启动内核后),我得到了我想要的东西:

但是,当我第二次运行相同的代码时,我会在左下角找到剩余的代码:

我注意到当我%matplotlib inline在顶部添加时,即使在重新启动内核后我也得到了错误的输出.因此,我的猜测是%matplotlib每次创建动画时都必须将magic命令设置为默认值,但我甚至无法找到是否%matplotlib有默认值.

我用的是Anaconda.以下是我的版本:Conda版本:4.4.10 Python版本:Python 3.6.4 :: Anaconda, Inc. IPython版本:6.2.1 Jupyter版本:5.4.0

我有一个 1D numpy 数组 X ，其形状为(1000,)。我想在随机（均匀）位置注入 10 个随机（正常）值，从而获得 shape 的 numpy 数组(1010,)。如何在 numpy 中有效地做到这一点？

让说我有一个函数F有两个可选参数par1和par2.

我想写一个新函数:

def some_plot(parameter):
    array = []
    for n in range(100):
        array.append(F(parameter = n))
    # make some plot using array

然后我想通过调用some_plot('par1')(或some_plot(par1))分割错误来制作一些情节.

是否可以将参数的名称作为参数传递？

我生成单色图像并使用保存它们imageio.imwrite。每次保存文件时，都会收到以下警告：

WARNING:root:Lossy conversion from float64 to uint8. Range [-0.24890179009891278, 2.35786261304524]. Convert image to uint8 prior to saving to suppress this warning.

我不在乎这种“有损转换”。一切看起来都很好，并且工作正常。

但是，每生成约100张图像，我都会得到不同的警告，我想抓住它们。因此，我想忽略以上内容。

我试图忽略它，但是即使我打电话

import warnings
warnings.simplefilter('ignore')

事先我仍然收到此警告。