我plt.imshow()用来绘制网格上的值(在我的情况下是CCD数据).一个示例图:

我需要指出一个障碍,以显示我关心的像素.这与我需要的相似:

我知道如何添加广场到图像,网格线的图像,但这种知识不能解决issuue,也不增加单广场的PIC,这也是我的能力范围之内.我需要一条围绕网格区域的线(这条线总是需要在像素之间,而不是跨越它们,所以这可能会使它更简单一点).

我怎样才能做到这一点？

Iury Sousa为上述问题提供了一个很好的解决方案.然而,它不是用一条线严格地围绕该区域(而是在图片上绘制一个掩模,然后再用图片覆盖其中的大部分),当我尝试环绕重叠的像素组时它会失败.ImportanceOfBeingErnest在评论中建议我应该简单地使用plt.plot样本.使用Iury Sousa的例子作为起点让我们:

X,Y = np.meshgrid(range(30),range(30))
Z = np.sin(X)+np.sin(Y)
selected1 = Z>1.5

现在selected1是一个布尔数组的数组,我们想只圈出那些Z值大于1.5的像素.我们还想圈selected2,其中包含True值大于0.2且小于1.8的像素值:

upperlim_selected2 = Z<1.8
selected2 = upperlim_selected2>0.2

Iury Sousa的出色工作对于这个案子不起作用.plt.plot在我看来会 什么是实现selected1和selected2使用plt.plot或使用其他方法的有效方法？

我有两个数据框，df 和 df2，它们是通讯员。现在基于第一个数据帧 df，我想在一行中获得 3 个最小值并返回对应列的名称（在这种情况下，如“X”或“Y”或“Z”或“T”）。所以我可以得到新的数据帧 df3。

df = pd.DataFrame({
        'X': [21, 2, 43, 44, 56, 67, 7, 38, 29, 130],
        'Y': [101, 220, 330, 140, 250, 10, 207, 320, 420, 50],
        'Z': [20, 128, 136, 144, 312, 10, 82, 63, 42, 12],
        'T': [2, 32, 4, 424, 256, 167, 27, 38, 229, 30]
    }, index=list('ABCDEFGHIJ'))

df2 = pd.DataFrame({
        'X': [0.5, 0.12,0.43, 0.424, 0.65,0.867,0.17,0.938,0.229,0.113],
        'Y': [0.1,2.201,0.33,0.140,0.525,0.31,0.20,0.32,0.420,0.650],
        'Z': [0.20,0.128,0.136,0.2144,0.5312,0.61,0.82,0.363,0.542,0.512],
        'T':[0.52, 0.232,0.34, 0.6424, 0.6256,0.3167,0.527,0.38,0.4229,0.73]
    },index=list('ABCDEFGHIJ'))

除此之外，我想获得另一个数据帧 df4，它与 df2 中的 df3 对应，这意味着在 df …

我想修改 Geany 中 txt 文件每一行的开头。不知何故，可以同时写入多行（也许可以通过框选择？）。这个怎么做？

我正在使用Google Colaboratory在他们的笔记本中编写Python代码。每当我在for循环定义后或try-except块中按Enter键时，都会自动缩进新行，这很好，但是默认情况下它仅使用2个空格。这与PEP-8标准相反。

为什么会这样，如何更改此设置？

我使用 ggplotly 绘制图形。当光标移动到图形顶部时，我使用工具提示函数来表示条形图中的值。

 Source_Data <-
 data.frame(
 key = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3),
 Product_Name = c(
  "Table",
  "Table",
  "Chair",
  "Table",
  "Bed",
  "Bed",
  "Sofa",
  "Chair",
  "Sofa"
 ),
 Product_desc = c("XX", "XXXX", "YY", "X", "Z", "ZZZ", "A", "Y", "A"),
 sd = c(0.1, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.7, 0.8, 0.5),
 Cost = c(1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 5, 6)

 )


ggplotly((
Source_Data %>%
ggplot(
  aes(
    Product_Name,
    Cost,
    ymin = Cost - sd,
    ymax = Cost + …

# import packages, set nan
import pandas as pd
import numpy as np
nan = np.nan

问题

我有一个数据框，有一定数量的观察作为列，测量作为行。该结果的意见是A, B, C, D ...。它也有一个类别列，它表示类别的的测量。分类：a, b, c, d .... 如果一列nan在一行中包含 a ，则意味着尚未进行该测量期间的观察（因此nan不是 an observation，而是缺少它）。一个MRE：

data = {'observation0': ['A','A','A','A','B'],'observation1': ['B','B','B','C',nan], 'category': ['a', 'b', 'c','a','b']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

df 看起来像这样：

我想计算A, B, C, D...使用每个测量类别（即）观察到的每个观察结果（即）的次数a, b, c, d ...。 …

import pandas as pd

可重现的设置

我有两个数据框：

df=\
pd.DataFrame.from_dict({'A':['xy','yx','zy','zz'],
                        'B':[[1, 3],[4, 3, 5],[3],[2, 6]]})

df2=\
pd.DataFrame.from_dict({'B':[1,3,4,5,6],
                        'C':['pq','rs','pr','qs','sp']})

df 好像：

    A          B
0  xy     [1, 3]
1  yx  [4, 3, 5]
2  zy        [3]
3  zz     [2, 6]

df2 好像：

   B   C
0  1  pq
1  3  rs
2  4  pr
3  5  qs
4  6  sp

目的

我想将这两者结合起来形成res：

res=\
pd.DataFrame.from_dict({'A':['xy','yx','zy','zz'],
                        'C':['pq','pr','rs','sp']})

IE

    A   C
0  xy  pq
1  yx  pr
2  zy  rs
3  zz  sp

带有xyin的行 …

这里是 LaTeX 新手。

我需要为所有\subsection标题设置背景颜色。整行应该改变颜色，而不仅仅是带有文本的部分。

这确实有效：

\subsection{\colorbox{Gray}{Title}}

但它不会使整条线着色。另外我想在一个地方为所有人配置它\subsections。

我的 google-fu 让我失望了。关于如何做我想做的事有什么建议吗？

我想让 Python 3.7.1 选择一个 0 到 100 之间的数字。但是我希望较低的数字比较高的数字更有可能，以反向指数平滑分级曲线的方式（没有准确地说）。

我想我可以从

myrandomnumber = random.randint(0, 100)

然后将其链接到某种数组以确定每个数字的不同百分比。我见过其他人用随机骰子来做到这一点，但问题是，这对于六种可能性来说是相当整洁的，我想对一百个（或更多）这样做，并且不想坐在那里做一个巨大的为此，有一百个条目的数组。当然，我想我可以这样做，但我觉得 Python 可能有一种非常简单的方法来做到这一点，而我却缺少这种方法。

谢谢各位！

问题

我发现这~True是-2&~False正在-1使用我的 Jupyter Notebook。

这个消息来源说~反转所有位。为什么不是~True是False和~False是True？

推理尝试

我试图解释这些：

True是+1，并且 的位+1被反转。+倒置为-。 1在两位二进制中是01，所以反转位：10，即2。所以结果是-2。

False是+0，+被反转为-，0在两位二进制中是00，所有位反转，11，这就是3- 它应该是1。

来源

这个答案点了一个更复杂的图：

一个充满 True 的列表只包含对一个规范 True 对象的 4 或 8 字节引用。

这个消息来源说： …