小编Sea*_*123的帖子

我已经创建了一个pandas DataFrame

df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y'])

得到了这个

    x    y
A  NaN  NaN
B  NaN  NaN
C  NaN  NaN

然后我想为特定单元格赋值,例如行'C'和列'x'.我期望得到这样的结果:

    x    y
A  NaN  NaN
B  NaN  NaN
C  10  NaN

使用此代码:

df.xs('C')['x'] = 10

但是df的内容没有改变.在数据帧中它只是Nan的.

有什么建议？

在许多SO问题和bash教程中,我看到我可以通过两种方式访问​​bash脚本中的命令行参数:

$ ~ >cat testargs.sh 
#!/bin/bash

echo "you passed me" $*
echo "you passed me" $@

结果如下:

$ ~> bash testargs.sh arg1 arg2
you passed me arg1 arg2
you passed me arg1 arg2

$*和之间有什么区别$@？
应该何时使用前者,何时使用后者？

我正在尝试使用matplotlib.pyplot.imshow()显示灰度图像.我的问题是灰度图像显示为色彩图.我需要灰度,因为我想用颜色在图像上绘制.

我在图像中读取并使用PIL的Image.open()转换为灰度.转换("L")

image = Image.open(file).convert("L")

然后我将图像转换为矩阵,以便我可以轻松地使用

matrix = scipy.misc.fromimage(image, 0)

但是,当我这样做的时候

figure()  
matplotlib.pyplot.imshow(matrix)  
show()

它使用色彩图显示图像(即它不是灰度).

我在这做错了什么？

我需要在图中添加两个子图.一个子图需要大约是第二个(相同高度)的三倍.我使用GridSpec和colspan论证完成了这个,但我想这样做,figure所以我可以保存为PDF.我可以使用figsize构造函数中的参数调整第一个数字,但是如何更改第二个图的大小？

我如何使用OpenCV裁剪图像,就像我之前在PIL中所做的那样.

关于PIL的工作示例

im = Image.open('0.png').convert('L')
im = im.crop((1, 1, 98, 33))
im.save('_0.png')

但是我怎么能在OpenCV上做到这一点？

这是我试过的:

im = cv.imread('0.png', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
(thresh, im_bw) = cv.threshold(im, 128, 255, cv.THRESH_OTSU)
im = cv.getRectSubPix(im_bw, (98, 33), (1, 1))
cv.imshow('Img', im)
cv.waitKey(0)

但它不起作用.

我想我错误地使用了getRectSubPix.如果是这种情况,请解释我如何正确使用此功能.

我见过以下代码:

//example.h
MKMapView * mapView1;
@property (nonatomic, retain) MKMapView * mapView;

//example.m
@synthesize mapView = mapView1

问题:mapView和mapView1之间有什么关系？它是否为mapView1创建了set和get方法？

谢谢 !

我找不到任何可访问的示例,显示两个(或更多)不同模块如何连接在一起工作.

所以,我想问一下是否有人有时间编写一个解释模块如何协同工作的例子.

我想在sublime文本中注释掉一段代码.

我在RailsCasts中看到它,但不认为他使用了崇高的文本......来做以下事情......

if (uncommented)
  some uncommented example
  # if (commented) 
  #   some commented example code
  # end
end

在我可以用来插入#的块的sublime文本中是否有快捷方式？

我想用Pandas打印分组结果.

我有一个数据帧:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)})
print(df)

       A  B
0    one  0
1    one  1
2    two  2
3  three  3
4  three  4
5    one  5

在按'A'分组后打印时,我有以下内容:

print(df.groupby('A'))

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x05416E90>

如何打印分组的数据框？

如果我做:

print(df.groupby('A').head())

我获取数据帧,好像它没有分组:

             A  B
A                
one   0    one  0
      1    one  1
two   2    two  2
three 3  three  3
      4  three  4
one   5    one  5

我期待的是:

             A  B
A                
one   0    one …

在将其添加到//元素的情况下,任何人都可以告诉我它们之间的区别style = "position:absolute"和style = "position:relative"它们之间的区别吗？divspaninput

我现在正在使用absolute,但我也想探索relative.这将如何改变定位？