小编lho*_*ert的帖子

我正在使用 networkx 来解决最短路径问题。我主要使用shortest_path。我想知道，使用当前版本的 networkx，是否可以限制最短路径计算？

下面的示例生成了 A 和 G 之间的这两条最短路径：

左边的图片显示了最小化“长度”属性时的最佳路线，右边的图片显示了最小化“高度”属性时的最佳路线。

如果我们计算这些路线的统计数据，我们会得到：

Best route by length: ['A', 'B', 'E', 'F', 'D', 'G']
Best route by height: ['A', 'C', 'E', 'G']
Stats best routes: {
                   'by_length': {'length': 13.7, 'height': 373.0}, 
                   'by_height': {'length': 24.8, 'height': 115.0}
                   }

有没有办法在计算最短路径时添加约束？（例如，通过最小化长度属性来计算最短路径，但同时保持height<300

计算图网络的代码：

Best route by length: ['A', 'B', 'E', 'F', 'D', 'G']
Best route by height: ['A', 'C', 'E', 'G']
Stats best routes: {
                   'by_length': {'length': 13.7, 'height': 373.0}, 
                   'by_height': {'length': 24.8, 'height': …

我找不到我的问题的解决方案，并希望对此发表评论/帮助。

我想在 Django 中开发一个多用户类型模型，沿着作者使用 Django Proxy Models的这个视频的路线。

情况

我有一个 XX 项目的列表（proj01, proj02, projXX, ...）。所有这些项目都有其特定的页面，可以通过特定的 url 访问mysite/projXX/

我有多个用户：Adam、Bob、Caroline、Dany、Ed、...

每个用户可以根据他们所从事的项目拥有多个角色（例如经理、开发人员、纪录片制作人、审阅者、编辑等）

用户可以根据项目具有不同的角色。例如，Adam 可以是 proj01 的审稿人，但可以是 proj02 的编辑，而 Bob 可以是 proj01 的编辑，但可以是 proj02 的审稿人，等等。

我开始在models.py下面的文件中定义多个用户类型（只有审阅者和编辑者角色）：

# accounts/models.py
from django.contrib.auth.models import AbstractUser
from django.db import models
from django.urls import reverse
from django.utils.translation import gettext_lazy as _


class User(AbstractUser):
    class Types(models.TextChoices):
        EDITOR= "EDITOR", "Editor"
        REVIEWER = "REVIEWER", "Reviewer"

    base_type = Types.EDITOR

    type = models.CharField(
        _("Type"), max_length=50, …

我想做什么

我希望在“uv”模式下绘图时能够获得箭袋箭头的坐标，以便重新使用这些数据来绘制其他形状（例如椭圆）。

问题

这个问题也和这个帖子有关。在这篇文章中，答案提到使用._pathsquiver 变量来获取箭头的坐标。但是，没有迹象表明如何做到这一点。

有人有解决方案可以在“uv”绘图模式下访问与箭头顶部和底部关联的坐标吗？有很多变量q._paths，我看不出哪个是相关的。

复制代码

下面的代码在“xy”模式下工作得很好：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
from matplotlib.patches import Ellipse
import matplotlib.transforms as transforms

#-------------------------------------
# Variable definition
colsec = 'royalblue'
colvec = 'salmon'
colellipse = 'limegreen'
x = np.array([ 0.00789308, -0.0773587 ,  0.03353797, -0.06185714, -0.13095092,
        0.03280368,  0.04775701, -0.08124051, -0.02894444, -0.02834356,
       -0.1457362 , -0.00628834,  0.09627607])
y = np.array([-0.03668553,  0.05931522, -0.04041772, -0.00866234, -0.00539877,
       -0.14787117, -0.21553271, -0.15741139, -0.1417963 , -0.00887117,
        0.02207362, -0.11979755, …

我有这个代码：

from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class Position:
    name: str
    lon: float
    lat: float

@dataclass
class Section:
    positions: List[Position]

pos1 = Position('a', 52, 10)
pos2 = Position('b', 46, -10)
pos3 = Position('c', 45, -10)

sec = Section([pos1, pos2 , pos3])

print(sec.positions)

如何在数据类中创建其他属性，Section以便它们成为其子类的属性列表Position？

在我的示例中，我希望 section 对象也返回：

sec.name = ['a', 'b', 'c']   #[pos1.name,pos2.name,pos3.name]
sec.lon = [52, 46, 45]       #[pos1.lon,pos2.lon,pos3.lon]
sec.lat = [10, -10, -10]     #[pos1.lat,pos2.lat,pos3.lat]

我试图将数据类定义为：

@dataclass
class Section:
    positions: List[Position]
    names :  List[Position.name] …

问题

大家好，

正如我的标题所暗示的那样，我想访问笔记本名称（在jupyter-lab 中）作为变量。所以我可以在笔记本本身中重用它（例如命名笔记本中生成的一些图形文件）。

我看到几年前打开了一个类似的问题[see here]。但是我没有找到满意的答案。

我喜欢@bill 建议的简单答案：

import ipyparams

currentNotebook = ipyparams.notebook_name

但是，它对我不起作用。我第一次执行第一个单元格时收到此警告：

import ipyparams
Javascript Error: Jupyter is not defined

currentNotebook = ipyparams.notebook_name

currentNotebook
   ''

然后，如果我再次重新运行该单元格，则不再有警告消息，但变量currentNotebook仍然为空。（我按顺序运行单元格，我没有执行“运行所有单元格”）。

配置详情

我的 Jupyter 版本是

jupyter notebook --version                                                                            
6.0.3]

jupyter-lab --version                                                                                 
2.1.1

我的笔记本主要用于python代码。

编辑 27/01/2021

@juan 解决方案 [这里]，使用ipynbname正在为

jupyter-notebook : 6.1.6
jupyter lab : 2.2.6

但此解决方案仍然不适用于 jupyter lab : 3.0.1

编辑 28/01/2021

ipynbname现在适用于 jupyter 3

关于它的更多细节[ …