我正在尝试为Java跳棋游戏实现带有alpha-beta剪枝的minimax。我的minimax算法完美运行。我的代码使用适当的alpha-beta代码运行。不幸的是，当我与标准minimax算法进行1000场比赛时，alpha-beta算法总是落后50场左右。既然alpha-beta剪枝不应该降低移动的质量，而只是降低实现它们所需的时间，那么一定是出了什么问题。但是，我已经拿出笔和纸，画出假设的叶节点值，并使用我的算法来预测它是否会计算出正确的最佳着法，而且似乎没有任何逻辑错误。我使用了这个视频中的树:Alpha-BetaPruning追踪我的算法。从逻辑上讲，它应该做出所有相同的选
我想绘制alpha=29(尺度)和beta=3(大小)的Gamma分布。换句话说，我想绘制Gamma(29,3)的pdf。如果根据documentation，我该怎么做,pythongamma函数只有参数a和x而size参数不存在？我以为loc是测试版，但我认为它实际上是偏移的，所以下面的代码是错误的...importnumpyasnpimportscipy.statsasstatsfrommatplotlibimportpyplotaspltx=np.linspace(0,100,200)y1=stats.gamma.pdf(x,a=29,loc=3)#aisalpha,locisb
有没有办法让图片半透明？伪代码是这样的:fromPILimportImageimage=Image.open('image.png')image=alpha(image,0.5)我用谷歌搜索了几个小时，但找不到任何有用的东西。 最佳答案 我意识到这个问题真的很老，但是在当前版本的Pillow(v4.2.1)中，有一个名为putalpha的函数。这对我来说似乎很好用。我不知道是否适用于您需要更改alpha的所有情况，但它确实有效。它为图像中的每个像素设置alpha值。看起来，虽然你可以使用面具:http://www.leancrew.
上一个问题涉及使用savefig()以与屏幕上显示的相同的面色(背景色)保存，即:fig=plt.figure()fig.patch.set_facecolor('blue')fig.savefig('foo.png',facecolor=fig.get_facecolor())Matplotlibfigurefacecolor(backgroundcolor)(使用savefig()需要我们重新指定背景颜色。)我还可以为透明度指定一个alpha，例如:HowtosetopacityofbackgroundcolourofgraphwitMatplotlibfig.patch.set_
如何在pylab中控制二维图像的透明度？我想给出两组值(X,Y,Z,T)其中X,Y是位置数组，Z是颜色值，T是像imshow这样的函数的透明度，但似乎该函数只将alpha作为标量。作为一个具体的例子，考虑下面试图显示两个高斯分布的代码。该值越接近零，我希望情节越透明。frompylabimport*side=linspace(-1,1,100)X,Y=meshgrid(side,side)extent=(-1,1,-1,1)Z1=exp(-((X+.5)**2+Y**2))Z2=exp(-((X-.5)**2+(Y+.2)**2))imshow(Z1,cmap=cm.hsv,alpha
当我运行我的python3程序时:exp=211p=199q=337d=(exp**(-1))%((p-1)*(q-1))结果为211^(-1)。但是当我运行calculationinwolframalpha我得到了我期待的结果。我做了一些测试输出，程序中的变量exp、p和q都是我在wolframalpha中使用的整数值.我的目标是从(弱)加密的整数中导出私钥。如果我测试我的wolframalpha结果，我可以正确解密加密的消息。 最佳答案 WolframAlpha正在计算modularinverse.也就是说，它正在寻找满足的整数
我在exampleASCIIfile中有一组点显示二维图像。我想估计这些点填充的总面积。这个平面内有一些地方没有被任何点填充，因为这些区域已被屏蔽掉。我想估计面积可能实用的方法是应用凹包或alpha形状。我试过thisapproach找到合适的alpha值，从而估计面积。fromshapely.opsimportcascaded_union,polygonizeimportshapely.geometryasgeometryfromscipy.spatialimportDelaunayimportnumpyasnpimportpylabasplfromdescartesimportPo
我有以下代码使用Tkinter创建一个窗口并在其中的Canvas上绘制形状。fromTkinterimport*classExample(Frame):def__init__(self,parent):Frame.__init__(self,parent)self.parent=parentself.initUI()definitUI(self):self.parent.title("Colors")self.pack(fill=BOTH,expand=1)canvas=Canvas(self)canvas.create_oval(10,10,80,80,outline="red",f
我在RGB空间中有一个图像数组，并希望将alphachannel添加为全零。具体来说，我有一个形状为(205,54,3)的numpy数组，我想将形状更改为(205,54,4)，第三维中的附加点全部为0.0'秒。哪个numpy操作可以实现这一点？ 最佳答案 您可以使用其中一个堆栈函数(stack/hstack/vstack/dstack/concatenate)将多个数组连接在一起。numpy.dstack((your_input_array,numpy.zeros((205,54))))
我一直在尝试混合两个图像。我目前采用的方法是，我获得了两个图像重叠区域的坐标，并且仅针对重叠区域，在添加它之前，我将其与0.5的硬编码alpha混合。所以基本上我只是从两个图像的重叠区域中取出每个像素值的一半，然后添加它们。这并没有给我一个完美的混合，因为alpha值被硬编码为0.5。这是混合3张图像的结果:如您所见，从一张图片到另一张图片的过渡仍然可见。我如何获得可以消除这种可见过渡的完美alpha值？还是没有这样的事情，我采取了错误的方法？这是我目前进行混合的方式:foriinrange(3):base_img_warp[overlap_coords[0],overlap_coor
