我在可调整大小的窗口中有一个GtkImage小部件和一个引用GdkPixBuf存储我想要填充GtkImage的图像。我可以使用此方法缩放GdkPixBuf以填充GtkImage小部件:defupdate_image(self,widget=None,data=None):#Getthesizeofthesourcepixmapsrc_width,src_height=self.current_image.get_width(),self.current_image.get_height()#Getthesizeofthewidgetareawidget=self.builder.get

我想知道是否可以使用PIL缩放动画GIF图像。特别是Plone的原型(prototype)ImageField目前丢失了使用其缩放方法缩放的图像的动画:defscale(self,data,w,h,default_format='PNG'):"""scaleimage(withmaterialfromImageTag_Hotfix)"""#makesurewehavevalidint'ssize=int(w),int(h)original_file=StringIO(data)image=PIL.Image.open(original_file)#considerimagemodewh

我正在尝试在两个3D数组上广播“>”的简单操作。一个具有维度(m,1,n)，另一个具有维度(1,m,n)。如果我改变第三维(n)的值，我会天真地期望计算速度会随着n缩放。但是，当我尝试明确地测量它时，我发现当n从1增加到2时，计算时间增加了大约10倍，之后缩放是线性的。为什么从n=1到n=2时计算时间会急剧增加？我假设它是numpy中内存管理的产物，但我正在寻找更多细节。下面附有代码和结果图。importnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltdefcompute_time(n):x,y=(np.random.uniform(siz

我有一组点，例如:pointA(3302.34,9392.32)、pointB(34322.32,11102.03)等我需要对它们进行缩放，以便每个x和y坐标都在(0.0-1.0)范围内。我尝试通过首先找到数据集中的最大x值(maximum_x_value)和该集中最大的y值(minimum_y_value)来做到这一点。然后我做了以下事情:pointA.x=(pointA.x-minimum_x_value)/(maximum_x_value-minimum_x_value)pointA.y=(pointA.y-minimum_y_value)/(maximum_y_value-mi

我写了一个函数模块，它接受两个变量的参数。为了绘制，我有x,y=pylab.ogrid[0.3:0.9:0.1,0.:3.5:.5]z=np.zeros(shape=(np.shape(x)[0],np.shape(y)[1]))foriinrange(len(x)):forjinrange(len(y[0])):z[i][j]=fancyFunction(x[i][0],y[0][j])pylab.imshow(z,interpolation="gaussian")我得到的图像如下:但是当我尝试通过pylab.imshow(z,interpolation="gaussian",ext

我有以下代码importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdf.columns=['sepal_len','sepal_wid','petal_len','petal_wid','class']df.dropna(how="all",inplace=True)#dropstheemptylineatfile-endX=df.ix[:,0:4].valuesy=df.ix[:,4].values接下来我缩放数据并获取平均值:X_std=StandardScaler().fit_tra

考虑以下代码:fromnumpyimportlog2importmatplotlib.pyplotaspltxdata=[log2(x)*(10/log2(10))forxinrange(1,11)]ydata=range(10)plt.plot(xdata,ydata)plt.show()这会产生以下图:我的问题是，我该如何修改它，以便使用与输入完全相同的数据的绘图显示为一条直线？这基本上需要适当缩放x轴，但我不知道该怎么做。这样做的原因是我显示的函数在开始时变化很小，但在有效间隔结束时开始波动更大，所以我希望在结束时具有更高的水平分辨率。如果有人可以针对我的方法提出替代解决方案，请

我正在尝试使用以下代码更改imshow图x轴上刻度的值:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefscale_xaxis(number):return(number+1001)data=np.array([range(10),range(10,20)])fig=plt.figure(figsize=(3,5))ax=fig.add_subplot(111)ax.imshow(data,aspect='auto')ax.autoscale(False)xticks=ax.get_xticks()ax.xaxis.set_ticklabel

以下python代码创建了包含正态分布值的矩阵的热图importnumpyasnpfrommatplotlibimportpylabaspltnp.random.seed(123)#makesureweallhavesamedatam=np.random.randn(200).reshape(10,20)plt.imshow(m,cmap='RdYlGn',interpolation='nearest')plt.colorbar()这是这段代码的输出我想通过“淡出”接近于零的值来增强此图像的对比度。我可以通过使用原始数据的disigmoid缩放来轻松做到这一点，如下所示:defdisi

我有一个CeleryTask-Manager来处理公司分析的一些数字。任务管理器和工作人员托管在AmazonEC2Linux服务器上。我需要设置系统，如果我们向celery发送太多任务，Amazon会自动设置一个新的EC2实例来运行更多工作人员并平衡这些工作人员之间的负载。我知道存在的服务是AmazonAutoscale和AmazonLoadbalancing服务，它们看起来正是我想要使用的，但是，我不确定配置Celery的最佳方式是什么。我认为我应该有一个负责收集所有任务的celery“master”和一些执行这些任务的celeryworker。随着任务数量的增加，我想增加更多的wo