我有一个python/matplotlib应用程序，它经常使用来自测量仪器的新数据更新绘图。当使用新数据更新绘图时，相对于我桌面上的其他窗口，绘图窗口不应从背景变为前景(反之亦然)。在运行带有matplotlib1.5.2rc的Ubuntu16.10的机器上，这与Python3一起正常工作。但是，在装有Ubuntu17.04和matplotlib2.0.0的另一台机器上，每次使用新数据更新绘图时，图形窗口都会弹出到最前面。如何控制窗口前景/背景行为并在使用新数据更新绘图时保持窗口焦点？这是一个说明我的绘图例程的代码示例:importmatplotlibimportmatplotlib.
在TensorFlow的新输入管道函数集中，可以使用“group_by_window”函数将记录集分组在一起。它在此处的文档中进行了描述:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/data/Dataset#group_by_window我不完全理解这里用来描述功能的解释，我倾向于通过示例来学习。我无法在互联网上的任何地方找到此功能的任何示例代码。有人可以为此功能制作一个准系统和可运行的示例来展示它是如何工作的，以及为这个功能提供什么？ 最佳答案 对于tensorflo
我正在编写一个需要在Tkinter窗口中显示视频流的程序。由于还会有用于执行各种功能的按钮，因此我使用网格来组织所有内容。以下代码，修改自ShowwebcamsequenceTkInter，在我的RaspberryPi上运行良好:importTkinterastkimportcv2fromPILimportImage,ImageTkwidth,height=800,600cap=cv2.VideoCapture(0)root=tk.Tk()lmain=tk.Label(root)lmain.pack()defshow_frame():_,frame=cap.read()frame=cv
我正在尝试让Guake终端在Unity中正常工作。它的窗口宽度等于屏幕宽度。但是由于Unity左栏窗口的右边框变得不可见。所以，我想为窗口设置适当的宽度。它必须小于实际窗口大小。代码必须在有或没有Unity的情况下都能正常工作。这就是Guake确定窗口位置和大小的方式:defget_final_window_rect(self):"""Getsthefinalsizeofthemainwindowofguake.Theheightisthewindow_heightproperty,widthiswindow_widthandthehorizontalalignmentisgivenb
fromTkinterimport*window=Tk()frame=Frame(window)frame.pack()text_area=Text(frame)text_area.pack()text1=text_area.get('0.0',END)defcipher(data):As,Ts,Cs,Gs,=0,0,0,0forxindata:if'A'==x:As+=1elifx=='T':Ts+=1elifx=='C':Cs+=1elifx=='G':Gs+=1result=StringVar()result.set('NumAs:'+str(As)+'NumofTs:'+str
我在使用matplotlib时遇到了问题，即使我没有调用show()也坚持在wnidow上显示图形。有问题的功能是:defmake_plot(df):fig,axes=plt.subplots(3,1,figsize=(10,6),sharex=True)plt.subplots_adjust(hspace=0.2)axes[0].plot(df["Date_Time"],df["T1"],df["Date_Time"],df["T2"])axes[0].set_ylabel("Temperature(C)")axes[0].legend(["T1","T2"],bbox_to_anc
随着互联网技术的发展，海量数据已经成为公司决策分析的重要来源，ClickHouse有着大数据入门和低学习成本(支持SQL)的优势，但基本上都是在Linux环境下安装.如果想在Windows下安装一个来学习和测试该如何操作?本文就帮你详细讲解如何在Windows10下安装和配置.在Windows10下有2中安装方式:在虚拟机里安装Linux,然后在安装ClickHouse通过Windows10的Linux子系统WSL来在Docker里安装ClickHouse由于虚拟机方式安装繁琐耗用资源大,本文只详细讲解第2种安装方式环境及工具Windows10专业版(64位)：Windows其他版本可能会有其
我正在对二维数组中大小不变的移动窗口应用操作。是否有一种有效的类似矢量化的操作，我可以实现它而无需在Python中循环？我当前的结构看起来像这样foriinrange(1,xmax-1):forjinrange(1,ymax-1):out[i][j]=f(in[i][j],in[i+1][j],in[i-1][j],in[i][j+1],in[i][j-1],...)eat在这个问题中留下的评论暗示了将此操作向量化的可能性，但没有进一步的细节vectorizedindexing/slicinginnumpy/scipy? 最佳答案
我有一条熵曲线(一维numpy数组)，但这条曲线有很多噪音。我想通过平滑来消除噪音。这是我的曲线图:我试图通过使用Kaiser-Bessel滤波器制作卷积积来解决这个问题:gaussian_curve=window_kaiser(windowLength,beta=20)#kaiserfiltergaussian_curve=gaussian_curve/sum(gaussian_curve)foriinrange(0,windows_number):start=(i*step)+1end=(i*step)+windowLengthconvolution[i]=(np.convolve
我正在使用Python3.3和tkinter为行人逃离模拟制作GUI界面。我编写了两个模拟程序，它们运行良好。然而，当我试图从我的主应用程序调用它们时，我被卡住了。我希望模拟窗口出现在一个单独的窗口中(创建主窗口的子窗口)。#flee_GUI.py#!/usr/bin/envpythonimporttkinterclassMenuBar(tkinter.Menu):def__init__(self,parent):tkinter.Menu.__init__(self,parent)###File###fileMenu=tkinter.Menu(self,tearoff=False)se
