我正在尝试绘制图像的2DFFT:fromscipyimportfftpack,ndimageimportmatplotlib.pyplotaspltimage=ndimage.imread('image2.jpg',flatten=True)#flatten=Truegivesagreyscaleimagefft2=fftpack.fft2(image)plt.imshow(fft2)plt.show()但是我得到了TypeError:Imagedatacannotconverttofloat。如何绘制图像的二维FFT？ 最佳答案
我正在学习Python，这是我的第一个问题。我已经阅读了与imshow用法相关的其他主题，但没有找到任何有用的信息。抱歉我的英语不好。我在这里绘制了一组点，左图:points(left)andimage(right)现在我想看点密度的图像，所以我用了imshow和histogram2d，我在前面得到了右边的图像链接。图像与点的分布不对应。这怎么可能？我已经按照帮助中的说明进行操作，甚至更改了一些参数，但没有任何效果:(代码是:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmj,h,k=np.loadtx
我正在尝试使用TkinterCanvas(self._canvas)通过create_window函数创建窗口。该函数的window字段是一个TkinterFrame(self._tableFrame)。有人可以帮我解决如何使self._tableFrame自动扩展到self._canvas的大小(即使在用户更改窗口大小之后)吗？代码:fromTkinterimportScrollbarastkScrollBarfromTkinterimportFrameastkFramefromTkinterimportCanvasastkCanvasfromTkinterimportEntryas
所以我有一个采用以下形式的大型NumPy数组:data=[[2456447.64798471,4,15.717,0.007,5,17.308,0.019,6,13.965,0.006],[2456447.6482855,4,15.768,0.018,5,17.347,0.024,6,14.001,0.023],[2456447.648575,4,15.824,0.02,5,17.383,0.024,6,14.055,0.023]]我想创建一个如下所示的子数组:[[4,15.717,5,17.308,6,13.965],[4,15.768,5,17.347,6,14.001],[4,15
我有一个包含整数值的NumPy数组。矩阵的值范围从0到矩阵中的最大元素(换句话说，从0到最大数据元素的所有数字都出现在其中)。我需要构建有效(有效意味着快速全矢量化解决方案)来搜索每行中的元素数量并根据矩阵值对它们进行编码。我找不到类似的问题，也找不到以某种方式帮助解决此问题的问题。所以如果我在输入中有这个数据:#shapeis(N0=4,m0=4)1104242112354441期望的输出是:#shape(N=N0,m=data.max()+1):120010012010011101010030我知道如何通过简单地计算data每一行中的唯一值来解决这个问题，逐个迭代，然后合并结果，同
我在djangoView中使用reportlab编写pdf，它们非常简单，包括页眉、内容和页脚。我正在使用非常适合的SimpleDocTemplate在内容中绘制表格，页脚和页眉是drwan使用的:build([data],onFirstPage=drawPageFrame,onLaterPages=drawPageFrame).我的问题是，如何像使用Canvas.drawImage(...)一样绘制图像？我需要一个“float”图像...放置在我想要的文本上方，而使用SimpleDocTemplate我没有Canvas对象来执行此操作。搜索我发现了这个:Theplatypuslayo
我正在尝试使用numpy生成2Dperlin噪声，但我得到的不是平滑的东西:mybrokenperlinnoise,withuglysquareseverywhere可以肯定的是，我在某处混淆了我的尺寸，可能是在我将四个梯度组合在一起时……但我找不到它，我的大脑现在正在融化。谁能帮我查明问题所在？无论如何，这是代码:%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefperlin(x,y,seed=0):#permutationtablenp.random.seed(seed)p=np.arange(256,dt
我正在从大量384x286黑白图像手动创建我的数据集。我加载这样的图像:x=[]forfinfiles:img=Image.open(f)img.load()data=np.asarray(img,dtype="int32")x.append(data)x=np.array(x)这导致x成为一个数组(num_samples,286,384)print(x.shape)=>(100,286,384)阅读keras文档并检查我的后端，我应该向卷积步骤提供一个由(行、列、channel)组成的input_shape因为我不知道样本大小，所以我希望作为输入大小传递，类似于(None,286,3
我使用matplotlib.hist2d在Python中生成了一些数据。数据示例如下所示。如您所见，通过在整个绘图中追踪相同的颜色可以找到该数据中的一些等高线。我看到一个以0.015为中心的Gamma分布。我想获取这些数据并收集这些轮廓，这样我就可以看到穿过每个颜色级别的线条轨迹。我尝试像这里一样使用轮廓函数counts,xedges,yedges,Image=hist2d(x,y,bins=bins,norm=LogNorm(),range=[[0,1],[0,400]])contour(counts)但这似乎没有产生任何结果。有谁知道获得这些轮廓的最佳方法？理想情况下，我想采用这些
我想在Canvas中创建一些文本:myText=self.canvas.create_text(5,5,anchor=NW,text="TEST")现在如何找到myText的宽度和高度？ 最佳答案 bounds=self.canvas.bbox(myText)#returnsatuplelike(x1,y1,x2,y2)width=bounds[2]-bounds[0]height=bounds[3]-bounds[1]参见TkInterreference. 关于python-如何在tk
