我想在celery中的工作节点之间共享小块信息(例如缓存的授权token、统计信息等)。如果我在我的任务文件中创建一个全局变量，它对每个工作人员都是唯一的(我的工作人员是进程，并且有1个任务/执行的生命周期)。最佳做法是什么？我是否应该在外部保存状态(DB)，创建一个老式的共享内存(由于celery中不同的池实现可能很困难)？提前致谢! 最佳答案 我终于找到了一个像样的解决方案——corepythonmultiprocessing-Manager:frommultiprocessingimportManagermanag=Manag
我正在跟踪对象在计算机屏幕特定区域的注视。我正在使用pyplot的hist2d函数构建凝视热图。这是一个简单的例子:figure()hist2d(xval,yval,bins=1000)xlim([-6,6])ylim([-4.5,4.5])如您所见，有一个重要区域超出了我的数据范围。但是，我想将此区域设置为蓝色，表示零值。我第一次尝试使用imshow可以在这里看到:figure()imshow(np.array([[0]*8]*12),extent=[-6,6,-4.5,4.5])hist2d(xval,yval,bins=1000)xlim([-6,6])ylim([-4.5,4.
使用这个可重现的小示例，到目前为止，我无法从3个数组生成一个新的整数数组，该数组包含所有三个输入数组的唯一分组。数组与地形属性有关:importnumpyasnpasp=np.array([8,1,1,2,7,8,2,3,7,6,4,3,6,5,5,4]).reshape((4,4))#aspectslp=np.array([9,10,10,9,9,12,12,9,10,11,11,9,9,9,9,9]).reshape((4,4))#slopeelv=np.array([13,14,14,13,14,15,16,14,14,15,16,14,13,14,14,13]).reshape
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
我有一个索引和值介于0和1之间的PandasDataframe，如下所示:60.04703370.04765080.05406790.064767100.073183110.077950我想检索超过某个阈值(例如0.5)的超过5个连续值的区域的起点和终点的元组。这样我就会有这样的东西:[(150,185),(632,680),(1500,1870)]第一个元组属于从索引150开始的区域，在行中有35个值都在0.5以上，并以索引185结束(不包含)。我开始像这样只过滤0.5以上的值df=df[df['values']>=0.5]现在我有这样的值(value)观:6320.54570063
大家好。我真的很难弄清楚这个逻辑，希望你能帮助我。在我继续之前，我只想让你知道我是业余程序员和初学者，没有接受过任何形式的正式计算机科学培训，所以请多多包涵。:D另外，我使用的是Python，但我可以使用Java或类似的东西。任何人，我都希望实现一个区域增长以用于基本的Drawbot。这是一篇关于区域增长的文章:http://en.wikipedia.org/wiki/Region_growing按照我的设想，绘制所依据的图像将满足以下条件:在任意颜色深度下图像的尺寸最大为3x3英寸图像将是白色背景上的黑色连续形状形状可以位于背景的任何位置。我考虑过以下解决此问题的方法。虽然有些在一定
我正在尝试在我使用Pyramid构建的Web服务器上设置缓存。我正在使用pyramid_beaker,它创建了一个后端来使用Beaker用于缓存。我一直在使用缓存区域装饰器来实现缓存。示例缓存区域如下所示:defgetThis(request):definvalidate_data(getData,'long_term',search_term):region_invalidate(getData,'long_term',search_term)@cached_region('long_term')defgetData(search_term):returnresponsetry:re
我尝试在新的pythonapi(cv2)中使用checkContour()函数，如果我使用findContours创建要检查的轮廓，它确实有效，例如contours,hierarchy=cv2.findContours(imgGray,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.contourArea(contours[0])但是，当我自己创建轮廓时，以下代码不起作用contour=numpy.array([[0,0],[10,0],[10,10],[5,4]])area=cv2.contourArea(contour)并返回“错误:(-215)
这个问题有点与语言无关，但我选择的工具恰好是一个numpy数组。我正在做的是通过PIL获取两个图像的差异:img=ImageChops.difference(img1,img2)我想找到包含从一张图片到另一张图片变化的矩形区域。当然有内置的.getbbox()方法，但是如果有两个区域有变化，它会从一个区域返回一个框到另一个区域，如果每个角只有1个像素变化，它将返回整个图像。例如，考虑以下情况，其中o是一个非零像素:______________________|oooo||ooooooo||o||oo||||ooo||ooooo||ooooooo||ooo||o||___________
我需要制作一个功能类似于图中高密度区域的密度图的图，但低于某个阈值使用单个点。我在matplotlib缩略图库或谷歌搜索中找不到任何看起来与我需要的代码相似的现有代码。我有一个自己编写的工作代码，但它有点棘手，并且(更重要的是)当点/箱的数量很大时，它会花费NotAcceptable长时间。这是代码:importnumpyasnpimportmathimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabimportnumpy.random#Createthecolormap:halfpurples={'blue':[(0
