我查看了matplotlib用户指南，似乎无法找到一种方法来删除图表底部生成的空白区域。fig=plt.figure(1,figsize=(5,10))axis=fig.add_subplot(211,autoscale_on=False,xlim=(1,10),ylim=(0,1))是我在图表上使用的配置。我尝试使用frameon=False，但没有注意到它有任何作用。我希望图表占据输出图像的整个大小。这是照片:我想删除所有这些空白。提供的两个答案都不这样做......我是否遗漏了其他东西？ 最佳答案 您正在为第二个绘图创建空间而
我有一个带有一组唯一ID补丁/区域的栅格，我已将其转换为二维Pythonnumpy数组。我想计算所有区域之间的成对欧几里得距离，以获得分隔每个栅格block最近边缘的最小距离。由于阵列最初是一个栅格，因此解决方案需要考虑单元格之间的对角线距离(我总是可以通过乘以栅格分辨率将单元格中测量的任何距离转换回米)。我按照thisanswertoarelatedquestion中的建议尝试了scipy.spatial.distance中的cdist函数，但到目前为止，我无法使用可用文档解决我的问题。作为最终结果，我理想地拥有一个3xX数组，其形式为“从ID、到ID、距离”，包括所有可能的区域组合
如果正方形在图像中有连接区域，我该如何检测它们。我已经测试了提到的方法OpenCVC++/Obj-C:Advancedsquaredetection效果不佳。有什么好主意吗？importcv2importnumpyasnpdefangle_cos(p0,p1,p2):d1,d2=(p0-p1).astype('float'),(p2-p1).astype('float')returnabs(np.dot(d1,d2)/np.sqrt(np.dot(d1,d1)*np.dot(d2,d2)))deffind_squares(img):squares=[]gray=cv2.cvtColor
我有一组点A。我得到了A的凸包CH_A。那么，我还有加分点，点集B。我将B添加到A中并获得更大的点集。我获得了这个包含A和B的更大集合的凸包CH_AB。我想量化将B添加到集合A中我需要支付多少费用。我正在考虑使用额外的区域来量化此成本。假设CH_A的面积为Area_A，则CH_AB的面积为Area_AB。然后，我想计算边际成本为(Area_AB-Area_A)/Area_A如何在Python中获取凸包的面积？ 最佳答案 您可以只使用ConvexHull来自scipy.spatial的类(class).它不仅会为您提供船体面积，还会为
我想在大于某个阈值的区域的每个闭合轮廓周围绘制一个边界框，而不仅仅是最大的轮廓。我该怎么做呢？到目前为止，这是我尝试过的:contours,_=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)forcincontours:rect=cv2.boundingRect(c)ifrect[2] 最佳答案 请记住，您的缩进级别在Python中很重要。还值得注意的是，您的代码不一定要在最大轮廓周围绘制一个框，它会在contours的最后一个元素周围绘制一个框。幸运的是
我有一个与PleskAPI有关的问题。我设法创建了子域，通过PHP编辑DNS区域，但是当我进入Plesk时，我会收到以下错误消息，该错误消息受DNS更改影响的子域：警告：DNS区域进行了修改。如果您想将DNS模板更改应用于此区域，请单击此页面上的“应用DNS模板更改”按钮，或在服务器管理面板＆GT中选择“将所有更改应用于所有区域”选项；工具＆amp;设置＆gt;DNS模板设置＆gt;应用DNS模板更改。现在，我阅读了API文档，并找到了一种方法，但是我不确定“二手IP”标签是什么。这是我的Plesk托管的IP吗？这就是我在文档中发现的。123.123.123.123看到“二手IP”值？它是什么
问题我想从客户端设备将一些数据上传到AWS，但我想上传到最近的AWS区域的S3存储桶。同样，我希望能够从最近的地区下载。当然，我会在每个区域设置一个桶有没有我可以使用的系统，它可以获取客户端的IP地址，然后确定它是us-west-1、eu-west-1、eu-central-1、ap-northeast-1等？问题的症结就在于此。我正在上传的数据仅对一个人有用，需要尽快到达那个人。因此，如果我在英国，我上传了一个文件，而我的预期收件人目前在日本(因为他们可能正在移动)-上传到伦敦AWS区域的ping时间会比更近的区域更长去日本。 最佳答案
我可以使用strftime('%X')输出对区域设置敏感的时间格式，但这始终包括秒。我如何在没有秒的情况下显示这种时间格式？>>>importlocale>>>importdatetime>>>locale.setlocale(locale.LC_ALL,'en_IE.utf-8')'en_IE.utf-8'>>>printdatetime.datetime.now().strftime('%X')12:22:43>>>locale.setlocale(locale.LC_ALL,'zh_TW.utf-8')'zh_TW.utf-8'>>>printdatetime.datetime.
我有一个大的numpy数组，我已经对其应用了过滤器。我想识别这个掩码数组中的连续区域。在这里，我将一个区域定义为连续的，如果对于任何索引(x1,y1)到任何其他索引(x2,y2)，它们属于同一区域如果沿着轴(对角线是有效步长)存在一条由True值组成的路径。这可能不像一张简单的图片那么清晰。给定面具:00100000100000011000000000111000010应该识别出三个区域，这样输出类似于[[[0,2],[1,1],[2,1],[2,2]],[[3,5],[3,6],[4,5]],[[4,0]]]我想使用numpy中内置的东西，而不用自己写FloodFill算法。对文档进
我正在尝试使用scipy.spatial.Voronoi计算Voronoi图每个区域的确切边界，前提是所有点都在预定义的多边形内。例如，使用此documentation中的示例.如果我需要计算具有相同点但位于具有以下边界的矩形内的Voroni怎么办global_boundaries=np.array([[-2,-2],[4,-2],[4,4],[-2,4],[-2,-2]])我需要像那样计算每个Voronoi区域的精确边界吗？voronoi_region_1_boundaries=[[-2,-2],[0.5,-2],[0.5,0.5],[-2,0-5],[-2,-2]]voronoi_
