我有一段代码可以使用my_surface=pygame.image.load('some_image.png')这将返回一个pygame表面。我想在其他地方使用相同的代码，而是传入一个numpy数组。(实际上，我将有一个if语句来确定我们是否有一个数组或一个图像的路径。在任何一种情况下，该函数都必须返回相同类型的对象，一个pygame表面。它已经可以使用上面的代码。如果脚本的使用方式不同，现在我必须添加第二种生成相同对象的方法。)我已经尝试使用my_surface=pygame.pixelcopy.make_surface(my_array)但问题是这个函数需要一个INTEGER数组。
在pip1.5.X中，我们可以使用pipwheel构建和缓存一个包的wheel，然后使用--use-wheel使用pipinstall从缓存的wheel安装。我正在尝试在环境设置脚本中使用此功能。这就是我正在尝试的:pipwheel--wheel-dir=/tmpCython==0.19.2pipinstallCython==0.19.2--use-wheel--no-index--find-links=/tmp我希望pipwheel在构建轮子之前检查轮子是否已经存在。但它似乎忽略了现有的轮子并每次都构建。是否可以避免这种情况？ 最佳答案
在Python中，我如何解析命令行、编辑生成的解析参数对象并生成带有更新值的有效命令行？例如，我想pythoncmd.py--foo=bar--step=0调用pythoncmd.py--foo=bar--step=1使用所有原始--foo=bar参数，在使用默认值时可能没有添加额外的参数。argparse是否可行？ 最佳答案 您可以使用argparse来解析命令行参数，然后根据需要修改它们。然而目前，argparse缺少反向工作并将这些值转换回命令行字符串的功能。然而，有一个包可以精确地做到这一点，称为argunparse.例如c
我有这个问题。我尝试通过scipy.spatial.Delaunay对点云进行三角测量。我用过:tri=Delaunay(points)#points:np.array()of3dpointsindices=tri.simplicesvertices=points[indices]但是，这段代码返回四面体。怎么可能只返回表面的三角形？谢谢 最佳答案 要使其以代码形式工作，您必须将表面参数化为二维。例如，在球(r,theta,psi)的情况下，半径是常数(将其删除)并且点由二维的(theta,psi)给出。ScipyDelaunay是
我有一个处理GET请求的DjangoView。我想重建查询字符串以包括所有变量除了一个。我最初使用的是列表理解:>>>fromdjango.httpimportQueryDict>>>q=QueryDict('a=2&b=4&c=test')//>>z=QueryDict('').copy()>>>z.update(dict([xforxinq.items()ifx[0]!='b']))>>>z.urlencode()但我相信这可能是一个更好的解决方案:>>>fromdjango.httpimportQueryDict>>>q=QueryDict('a=2&b=4&c=test')//
我是pandas和matplotlib的新手。无法获得精确引用来绘制我的DataFrame，其架构如下schema=StructType([StructField("x",IntegerType(),True),StructField("y",IntegerType(),True),StructField("z",IntegerType(),True)])喜欢绘制3d图w.r.t.x、y和z这是我使用的示例代码importmatplotlib.pyplotasplttdfSpark=sqlContext.createDataFrame(tupleRangeRDD,schema)//re
我可以通过以下代码在scikit中执行PCA:X_train有279180行和104列。fromsklearn.decompositionimportPCApca=PCA(n_components=30)X_train_pca=pca.fit_transform(X_train)现在，当我想将特征向量投影到特征空间时，我必须执行以下操作:"""Projection"""comp=pca.components_#30x104com_tr=np.transpose(pca.components_)#104x30proj=np.dot(X_train,com_tr)#279180x104*1
我正在尝试了解从2d立体图像重建3d点的基础知识。到目前为止，我所了解的内容可以总结如下:对于3d点(深度图)重建，我们需要来自2个不同View的同一对象的2张图像，给定这样的图像对，我们还需要相机矩阵(比如P1、P2)我们使用SIFT或SURF等方法找到两幅图像中的对应点。在得到相应的关键点后，我们发现使用最少8个关键点(用于8点算法)找到本质矩阵(比如K)假设我们在相机1处，计算相机2的参数使用基本矩阵返回4个可能的相机参数最终我们使用对应点和两个相机参数使用三角测量方法进行3d点估计。在完成理论部分后，作为我的第一个实验，我尝试运行可用的代码here,哪个按预期工作。在examp
我想构建实验数据的3D表示来跟踪膜的变形。实验上，只有角节点是已知的。但是我想绘制整体结构的变形，这就是为什么我想插入膜以启用它的漂亮颜色图。通过四处搜索，我使用以下代码几乎接近它:importnumpyfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommpl_toolkits.mplot3d.art3dimportPoly3DCollectionimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmfromscipy.interpolateimportgriddatax=numpy.array([0,0,1,
我有很多(289)个带有xyz坐标的3d点，看起来像:简单地绘制带点的3d空间是可以的，但我在曲面方面遇到了麻烦有几点:foriinrange(30):output.write(str(X[i])+''+str(Y[i])+''+str(Z[i])+'\n')-0.8072377024640.904373229492111.428744443-0.8024708215170.83215946533598.572957317-0.8010527959820.74423191669286.485869328-0.8025055462060.64232422872175.279804677-
