# coding=gbk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch from torch import nn def corr2d(X, K): #@save """计算二维互相关运算""" h, w = K.shape Y = torch.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1)) for i in range(Y.shape[0])...
1. functools.cmp_to_key(func) 因为Python3不支持比较函数,cmp_to_key就是将老式的比较函数(comparison function)转换成关键字函数(key function),与能够接受key function的函数一起使用,比如说sorted,list.sort, min, max, heapq.nlargest, itertools.groupby等等。 例子: from functools import cmp_to_key def...
```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) cmap = plt.get_cmap('viridis') colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, len(x))] plt.scatter(x, y, c=colors) plt.show() ``` 在这个例子中,我们使用了get_cma...
大气科学与海洋科学常用的两个外部颜色库包为Palettable与cmaps,这两个库包都可以使用conda命令安装。Palettable作为经典颜色库包在很多地方都有使用;cmaps库包是将NCL平台的颜色移植到python平台,嘉惠学林。 下面是cmaps一些颜色映射表举例: 更多的颜色映射表名称请至官网查询。 在使用cmaps时,只需引入库包,然后填写...
shp.geometries(),dangercolors):#zip——并行遍历函数 ax.add_geometries([city],proj,facecolor=color,edgecolor='k') zip是py...比如在这段程序中,for··· in ···逐个循环,在city循环的同时,colo...
首先,python有一个专门的配色包jiffyclub/brewer2mpl,提供了从美术角度来讲的精美配色(戳这里感受ColorBrewer: Color Advice for Maps)。 此外还有一些致力于美化绘图的库,用起来也都非常方便,比如olgabot/prettyplotlib 。 废话不多说,上图就是王道。(下面图片来源网络) ...
$ python -m cmapfile --shape 128,128,64 --step 1,1,2 --dtype i2 \ --cmap test.cmap --subsample 16 --astype float32 *.bin Change the step size in the CMAP file: $ python -m cmapfile --step 1,1,1.5 test.cmap Print the cmapfile script usage: ...
Python 在列表循环中的一些坑 2019-12-24 11:00 −循环内用 remove 删除列表自身元素 问题 在 for i in list 循环中,如果在循环内部使用 list 的 remove 方法删除多个相邻的数据时,会出现漏删和输出信息错误; 当删除一个数据时,会出现输出信息错误。 例如: # 创建一个 L list # 删除相邻的多个数据 In...
If on PC, type the following in your terminal: conda create --name psp_env --channel bioconda python=2 pandas scipy h5py requests=2.18.4 argparse=1.4.0 matplotlib statsmodels activate psp_env pip install cmappy==3.2.0 Unfortunately, bioconda (which is wherecmapPyis hosted) does not support...
for [ax, cmap] in zip(axs.flat, colormaps): psm = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, rasterized=True, vmin=0, vmax=1) fig.colorbar(psm, ax=ax) plt.show() 最简单的情况,我们只需要使用颜色名称的列表。此处,同时展示了不同的参数N的效果。