screen.blit()初始化文字坐标,由于后面范围scale是数组形式存储,所以这里采取数组下标方式取数进而确定初始位置坐标 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftitle(text,screen,scale,color=(0,0,0)):font=pygame.font.SysFont('KaiTi',25)textRender=font.render(text,True,color)# 初始化文字的...
scikit-image是基于scipy的图像处理库,它将图片作为numpy数组进行处理。例如,可以利用scikit-image改变图片比例,scikit-image提供了rescale、resize以及downscale_local_mean等函数。 from skimage import data, color, iofrom skimage.transform import rescale, resize, downsca...
Coding Practice Q3: Scale 实现生成器函数scale(s, k),它从给定的可迭代对象s中yield元素,再乘上k。作为特别挑战,试着使用yield from实现函数! 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defscale(s,k):"""Yield elementsofthe iterable s scaled by a number k.>>>s=scale([1,5,2],5)>...
一些常见的操作包括store,这是默认操作,用于存储与参数关联的传递值;store_true,将True分配给参数;以及version,打印由版本参数指定的代码版本: # Optional Argumentsparser.add_argument("--hash",help="Hash the files", action="store_true") parser.add_argument("--hash-algorithm",help="Hash algorithm to u...
n =10foriinrange(1000):# loc表示均值,scale表示标准差,size表示生成随机数数量d = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=n) x.append(np.mean(d)) m.append(np.median(d))# np.var计算方差,ddof表示自由度,默认为0,表示总体方差;ddof=1时,表示样本方差;v.append(np.var(d, ddof=1))prin...
python tk 一口气生成 32 个垂直滑杆的例子 如果代码真的按字母个数来付钱, 老实人确实要吃亏的。 from tkinter import * master = Tk() scales=list() Nscales=32 for i in range(Nscales): w=Scale(master, fro…
X_scaled = scalex.fsikt_txansfsoxm(X.xeshape(- X_scaled = scalex.fsikt_txansfsoxm(X.xeshape(-X_scaled = scalex.fsikt_txansfsoxm(X.xeshape(-1 , X.shape[- , X.shape[-, X.shape[-1 ])).xeshape(X.shape) ])).xeshape(X.shape)])).xeshape(X.shape) # 划分训练集她测试...
FOODSIZE))# Set up movement variables.moveLeft=FalsemoveRight=FalsemoveUp=FalsemoveDown=FalseMOVESPEED=6# Run the game loop.whileTrue:# Check for events.foreventinpygame.event.get():ifevent.type==QUIT:pygame.quit()sys.exit()ifevent.type==KEYDOWN:# Change the keyboard variables.ifevent.key=...
"""defcounting(start,end):foriinrange(start,end+1):print(i) 在这个函数counting()中,我们在括号里添加了两个内容,分别为start和end,这两个变量在这里被称作这个函数的参数,当我们调用这个函数时,需要输入对应的参数,数量上必须要严格对应。在这个函数的内部,我们可以将参数当作变量使用,以给予函数更多的灵活...
df = preprocessing.scale(df) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 6. 法一:计算系数相关矩阵并特征求解 金融领域常使用相关矩阵代替协方差矩阵。 # 系数相关性矩阵 covX = np.around(np.corrcoef(df.T), decimals = 3) # 系数相关矩阵特征求解 ...