del font['cmap'].tables[0].cmap[unicode_val]对吗

时间: 2024-01-06 17:04:11 浏览: 69
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CMap.rar_CMap.rar_cmap_cmap代码

这个代码是用来删除字体文件中指定unicode码点对应的字符映射记录的。其中，`font`是一个字体对象，`font['cmap']`表示获取字体对象中的字符映射表，`.tables[0]`表示获取字符映射表中的第一个子表，`.cmap[unicode_val]`表示获取指定unicode码点对应的字符映射记录，最后，`.tables[0].cmap[unicode_val]`删除了这个字符映射记录。
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CMap.zip_cmap

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import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./test.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(df,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示could not convert string to float，怎么修改

sns.heatmap(df_numeric, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show() 2. 将非数值型的列转化为数值型： ...

class RandomWalk(): def __init__(self,point_num=5000): self.point_num = point_num self.xval = [0] self.yval = [0] def fill_walk(self): while len(self.xval)<self.point_num: x_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) xstep = x_direction * step_num y_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) ystep = y_direction * step_num if xstep == 0 and ystep==0: continue x_next = self.xval[-1] + xstep y_next = self.yval[-1] + ystep self.xval.append(x_next) self.yval.append(y_next) rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk() point_numbers = list(range(rw.point_num())) plt.scatter(rw.x_val,rw.y_val,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor = 'none',s=2) plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=100) plt.scatter(rw.x_val[-1],rw.y_val[-1],c='red',edgecolor='none',s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False) plt.show()修改代码

plt.scatter(rw.x_val, rw.y_val, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=2) plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_val[-1], rw.y_val[-1], c='red', ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示list index out of range，怎么修改

这个错误通常是由于尝试使用不存在的列表索引导致的。...sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()

def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

这段代码看起来是在使用混淆矩阵（confusion matrix）对模型的预测结果进行分析。其中，model是要分析的模型，x_val和y_val是用于分析的验证数据集。 在这段代码中，首先使用model的predict_classes()方法对x_val...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[["FactoryName","JiJXH"]].min().min() max_val = plv_tb.loc[["FactoryName","JiJXH"]].max().max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示"['FactoryName' 'JiJXH'] not in index"，怎么修改

sns.heatmap(plv_tb, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) 在上述代码中，plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]...
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开源项目-OneOfOne-cmap.zip

开源项目-OneOfOne-cmap.zip,A sharded map implementation to support fast concurrent access and swap/update operations.

解释代码import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from skimage.filters import laplace, gaussian # 中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() #图像边缘特征提取(二阶边缘检测算子) image = mpimg.imread('cat.jpg') edge_laplace = laplace(image) gaussian_image = gaussian(image) edge_LoG = laplace(gaussian_image) fig, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, sharex=True, sharey=True, figsize=(8, 6)) ax[0, 0].imshow(image, cmap=plt.cm.gray) ax[0, 0].set_title('原始图像') ax[0, 1].imshow(edge_laplace, cmap=plt.cm.gray) ax[0, 1].set_title('Laplace 边缘检测') ax[1, 0].imshow(gaussian_image, cmap=plt.cm.gray) ax[1, 0].set_title('高斯平滑后的图像') ax[1, 1].imshow(edge_LoG, cmap=plt.cm.gray) ax[1, 1].set_title('LoG 边缘检测') for a in ax: for j in a: j.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

具体来说，首先从文件中读取一张图片，然后分别对原始图像、高斯平滑后的图像进行 laplace 边缘检测，以及对高斯平滑后的图像进行 LoG 边缘检测。最后将四张图片以 2x2 格式显示在一个图像窗口中。其中，set_ch() ...

font['cmap'].getcmap(3, 1).cmap.pop(code, None)什么意思

这行代码的意思是从字体文件的'cmap'表中获取Unicode编码为3的平面中的第一个子表，然后从该子表中删除对应的代码(code)。具体来说，'cmap'表是一种映射表，用于将字符编码映射到字形图像。在这种情况下，该行代码在...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

1. 导入包：分别导入了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化包，其中 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 用于解决中文显示和...

fig, (ax_wm, ax_im, ax_im_wm, ax_wm_ex)=plt.subplots(nrows = 1,ncols = 4, figsize = [20,20]) ax_wm.imshow(wm, cmap = plt.cm.gray) ax_wm.set_xlabel('waterpng') ax_im.imshow(im, cmap = plt.cm.gray) ax_im.set_xlabel('image') ax_im_wm.imshow(im_wm, cmap = plt.cm.gray) ax_im_wm.set_xlabel('newimage') ax_wm_ex.imshow(wm_ex, cmap = plt.cm.gray) ax_wm_ex.set_xlabel('tiquwater')这段代码什么意思

这段代码定义了一个包含四个子图的图像，每个子图都是灰度图像，用于展示数字水印嵌入和提取的过程。其中： - ax_wm：展示原始的数字水印图像。 - ax_im：展示原始图像。 - ax_im_wm：展示嵌入了数字水印的新图像。...

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.figure(figsize=(10,10)) plt.show()根据这个代码，设置热力图的大小

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌'...

import os from random import shuffle import pickle import librosa import tensorflow.keras as keras import librosa.display import numpy as np from pandas import Series from matplotlib import pyplot as plt def load_files(audio_dir): files = os.listdir(audio_dir) wav_files = [] for wav in files: if not wav.endswith('.wav'): continue wav_files.append(wav) if not wav_files: print('未找到数据集') shuffle(wav_files) nfiles = len(wav_files) ntrain = int(nfiles * 0.7) return wav_files[: ntrain], wav_files[ntrain:] andio_dir = '../data/recordings/' dataset_pickle = '../tmp/recordings.pk1' train_files, valid_files = load_files(andio_dir) print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files), len(valid_files))) wave, sr = librosa.load('../data/recordings/0_Agnes_120.wav') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False librosa.display.waveshow(wave, sr=sr) plt.xlabel('时间(s)', fontsize = 13) plt.ylabel('振幅', fontsize = 13) plt.title('原始语音波形图', fontsize = 13) plt.show() mfcc = librosa.feature.mfcc(wave, sr) plt.imshow(np.flipud(mfcc.T), cmap=plt.cm.jet, aspect=0.2, 运行不出来热力图extent=[0, mfcc.shape[0], 0, mfcc.shape[1]]) plt.title('MFCC特征热力图') plt.show()

这段代码有一个拼写错误。在 load_files 函数中，您声明了函数参数为 audio_dir，但是在调用...plt.imshow(np.flipud(mfcc.T), cmap=plt.cm.jet, aspect=0.2, extent=[0, mfcc.shape[0], 0, mfcc.shape[1]])

给以下的代码加详细的中文注释#导入相关库 from skimage import data,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() D= 10 #读入图片 new_img = data.coffee() new_img = color.rgb2gray(new_img) #numpy中的傅里叶变化 f1 = np.fft.fft2(new_img) f1_shift = np.fft.fftshift(f1) #np.fft.fftshift()函数来实现平移，让直流分量在输出图像的重心 #实现理想低通滤波器 rows,cols = new_img.shape crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算频谱中心 mask= np.zeros((rows,cols),np.uint8)#生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8 for i in range(rows): for j in range(cols): if np.sqrt(i*i+j*j)<=D: #将距离频谱中心小于D的部分低通信息，设置为1，属于低通滤波 mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1 f1_shift = f1_shift*mask #傅里叶逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift) img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.abs(img_back) img_back=(img_back-np.amin(img_back))/(np.amax(img_back)-np.amin(img_back)) #plt.figure(figsize=(15,8)) plt.figure() plt.subplot(121),plt.imshow(new_img,cmap='gray'),plt.title('原始图像') plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,cmap='gray'),plt.title('滤波后图像') plt.show()

left = 0 right = len(arr) - 1 # 当左边界小于等于右边界时，继续循环 while left # 计算中间位置 mid = (left + right) // 2 # 如果目标元素在中间位置左边，缩小右边界 if arr[mid] > target: right...
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