mode_name= gr.Radio(['小红', '小白', '小胖', '小黑'], label='name', value='小红')

时间: 2024-06-17 16:00:50 浏览: 14
这是一个基于Python的GUI库pySimpleGUI中的一个单选框,用于在一组选项中选择一个选项。具体来说,这个单选框的名称为name,包含四个选项:小红、小白、小胖和小黑。默认情况下,它将选择值为“小红”的选项。要使用它,你需要先导入pySimpleGUI库,然后创建一个包含所需参数的Radio()对象,并使用Window()函数将其添加到窗口中,最后使用read()方法读取用户的选择。以下是一个实例代码: ```python import PySimpleGUI as sg mode_name = sg.Radio(['小红', '小白', '小胖', '小黑'], label='name', default=True) layout = [[mode_name], [sg.Button('Ok')]] window = sg.Window('Window Title', layout) while True: event, values = window.read() if event == sg.WIN_CLOSED or event == 'Ok': break window.close() ```
相关问题

代码简化: fits_path = config.get("path_info", "fits_path") png_path = config.get("path_info", "fits2png_path") limb_path = config.get("path_info", "limb_path") cropped_path = config.get("path_info", "cropped_path") model_name = config.get("model_info", "model_name") model_path = config.get("model_info", "mode_path") forecast_path = config.get("path_info", "forecast_path") point_path = config.get("path_info", "point_path")

你可以使用一个循环来简化这段代码,将重复的部分放进一个列表中,然后使用字典来存储对应的键值对。以下是简化后的代码示例: ```python info_keys = ["fits_path", "fits2png_path", "limb_path", "cropped_path", "forecast_path", "point_path"] model_keys = ["model_name", "model_path"] path_info = {key: config.get("path_info", key) for key in info_keys} model_info = {key: config.get("model_info", key) for key in model_keys} ``` 这样,你可以通过 `path_info["fits_path"]` 来获取 `fits_path` 的值,通过 `model_info["model_name"]` 来获取 `model_name` 的值。

SELECT c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id) AS total_grant, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND (status = "20" OR status = "30")) AS receive, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND status = "30") AS writeOff FROM wx_coupon a LEFT JOIN baishiof_company b ON a.company_id = b.company_id LEFT JOIN user_coupon c ON a.id = c.activity_id GROUP BY c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time;以上代码存在这个问题Expression #8 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'baishiof.a.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by修复他

要修复这个错误,你可以使用子查询来获取每个活动的 id,并将其作为一个聚合列进行处理。这样可以解决 "Expression #8 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'baishiof.a.id'" 这个错误。以下是修复后的代码示例: ```sql SELECT c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id) AS total_grant, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND (status = "20" OR status = "30")) AS receive, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND status = "30") AS writeOff FROM wx_coupon a LEFT JOIN baishiof_company b ON a.company_id = b.company_id LEFT JOIN user_coupon c ON a.id = c.activity_id GROUP BY c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, a.id; ``` 在上面的修复中,将 `a.id` 添加到 GROUP BY 子句中。这样可以确保每个活动的 id 在查询结果中是唯一的,并解决 "Expression #8" 的错误。 请注意,根据你的实际需求和数据库结构,你可能需要调整 GROUP BY 子句中的其他列。修复后的代码应该可以正确执行了。

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更正这个Python代码import rospy from mavros_msgs.msg import State from mavros_msgs.srv import CommandBool, SetMode from geometry_msgs.msg import PoseStamped import time current_state = State() def state_cb(msg): global current_state current_state = msg rospy.init_node('position') rate = rospy.Rate(20.0) state_sub = rospy.Subscriber("mavros/state", State, state_cb) local_pos_pub = rospy.Publisher("mavros/setpoint_position/local", PoseStamped, queue_size=10) arming_client = rospy.ServiceProxy("mavros/cmd/arming", CommandBool) set_mode_client = rospy.ServiceProxy("mavros/set_mode", SetMode) wait for FCU connection while not rospy.is_shutdown() and not current_state.connected: rate.sleep() pose = PoseStamped() pose.pose.position.x = 0 pose.pose.position.y = 0 pose.pose.position.z = 1.5 offb_set_mode = SetMode() offb_set_mode.custom_mode = "OFFBOARD" arm_cmd = CommandBool() arm_cmd.value = True state = 3 last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): if not current_state.armed: if arming_client(arm_cmd) and arm_cmd.response.success: rospy.loginfo("Vehicle armed") if current_state.mode != "OFFBOARD": if set_mode_client(offb_set_mode) and offb_set_mode.response.mode_sent: rospy.loginfo("Offboard enabled") rate.sleep() while state > 0: last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): pose.pose.position.x = 0 pose.pose.position.y = 0 local_pos_pub.publish(pose) rospy.loginfo("SUCCESS0") rate.sleep() last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): pose.pose.position.x = 2 pose.pose.position.y = 2 local_pos_pub.publish(pose) rospy.loginfo("SUCCESS1") rate.sleep() state -= 1 rospy.loginfo("state=" + str(state)) offb_set_mode.custom_mode = "AUTO.LAND" if set_mode_client(offb_set_mode) and offb_set_mode.response.mode_sent: rospy.loginfo("AUTO.LAND enabled") last_request = rospy.Time.now() rospy.spin()

root = tk.Tk() root.withdraw() f_path = filedialog.askopenfilename() I0 = cv2.imread(f_path ) b, g, r = cv2.split(I0) m, n = r.shape flag = False mode = 0 def abc(x): global flag a = keyboard.KeyboardEvent(event_type='down', scan_code=2, name='1') b = keyboard.KeyboardEvent(event_type='down', scan_code=3, name='2') c = keyboard.KeyboardEvent(event_type='down', scan_code=4, name='3') if x.event_type == a.event_type and x.scan_code == a.scan_code: print("迭代式阈值选择算法") mode = 1 flag = True if x.event_type == b.event_type and x.scan_code == b.scan_code: print("大律算法") flag = True mode = 2 if x.event_type == c.event_type and x.scan_code == c.scan_code: print("三角算法") flag = True mode = 3 keyboard.hook(abc) if flag == False: time.sleep(5) # 等待5秒 if mode == 1: i_b = b.ravel() mea1_b = np.mean(i_b) mea = np.zeros(shape=(1, 1)) while True: mea1 = mea[0] i_b1 = np.where(i_b > mea1_b) mea2_b = np.mean(i_b[i_b1]) i_b2 = np.where(i_b < mea1_b) mea3_b = np.mean(i_b[i_b2]) mea1_b = (mea3_b + mea2_b) / 2 if mea1_b == mea1: break else: mea[0] = mea1_b I_B = b I_B[I_B > mea1_b] = 255 I_B[I_B < mea1_b] = 0 area_b = np.where(I_B == 255) print(mea1_b) i_r = r.ravel() mea1_r = np.mean(i_r) mea = np.zeros(shape=(1, 1)) while True: mea1 = mea[0] i_r1 = np.where(i_r > mea1_r) mea2_r = np.mean(i_r[i_r1]) i_r2 = np.where(i_r < mea1_r) mea3_r = np.mean(i_r[i_r2]) mea1_r = (mea3_r + mea2_r) / 2 if mea1_r == mea1: break else: mea[0] = mea1_r I_R = r I_R[I_R > mea1_r] = 255 I_R[I_R < mea1_r] = 0 area_r = np.where(I_R == 255) I_Rx = area_r[0] I_Ry = area_r[1] print(mea1_r)哪里出现了问题

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

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