创建一个Windows窗体，设置窗口标题为“欢迎窗口”，窗口尺寸为“250*50”，使用labe创建一个标签“welcome”，设置其为黄色、宋体、15号字

以下是使用Python的Tkinter库创建一个Windows窗体，设置窗口标题为“欢迎窗口”，窗口尺寸为“250*50”，使用label创建一个标签“welcome”，设置其为黄色、宋体、15号字的代码：

import tkinter as tk

# 创建窗体
root = tk.Tk()
root.title("欢迎窗口")
root.geometry("250x50")

# 创建标签
label = tk.Label(root, text="welcome", font=("宋体", 15), fg="yellow")
label.pack()

# 进入消息循环
root.mainloop()

运行这段代码，即可看到一个标题为“欢迎窗口”，大小为“250*50”，标签为“welcome”，字体为宋体、大小为15号、颜色为黄色的窗口。

相关问题

使用Labe1Image软件对车牌号标注

首先，你需要下载并安装LabelImg软件。你可以在GitHub上找到它，并根据你的操作系统下载相应的版本。

安装完成后，打开软件并导入你要标注的车牌图像。然后，你可以使用鼠标和键盘来在图像上创建边界框来标注车牌。

创建一个边界框的过程是这样的：

1.选中“创建矩形”工具。

2.使用鼠标在车牌上拖动以创建一个边界框。

3.用键盘输入车牌的标签。

4.重复此过程，直到所有车牌都被标注。

完成标注后，你可以将标签保存为XML文件或者其他格式的文件，以便将其用于训练机器学习模型。

数据基本介绍： 高光谱图像分类 数据样本数量： 总共有340×610个像素点组成的高光谱图像 数据样本X特点：每个像素点为103个特征，因此X维度为（103，340，610） 数据样本Y特点：每个像素点对应了一个类别，总共为9个类别，因此labe为[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9]。 其中Y的维度为（340，610） 数据样本要求：对label进行分类pytorch代码

以下是一个简单的基于PyTorch的高光谱图像分类代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import numpy as np

# 定义超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.01
epochs = 10

# 定义数据集类
class HSI_Dataset(Dataset):
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __len__(self):
        return len(self.y)

    def __getitem__(self, idx):
        return torch.from_numpy(self.x[:, idx % 340, idx // 340]).float(), self.y[idx]

# 定义卷积神经网络模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 85 * 153, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 9)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 1, 103, 340)
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 64 * 85 * 153)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载数据集
x = np.load('x.npy')
y = np.load('y.npy')
dataset = HSI_Dataset(x, y)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 定义模型、损失函数和优化器
model = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(dataloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 10 == 9:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

请注意，这只是一个简单的示例，可能需要根据实际情况进行修改和调整。另外，还需要将数据集x和y保存为.npy格式的文件，并将其放置在正确的路径下。