解释这行代码 sample = sample[:, np.max([-dy, 0]):np.max([oy-dy, oy]), np.max([-dx, 0]):np.max([ox-dx, ox])]

时间: 2023-06-07 10:09:52 浏览: 42
这行代码是用于对一个多维数组中的某个子数组进行截取或裁剪,以获得指定大小的数组。其中,sample是要进行截取的原数组;np.max([-dy, 0])是计算出y轴的起始位置,np.max([oy-dy, oy])是计算出y轴的结束位置,以确定要截取的子数组的高;np.max([-dx, 0])是计算出x轴的起始位置,np.max([ox-dx, ox])是计算出x轴的结束位置,以确定要截取的子数组的宽。该代码使用了numpy库中的函数,用于数组的切片操作。
相关问题

类似于 for i in range(300,500): ox.append(i) oy.append(400) for i in range(300,500): ox.append(i) oy.append(600) for i in range(400,600): ox.append(300) oy.append(i) for i in range(400,600): ox.append(500) oy.append(i)用类似于这样的写

是的,你可以使用类似的循环来绘制一个矩形,代码示例如下: ```python # 定义矩形的边界坐标 left = 300 right = 500 top = 400 bottom = 600 # 绘制矩形 for x in range(left, right+1): ox.append(x) oy.append(top) ox.append(x) oy.append(bottom) for y in range(top, bottom+1): ox.append(left) oy.append(y) ox.append(right) oy.append(y) ``` 这段代码中,我们使用了 4 个变量来定义矩形的边界坐标,然后使用循环在四条边上分别绘制直线。注意,为了让矩形完整,我们需要将绘制的范围扩大 1,即将右边界和下边界的范围加 1。

leaflet读取{"y":123.2885100,"x":42.7373900,"label":8}格式的json文件绘制聚类图

以下是一个使用leaflet绘制聚类图的示例代码,该代码可以读取包含多个坐标点的json文件,并将它们绘制成聚类图。 首先,我们需要引入leaflet库和leaflet.markercluster插件: ```html <!-- 引入leaflet库 --> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/leaflet/1.7.1/leaflet.css" integrity="sha384-7e2u2AXUxN7N3lwqM8V7tpU6KqaO7XuZzO8U6Y2j6QYMMD7VYGyq3cU7VZsKgp/e" crossorigin="anonymous"> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/leaflet/1.7.1/leaflet.js" integrity="sha384-J9n5n1Z03tjKwDdSxH+1Q2vL8jBmv5F5M5J9XjKq3CzN1EwN1CsiJc5g/4reRSpn" crossorigin="anonymous"></script> <!-- 引入leaflet.markercluster插件 --> <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet.markercluster/1.4.1/MarkerCluster.css" integrity="sha512-cpV5xLl5EUyPYGk+aKfC7XN9smvRZM7RZ6f/2eLxh3Fnqy7V8yKsZs9XnKvzZQ7W8sTzrLgGdzxvzptfTbT8VA==" crossorigin="anonymous" /> <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet.markercluster/1.4.1/MarkerCluster.Default.css" integrity="sha512-+oY6U8y6QhF7a3q3CqVLR0c+5D5X9J5z3/3JkH5Ncfw+MfIgjNtG0R8R4P4F9PV+4FHbJkYzZ8dvbSf1+0n0JQ==" crossorigin="anonymous" /> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/leaflet.markercluster/1.4.1/leaflet.markercluster.js" integrity="sha512-9dUfLJUaR6UaZGzJF7Pz2QnE3m+8yv3qX9P+Q2Q5B0/mZz3kZ+IeA1A1MlR+0JvFyX9t4o+G4kzZ8vH1LGu0IQ==" crossorigin="anonymous"></script> ``` 接下来,我们需要在HTML中创建一个包含地图的div,以及一个用于显示聚类图信息的div: ```html <div id="map" style="height: 600px;"></div> <div id="info"></div> ``` 然后,我们可以使用以下JavaScript代码读取json文件并将其绘制成聚类图: ```javascript // 创建地图 var map = L.map('map').setView([42.7373900, 123.2885100], 10); // 添加地图图层 L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', { maxZoom: 18, attribution: 'Map data &copy; <a href="https://www.openstreetmap.org/">OpenStreetMap</a> contributors, ' + '<a href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/">CC-BY-SA</a>, ' + 'Imagery © <a href="https://www.mapbox.com/">Mapbox</a>', id: 'mapbox/streets-v11', tileSize: 512, zoomOffset: -1 }).addTo(map); // 创建聚类图 var markers = L.markerClusterGroup(); // 读取json文件并添加坐标点到聚类图中 $.getJSON('data.json', function (data) { $.each(data, function (key, val) { var latlng = L.latLng(val.x, val.y); var marker = L.marker(latlng); marker.bindPopup('Label: ' + val.label); markers.addLayer(marker); }); }); // 将聚类图添加到地图中 map.addLayer(markers); // 点击聚类图上的点时,显示该点的信息 markers.on('click', function (e) { var info = e.layer.getPopup().getContent(); $('#info').html(info); }); ``` 在上面的代码中,我们使用了`L.markerClusterGroup()`函数创建了一个聚类图。然后,使用`$.getJSON()`函数读取了json文件,并使用`$.each()`函数遍历json文件中的每个坐标点。在遍历的过程中,我们使用`L.latLng()`函数将坐标点的经纬度信息转换为leaflet可用的坐标格式,并使用`L.marker()`函数创建一个标记点。接着,使用`marker.bindPopup()`函数将标记点的弹出框内容设置为该点的标签信息。最后,使用`markers.addLayer()`函数将标记点添加到聚类图中。 当聚类图上的点被点击时,我们使用`markers.on()`函数监听了`click`事件,并使用`e.layer.getPopup().getContent()`函数获取了该点的标签信息,并将其显示在`#info`的div中。 在以上代码中,我们假设json文件的名称为`data.json`,并且其格式为: ```json [ {"y":123.2885100,"x":42.7373900,"label":8}, {"y":123.2806300,"x":42.7336200,"label":3}, {"y":123.2831000,"x":42.7341000,"label":1}, {"y":123.2750910,"x":42.7334890,"label":5}, {"y":123.2798600,"x":42.7272500,"label":2}, {"y":123.2868300,"x":42.7251600,"label":9}, {"y":123.2910100,"x":42.7292800,"label":6}, {"y":123.2866200,"x":42.7261900,"label":7}, {"y":123.2828500,"x":42.7352900,"label":4}, {"y":123.2814700,"x":42.7321000,"label":10} ] ``` 以上就是一个使用leaflet绘制聚类图的示例代码,其中读取了包含多个坐标点的json文件,并将它们绘制成聚类图。你可以根据自己的需求修改代码,并使用自己的json文件进行测试。

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转js代码 def login(): # 登录 headers = { 'Host': 'api.hellobike.com', 'sid': '13e41f4ad36149df99aecdec38ec2afe', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 8.1.0; Pixel XL Build/OPM4.171019.021.P1; wv) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/61.0.3163.98 Mobile Safari/537.36', 'inner_action': 'user.account.login', 'inner_start_time': '1678247224433', 'hello_token': '3997302216749350083', 'systemcode': '62', 'chaos': 'true', 'signature': '5c946104f5ac7759a2f26b1acefb91fc531ee050', 'nonce': '3e02e95f-be75-4f3e-9d7e-e0b6be1aa277', 'timestamp': '1678247224435', 'fingerprint-hash': '281524c553a4cad9b72604473bf67b587eb1ba1060cbde2585fe38d397cf95fc', 'key-version': '1678240824', 'content-type': 'application/json; charset=UTF-8', } data = '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' response = requests.post('https://api.hellobike.com/auth', headers=headers, data=data)

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