我就废话不多说了,直接上代码:
coding:utf-8 #自带的Tkinter模块 from Tkinter import * from ScrolledText import ScrolledText #gui框 root = Tk() root.title('视频多线程') #窗口坐标和大小 +代表调整坐标 x代表调整大小 root.geometry('500x500+200+100') #滚动条 text = ScrolledText(root,font=('微软雅黑',10)) #实现滚动条方法grid() text.grid() #按钮 button = Button(root,text='开始爬取',font=('微软雅黑',10)) #实现按钮 button.grid() label #文本变量 var=StringVar() textvariable 绑定文本变量 label = Label(root,font=('微软雅黑',10),fg='red',textvariable=var) label.grid() #文本变量文本内容 var.set('已准备...') #实现窗口命令 root.mainloop()
以上这篇Python Tkinter模块 GUI 可视化实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
keras.utils.vis_utils模块提供了画出Keras模型的函数(利用graphviz) 该函数将画出模型结构图,并保存成图片: from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png') plot_model接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为False
keras.utils.visualize_util模块提供了画出Keras模型的函数(利用graphviz) 该函数将画出模型结构图,并保存成图片: from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file='model.png') plot接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为Fal
网络权值可视化 卷积层权值可视化十分有用,经过良好训练的网络权值通常表现为美观、光滑的滤波器。反之,如果表现为噪声图样,则可能意味着网络还没有经过足够长时间的训练,或者由于正则化强度过小导致网络出现过拟合。 什么样的权值是坏的: 图案类似噪声 图案相关性太高 图案缺乏结构性 特征图可视化 在将 feature map 可视化之后,每个小方块显示了对应特定滤波器的响应图,其中低层响应特征图关注图像中
Android可视化试验过程 在创建和编辑试验时,建议使用Chrome浏览器,以达到最佳体验。 在这部分中,我们以通过改变按钮颜色,预期提升按钮点击率为例,来说明如何使用移动端可视化编辑器。先通过一张简单的流程图了解所需的步骤,再一步步进行具体操作: 1 试验方案 一个完整的A/B 测试需要根据目前已有的用户数据进行分析判断,推断并建立假设,才能针对性的做出改变和调整,根据具体需求,构建产品A/B
iOS可视化试验过程 在创建和编辑试验时,建议使用Chrome浏览器,以达到最佳体验。 在这部分中,我们以通过改变按钮颜色,预期提升按钮点击率为例,来说明如何使用移动端可视化编辑器。先通过一张简单的流程图了解所需的步骤,再一步步进行具体操作: 1 试验方案 一个完整的A/B 测试需要根据目前已有的用户数据进行分析判断,推断并建立假设,才能针对性的做出改变和调整,根据具体需求,构建产品A/B 测试的
Web可视化试验过程 在创建和编辑试验时,建议使用Chrome浏览器,以达到最佳体验。 在这部分中,我们以通过改变按钮颜色,预期提升按钮点击率为例,来说明如何使用H5可视化编辑器。先通过一张简单的流程图了解所需的步骤,再一步步进行具体操作: 1 试验方案 一个完整的A/B 测试需要根据目前已有的用户数据进行分析判断,推断并建立假设,才能针对性的做出改变和调整,根据具体需求,构建产品A/B 测试的需