《虎牙直播》专题

我使用matplotlib创建直方图。仍然有一些问题我自己或借助互联网无法解决。 > 如何更改某些垃圾箱的颜色？详细地说，我想用：a.）value bin更改箱子的颜色 如何不仅用1个小数点的数字标记X轴，而且用2个小数点标记X轴（现在只是不打印）？ 请参见下面绘制的柱状图： plt。迄今为止的直方图

我想用python绘制一个非常简单的直方图。这是我的代码： 这就是结果 我怎样才能把这些条放在整数的地方呢？为什么我的图表也显示浮点数？

问题内容： 到目前为止，我们使用了几个Linux用户： system_foo @ server system_bar @服务器 … 我们希望将系统用户放入docker容器中。 linux用户->容器 服务器内部的更改没有问题，但是远程系统使用这些用户向我们发送数据。 我们需要工作。远程系统无法更改。 如果每个linux操作系统只有一个系统（将端口22传递到容器），我将非常容易。但是有几个。 我们如

问题内容： 我的一个活动中的一个按钮调用AsyncTask，该AsyncTask更新ListView的SimpleCursorAdapter的基础Cursor。每次单击按钮时，都会为AsyncTask添加一个新线程并完成任务（进入“等待”状态）。如果我单击按钮5次或更多次，则5个AsyncTasks最终以“等待”状态坐在那里。这是正常现象还是在某处内存泄漏？ AsyncTask 还有我的onCre

问题内容： 对我来说，到目前为止，关于1NF的最容易理解的描述是“主键是唯一标识每一行的一列（或一组列）”。在www.phlonx.com上，我了解到冗余意味着每个键的每一行不应超过1个值。大于1的值将是“多余的”。正确的？ 尽管如此，我还是设法搞砸了很多次1 NF。我在这里为我的在线披萨店http://foo.com 披萨店 发布了一个问题 在这里我对第二范式感到困惑，只是注意到我在1 NF中开

null 如果我确实需要执行支付，那么我如何获得paymentId和payerID？如果我不需要执行支付，那么这就出现了一个问题，因为我希望用户确认支付。我可以将create payment（创建支付）的内容移动到只有当用户确认直接支付订单时才执行，但是在用户输入卡的详细信息之后，我就无法验证这些信息了。我在想有没有更好的办法处理这件事？ 如果有人能帮我弄清楚我会很感激的。谢谢

我试图从PDF中提取文本坐标和直线（或矩形）坐标。 类有和方法，这些方法根据各自TextPosition对象表示的文本块的方向转换坐标（根据@mkl的注释进行更正）。最终输出是一致的，与页面旋转无关。 输出所需的坐标为X0，Y0（页面左上角） 这是对@Tilman Hausherr的解决方案的轻微修改。y坐标被反转（高度-y），以保持其与文本提取过程中的坐标一致，并且输出被写入csv。 正在使用类

我有个简单的问题。我不能从文件endpoint读到直接endpoint。下面是代码片段： 我得到一个异常“endpoint上没有可用的消费者”。这是一个简单的路线&我已经尽我所能了--现在花了超过10个小时：（

试图将我的旁边的表单与对齐，我正在努力将组件放到面板顶部。我需要价格标签和字段就在商品标签和字段下面，但我无法让它从面板底部移动。 如果我使用，这会将项目标签和字段移到顶部，但随后我就失去了用锚定它的能力。除非有办法两者兼得？请看我试图展示我想要放置表格的区域的图片。谢谢你的帮助。

Algo求图的直径如下： 在任何arbirtray顶点上运行BFS，并记住最后访问的节点（例如t) 从t运行BFS，并记住最后访问的节点（例如t') t和t'之间的最短距离是图的直径。

这给了我一个错误： 元素在点(436，693)处不可单击。其他元素将接收单击: 还有一个注意事项，如果我将放在之后，放在之前，则测试通过。所以我知道剩下的测试不是失败的地方。由于某种原因，等待的呼叫不起作用。 我认为这可能与以下事实有关：当单击时，我尝试单击的选项在技术上不可见，因为它位于带有scroll元素的组合框中。如果有人知道一个好的方法来模拟滚动到“洋葱”元素，这将是非常感谢的。

我有一个从sql数据库查询派生的直方图。代码如下： 输出如下：https://gyazo.com/d73b20a118db0088aab261c079613b00 我想显示为：https://gyazo.com/063990cd8741682f45b5a37ba594ff56 其中，x轴的编号向右侧移动了一点。有可能做到这一点吗？

目标 我们将理解霍夫变换的概念。 我们将看到如何使用它来检测图像中的线条。 我们将看到以下函数：cv2.HoughLines()，cv2.HoughLinesP() 理论基础 霍夫变换是一种用来检测形状的流行的技术，如果你能以数学形式来表示这种形状的话。它可以检测到形状，即使它被破坏或扭曲了一点。我们将看到它是如何检测出一条线。 一条线可以表示为 $y = mx+c$，或以参数方程表示，$\rho

目标 在本章中，我们将学习直方图反投影。 理论 它由 Michael J. Swain，Dana H. Ballard 在他们的论文《Indexing via color histograms》中提出。 用简单的话来说它是什么？ 它用于图像分割或查找图像中感兴趣的对象。简而言之，它会创建与我们的输入图像相同大小（但为单个通道）的图像，其中每个像素对应于该像素属于我们对象的概率。用更简单的话说，在输

目标 我们将学习直方图均衡的概念，并用它来改善我们的图片对比度。 理论基础 考虑像素值仅限于某个特定值范围的图像。例如，较亮的图像将所有像素限制在较高的值。但是一张好的图像将会具有来自图像所有区域的像素。所以你需要将这个直方图拉伸到两端，用简单的话来说，这就是直方图均衡化所能做到的。这通常会改善图像的对比度。 我建议你阅读关于直方图均衡化的维基百科页面，了解更多细节。它解释的很好而且有相当好的例子