Расшифруйте, пожалуйста, что такое "вид графика"? Это словесное описание: "графики должны иметь экстремум в точке А", "функция монотонна на (а, б)" и т.п. или нечто другое?
Если же вы хотите делать непропорциональное изменение размера, то посмотрите теорию по Хафу для кругов, и проделайте тоже самое с эллипсами – по аналогии с тем, как делается в статье на википедии, но заменив уравнение окружности уравнением эллипса.
Плюсую i3wm - пользуюсь им на нетбуке. Очень легко осваивается (по сравнению с тем же awesome), легко настраивается (вроде легче чем wmii, но на wmii я не смотрел), ну и по производительности хорош. А нужные приложения можно и без DE ставить.
Насколько мне известно, да, не получится. Встроенный тип str не позволит переопределить его методы, и не позволит добавить новые, а "" и '' являются своего рода конструкторами, которые обращаются именно к str (то есть в записи "something" неявным образом присутствует встроенный str).
Avernial Я попробовал идею, которую выше описал, и не скажу что работало это прямо тяжело. При том что задержка между показом кадров была 0.01с, python ел 10% ЦП.
За ссылку на pyqtgraph спасибо! Часто есть необходимость что-то визуализировать, крутить-вертеть. Сейчас пользуюсь в основном виджетами в IPython Notebook (поскольку вычисления проходят не на локальной машине), но теперь смогу посмотреть на ещё одну альтернативу.
В догонку. Можно самому сделать анимацию, основываясь на следующих моментах:
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(frame, cmap='gray')
У объекта im есть метод im.set_data(new_image), который позволяет "обновить картинку". У объекта fig есть метод fig.canvas.draw(), который позволяет перерисовать всю фигуру.
Схема получается такой:
1. Рисуем первый кадр: im = ax.plot(frame)
2. В цикле:
2.1. Обновляем данные: im.set_data(new_frame)
2.2 Перерисовываем фигуру: fig.canvas.draw()
Владимир, по производительности не скажу ничего, никогда не работал с видео и не измерял время работы.
Ваш код делает всё верно, всё как вы просите – показывает одну картинку, и всё. Чтобы показать видео можно придумать много вариантов. Простейший, пожалуй, – использовать модуль animation. Вот пример: matplotlib.org/1.3.0/examples/animation/basic_exam...
и пример с использованием slider, radiu button, button matplotlib.org/examples/widgets/slider_demo.html
(раньше тут была картинка как это выглядит, а сейчас, видимо, придётся запускать код чтобы увидеть результат)
Документация по виджетам выглядит очень просто, к счастью.
А оно точно будет так работать? Если указать args, то питон вроде поругается: нельзя вызывать функцию так f(a=5, 10, c=10). Поэтому в вашем примере *args вроде нужно убрать.
Perzh Я потому и начал список методов регрессии с relevance vector machine и гауссовых процессов - оба метода позволяют оценить искомую вероятность. Смотрите, например, здесь www.machinelearning.ru/wiki/images/d/d0/BMMO11_7.pdf на странице 16.
