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我正在嘗試使用R來分析加油站點的空間密度。我需要在加油站周圍創建緩衝區（圓圈）並計算緩衝區內的加油站數量。然後，我需要充分利用緩衝距離來查看什麼是合理的緩衝區，以查看有趣的內容。這些是我正在使用的文件：https://dl.dropboxusercontent.com/u/45095175/sbc_gas.shp; https://dl.dropboxusercontent.com/u/45095

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座2區（自定義形狀）

我需要做的CSS/HTML類似的東西（像），我不知道如何做到這一點：規格：該塊中2個區域（50/50）每個區域必須包含一個背景圖像和文字分割每個區域必須是可點擊的任何人都知道我怎麼能做到這一點？

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ValueError：錯誤的輸入形狀（60，4）虹膜數據集train_test_split

當使用train_test_split for iris時，我收到輸入形狀錯誤。我不明白爲什麼。我測試了其他數據集。 train_test_split應該處理這個形狀。有什麼建議麼？謝謝 # Decision Tree Classifier from sklearn import datasets from sklearn import metrics from sklearn.tree i

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如何生成隨機斑點？

我想在3D中生成隨機形狀。我希望這些形狀是斑點，基本上可以通過拍攝一個球體並將其變形爲不太規整的形狀而獲得，但仍然大部分是緊湊的。想想拿一個粘土球，捏或推，拉一點點。表面曲率或表面的不規則性的比例應該可以使用某種參數來控制。我希望輸出是一個由體素組成的體積（內部爲1，外部爲0），儘管可以轉換爲體積的表面也是可以的。我已經看了高斯隨機領域，這是球形諧波的疊加。我無法弄清楚這些數學問題，也沒有任何示

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R中

圍繞創建空間數據緩存我有商場的空間數據集，我想在R. 周圍創建緩衝區我想這些包將是有益的： require(maptools) require(geosphere) 我能夠爲一組座標而不是空間數據。代碼如下所示： coordinates(locs) <- c("Longitude", "Latitude") # set spatial coordinates fivekm <- cbind

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圍繞圖像的純紅色區域繪製框的最佳方式？

我有一個圖像與各種奇形狀（如圓形和正方形），它們是純紅色（rgb（255，0，0）完全）着色。我想圍繞這些形狀繪製框，但要做到這一點，我需要每個框中每個角的座標。這是我遇到困難的部分。我基本上是想從這個去：要這樣：我已經嘗試了許多不同的方式來實現這一目標，其中包括解析y軸，直到我找到一個形狀和拳擊這樣，從圖像的角落開始，向中間移動（兩種方法都不適用於多種形狀），並使用外部封裝，如OpenCV

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UWP中繪圖的最小劃分是什麼？

我有一個關於在UWP中繪製形狀的問題。您創建例如在UWP中輸入Rectangle並將其添加到屏幕上的畫布上。假設我們有一個10x5的小尺寸的矩形。您將其添加到畫布，並在屏幕上正確顯示。然後，使用標準屏幕變換（複合變換）進行放大，但不會更改矩形的大小（僅限比例）：好吧，現在我們有一個尺寸爲10x5的矩形和一個大放大（約50-150）。矩形的寬度和高度接受double的值，所以假設我將矩形的大小更改

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如何將圖像拉伸成自定義形狀（swift3）

下面的代碼列表會裁剪圖像。我希望圖像能夠變形/拉伸，而不是在形狀上裁剪。所有的圖像內容仍然在變換後的圖像中。它只會看起來不同。 extension UIImageView { func addMask(_ bezierPath: UIBezierPath) { let pathMask = CAShapeLayer() pathMask.path = bezierPath.c

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OpenCV - BW圖像上的PCA分析 - 區域與形狀 - 是否已有實現？

在bw圖像上檢測到物體的形狀。該物體呈黑色連續形狀，背景爲白色。我們使用PCA（http://docs.opencv.org/3.1.0/d1/dee/tutorial_introduction_to_pca.html）獲取對象方向並對齊對象。目前，形狀本身（輪廓上的點）是opencv PCA實現的輸入。這通常工作得很好。但時不時在物體邊緣會有小的污垢，導致形狀在污垢周圍傳播。這會導致更多的點和

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鑽石形狀心不是印刷正確

好了，所以我要創建這個鑽石形，排序的，它應該是一個菱形但最高右半丟失，矩形的左半邊缺失。我有兩種形狀，但它們沒有以菱形形式出現，而是將其中一個打印出來。我假設的地方。我必須打印出相同數量的空間以將整個底部形狀向右移動？ #include <iostream> using namespace std; int main() { int row, col, siz;