Градиент
Задача:
Напишите функцию gradient(color), создающую графический файл с плавным переходом цвета. Файл должен содержать прямоугольник длиной 512 пикселей (по 2 пикселя на каждый оттенок) и высотой 200 пикселей.
В функцию передается обозначение цвета, градиент которого надо построить. Варианты цветов: R, G и B. Обозначение может быть введено в любом регистре.
Вот мой код:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
from PIL import Image, ImageDraw def gradient(choose): new_image = Image.new("RGB", (512, 200), (0, 0, 0)) draw = ImageDraw.Draw(new_image) r = 0 g = 0 b = 0 for i in range(new_image.size[0]): draw.line((i, 0, i, 512), fill=(r, g, b), width=2) if i % 4 == 0: if choose == "R": r += 2 elif choose == "G": g += 2 else: b += 2 new_image.save("res.png", "PNG")
Файл res.png — это то, что получается у меня (1).
А другой — это то, что должно получиться (2).
Не знаю, что нужно подправить.
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
Градиент
Напишите функцию gradient(color), создающую графический файл с плавным переходом цвета. Файл должен.
Горизонтальный градиент
Здравствуйте, есть код, с помощью которого я формирую изображение заданного цвета и заданного.
Градиент с Pillow.Image
Задача: Создать градиент линейный или круговой указанного цвета(синий, красный или зеленый) с.
Градиент gradient(color)
Напишите функцию gradient(color), создающую графический файл с плавным переходом цвета. Файл должен.
Как градиент наложить на изображение в QPainter?
Здравствуйте. Я поставил изображение на фон приложения через QPainter: def paintEvent(self.
Как сделать — Градиент фона
Узнать, как создать градиентный цвет фона при прокрутке.
Градиент фона
Создать градиент фона
Создайте линейный градиентный цвет фона, который начинается сверху. Он начинается от бирюзового/зеленого до синего:
Пример
body <
height: 3000px; /* Используется для включения прокрутки */
background: linear-gradient(55deg, #0fb8ad 0%, #1fc8db 51%, #2cb5e8 85%);
>
Совет: Чтобы узнать больше о градиентном фоне, зайдите на наш учебник CSS Градиенты.
Мы только что запустили
SchoolsW3 видео
ВЫБОР ЦВЕТА
курс сегодня!
Сообщить об ошибке
Если вы хотите сообщить об ошибке или внести предложение, не стесняйтесь отправлять на электронное письмо:
Ваше предложение:
Спасибо Вам за то, что помогаете!
Ваше сообщение было отправлено в SchoolsW3.
ТОП Учебники
ТОП Справочники
ТОП Примеры
Получить сертификат
SchoolsW3 оптимизирован для бесплатного обучения, проверки и подготовки знаний. Примеры в редакторе упрощают и улучшают чтение и базовое понимание. Учебники, ссылки, примеры постоянно пересматриваются, чтобы избежать ошибок, но не возможно гарантировать полную правильность всего содержания. Некоторые страницы сайта могут быть не переведены на РУССКИЙ язык, можно отправить страницу как ошибку, так же можете самостоятельно заняться переводом. Используя данный сайт, вы соглашаетесь прочитать и принять Условия к использованию, Cookies и политика конфиденциальности.
Градиентный спуск с помощью простого набора данных
На уроках математики в школах учат, что уравнение прямой имеет вид y = mx + c (обозначения могут отличаться в зависимости от книг), где y — точка на оси y, x — точка на оси x, m — наклон, а c — пересечение на оси y. Если пересечение по оси y равно 0, значение c можно игнорировать. В машинном обучении это уравнение является базовой задачей линейной регрессии. Если в двумерной плоскости есть только одна линия, наклон и пересечение можно найти с помощью формул, подставив их вместо m и c и решив уравнение. Следовательно, у него есть единственное решение.
На самом деле каждая задача машинного обучения включает в себя сотни или тысячи уравнений, которые чаще всего не согласуются ни с одним решением. Каждое уравнение — это “Наблюдение”, а каждая ось — “Особенность”. Когда система уравнений содержит больше наблюдений, чем признаков, она называется переопределённой системой. Следовательно, большинство проблем машинного обучения связаны с чрезмерно детерминированной системой. Градиентный спуск используется для нахождения решения (коэффициента) для каждого признака, с которым могут согласиться все наблюдения, что сведёт к минимуму разницу между наблюдаемыми и прогнозируемыми результатами. Разница рассчитывается с использованием множества «Функций затрат”. Одним из них является среднеквадратичная ошибка (MSE), которая используется в задаче ML этой статьи.
Для этой задачи градиентного спуска подготовлен простой синтетический набор данных. Все блоки кода написаны на языке программирования Python. Программа начинается с импорта необходимых пакетов Python:
Как создать цветовой градиент в Python?
Я хочу создать новую цветочную карту, которая интерполирует между зеленым и синим (или любые другие два цвета, если на то пошло). Моя цель — получить что-то вроде: Прежде всего, я действительно не уверен, что это можно сделать, используя линейную интерполяцию синего и зеленого. Если это возможно, я не уверен, как это сделать, я нашел документацию по использованию метода matplotlib, который интерполирует указанные значения RGB здесь Настоящая проблема заключается в понимании того, как работает «cdict2». Например, в документации говорится: «Пример: предположим, что вы хотите, чтобы красный увеличился от 0 до 1 в нижней половине, зеленый, чтобы сделать то же самое в средней половине, а синий — в верхней половине. Затем вы будете использовать:»
from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib import numpy as np plt.figure() a=np.outer(np.arange(0,1,0.01),np.ones(10)) cdict2 = my_cmap2 = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap2',cdict2,256) plt.imshow(a,aspect='auto', cmap =my_cmap2) plt.show() EDIT: теперь я понимаю, как работает интерполяция, например, это даст интерполяцию от красного до белого: От белого до красного: переходя по столбцам «матрицы» для каждого цвета, в первом столбце мы имеем xкоординат, где мы хотим, чтобы интерполяция начиналась и заканчивалась, а два других столбца — это фактические значения для значения цвета на этой координате.
cdict2 =
Очевидно, что желаемый градиент будет очень сложно создать путем интерполяции в пространстве RGB.
Dipole 04 сен. 2014, в 17:29
Поделиться
Проверьте эту ссылку о названных цветах. Там есть код, который показывает преобразование между методами спецификации. Я также думаю, что эта ссылка о цветных полос может помочь.
mauve 04 сен. 2014, в 15:15
Как вы создали этот пример градиента? Это далеко от линейного.
Mark Ransom 04 сен. 2014, в 18:04
Да, это просто скриншот, иллюстрирующий то, что я хочу. Я не создал это. Мне интересно, есть ли в Python некоторые функции, которые облегчают такие градиенты .
Dipole 04 сен. 2014, в 18:10
Снимок экрана с чего, хотя?
Mark Ransom 04 сен. 2014, в 18:32
Я могу попытаться найти слайд, с которого я его получил, если это поможет, но я просто помню, что он сказал: «Вот пример цветового градиента»