habs nur intuitiv erwähnt, hier genauer:
"python.analysis.typeCheckingMode": "basic"

ist ein rechter Durcheinander - die Option wird unter Pylance gelistet und die Referenz zeigt auf Python

bei mir ist "python.analysis.typeCheckingMode": "basic" und "pylance.TypeChecking mode": "basic" gesetzt und es kommt trotzdem keine Warnung mehr. Die Pillow Leute meinten, sie haben in der neuen Version keine stubs hinzugefügt. So müssen die fehlerhaften Prot...

war von dem Hexenwerk um Pylance rundherum sehr irritiert. Habe auch bei Pylance gepostet: https://github.com/microsoft/pylance-release/issues/1798 und dann noch bei typeshed : https://github.com/python/typeshed/issues/6027 Dazu kam, dass ich in Python noch nie mit spezifizierten Typen kodiert habe....

Jetzt hatte ich Erfolg durch Deinstallation und Neuinstallation von Pillow und dem Löschen von
... .vscode\extensions\ms-python.vscode-pylance-2021.9.1\dist\typeshed-fallback\stubs\Pillow .

Jetzt gibt es keine Warnung mehr für dieses Problem.

Erhy

hab auch bei den Pillow Leuten nachgefragt:
https://github.com/python-pillow/Pillow/issues/5707

der Prototype von fromarray ist: def fromarray(obj, mode: _Mode | None = ...) -> Image: ... und _Mode ist definiert: _Mode = Literal["1", "CMYK", "F", "HSV", "I", "L", "LAB", "P", "RGB", "RGBA", "...

Deiner ist in der Liste der nur eingeschränkt unterstützten Modi, und das du den nicht zum schreiben benutzen kannst, ist eben genau die Einschränkung. Literal heißt hier auch nur String-Literal, warum auch immer. Ich vermute das soll eine Art String enumeration im Typsystem ausdrücken. auch bei 'R...

Hallo! Mein Script funktioniert zwar, trotzdem möchte ich wissen, wie man mit Literals in Python kodiert. Bei meiner Image-Bearbeitung mit dem Modul Pillow öffne ich ein Image mit from PIL import Image origPil = Image.open( filename ) origPil_mode = origPil.mode # ist 'I;16' für ein Image mit 16-bit...

nun um Faktor 100 schneller: import time import numpy as np import skimage.draw as skimDraw class time_duration: def run( self, function_to_test, *args, **kwargs) : start = time.perf_counter_ns() results = function_to_test( *args, **kwargs ) end = time.perf_counter_ns() self.duration = end // 100000...

hier mein Beispiel, um schwarze Pixeln zu verrauschen: import numpy as np be = np.arange( 5 * 4 * 3) # data for example be[(be % 3) !=0 ] = 0 be[(be % 4) ==0 ] = 0 be_rgb = be.reshape(5,4,3) be_rgb_sub = np.array([0,0,0],dtype=be_rgb.dtype) rgbreduced = be_rgb == be_rgb_sub # if equql values on the ...

Danke für die schnelle Antwort. Das Beispiel hat nur den Nachteil, dass wenn ich be_rgb_found = be_rgb[np.all(be_rgb == sub, axis=-1)] bearbeite, wirkt sich dies im Ursprungs-Array aus z.B. be_rgb_found [0,1] = 255 be_rgb ist unverändert! Wie bekomme ich ein Ergebnis analog von np,where, bei dem die...

Hallo, vielleicht eine Newbie Frage: Wie finde ich die Indizes in einem Image-Array für das Vorkommen eines bestimmten RGB Werts? Wo ich gescheitert bin: be = np.arange( 5 * 4 * 3) # zum Beispiel be[ ( be % 3 ) != 0 ] = 0 be[ ( be % 4 ) == 0] = 0 be_rgb = be.reshape( 5, 4, 3) be_rgb [ [[ 0, 0, 0], [...

danke, ja das funktioniert

ist mir jetzt gelungen
habe in meiner Python Installation mit pip
pandas und jupyter hinzugefügt.
Dann VS Code neu gestartet und die Extension
Jupyter notebook support
hinzugefügt.
Nun kann ich
View Value in Data Viewer anwählen.

Wie ein .ipynb zu gebrauchen ist, weiß ich noch nicht.

Erhy

rogerb hat geschrieben: ↑Dienstag 24. August 2021, 15:03 @Erhy,

Der "Data Viewer" ist ein Feature der grafischen Benutzeroberfkäche on VS Code.
Man kann damit auch filtern und "slicen"

Habe ich noch nicht entdeckt,
ich verwendete bis jetzt nur das Debug Fenster
und die Variable Auflistung.

Danke für den Beitrag. Habe Jupyter Notebook deinstalliert, da mir der Vorteil nicht bewusst war. Nun habe ich einen Beautifier für mein RGB-image Array geschrieben. Wenn ich das Array mit print() anschaue bekomme ich z.B. [[[ 6 7 8] [ 9 10 11] [ 12 13 14] [255 255 255] [255 255 255]] [[ 21 22 23] ....

Hallo!

Ich programmiere mit VS Code und
wollte im Debug-Fenster ein Array mit der Ausnutzung einer großen Zeilenbreite dokumentieren,
womöglich den Ausdruck in eine Datei schreiben.

Wäre die Numpy Funktion set_printoptions von Nutzen?

Wie geht das?

Danke für euren Rat
Erhy

Hallo! Möchte in einem Bild gerichtet Weichzeichnen, wobei die Richtung gemäß der Senkrechten zur Kurve variable ist. Die Bestimmung der Richtungen ect. habe ich schon erledigt, nur die Performance des tatsächlichen Weichzeichnen lässt Wünsche offen. Hier mein Code import numpy as np import skimage....

ThomasL hat geschrieben: ↑Sonntag 1. August 2021, 16:44 # Du brauchst zwei Masken

Hoffte es gibt eine Numpy Funktion für eine derartige Auswahl

Werde mein tatsächliches Problem in einem separaten Thread schildern.

Erhy

Danke für die Antwort! import numpy as np A = np.arange(7*5, dtype=np.int32).reshape(7, 5) A array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24], [25, 26, 27, 28, 29], [30, 31, 32, 33, 34]]) addVals = np.stack( ( A, A ) ) addVals[1] = addVals[...