ValueError: c of shape (1, 400) not acceptable as a color sequence for x with size 400, y with size 400 # Visualize the data: plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y.reshape(400), s=40, cmap=plt.cm.Spectral); Y改成Y.reshape(400) 原文地址:https://www.cnblogs.com/

转自http://blog.csdn.net/l972948751/article/details/7817675 解决方法一:设置label的Tag属性值与skinEngine的DisableTag属性值相同即可.默认值是9999 label.Tag = 9999; 原理: skinEngine.DisableTag属性表示不使用皮肤的控件的Tag. 如果某个控件不想使用皮肤,只要将该控件的Tag属性设置成skinEngine.DisableTag属性值即可. 解决方法二:自定义控件---My

解决方法一:设置label的Tag属性值与skinEngine的DisableTag属性值相同即可.默认值是9999 label.Tag = 9999; 原理: skinEngine.DisableTag属性表示不使用皮肤的控件的Tag. 如果某个控件不想使用皮肤,只要将该控件的Tag属性设置成skinEngine.DisableTag属性值即可. 解决方法二:自定义控件---MyLabel 代码如下: using System;using System.Collections.Generic;

转自 http://blog.csdn.net/lwjok2007/article/details/48241285 iOS开发中经常会遇到这样的问题就是一个Label 中的文字需要两种以上的颜色现实 比如注册按钮下一般会有服务协议,这里的文字一般都会做区分 如下图 我们直接看代码 [objc] view plain copy UILabel *hintLabel=[[UILabel alloc]initWithFrame:CGRectMake(30, 120, 320, 66)]; hintL

UILabel* label = [[UILabel alloc] init]; label.frame = CGRectMake(0, 100, 200, 100); label.textColor = [UIColor blackColor]; NSMutableAttributedString *str = [[NSMutableAttributedString alloc] initWithString:@"1234567890"]; NSRange range = NSMak

废话不多说,直接上代码,很简单,都是原生的,注意一点就是label不能用.text,要用.attributedText!! #import "ViewController.h" @interface ViewController () <UITableViewDataSource,UITableViewDelegate>{    NSMutableArray *_fontArray;} @property (weak, nonatomic) IBOutlet UITable

https://blog.csdn.net/CD_Don/article/details/88070453?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1 原文地址:https://www.cnblogs.com/zb-ml/p/1269334

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) data,labels=make_classification(n_samples=1000,n_feature

sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_sv