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• even though my code is running without an error, it does not generate plot or video. I have xming runing

  23 octobre 2017, par Amin Abbasi

  This is my first code and I am really new to coding. I am trying to create a video or just plot my code.Eeven though my code is running without an error, I can’t get the video or the plot to generate. I have xming running and I have plotted a sample to make sure it not a computer Issue. I have also tried the following on GitHub but no success :
  https://jakevdp.github.io/blog/2013/05/19/a-javascript-viewer-for-matplotlib-animations/

  # -*- coding: utf-8 -*-
  
  import numpy as np
  
  def solver(I, V, f, c, L, dt, cc, T, user_action=None):
  
      """Solve u_tt=c^2*u_xx + f on (0,L)x(0,T]."""
  
      Nt = int(round(T/dt))
  
      t = np.linspace(0, Nt*dt, Nt+1) # Mesh points in time
  
      dx = dt*c/float(cc)
  
      Nx = int(round(L/dx))
  
      x = np.linspace(0, L, Nx+1) # Mesh points in space
  
      C2 = cc**2 # Help variable in the scheme
  
      # Make sure dx and dt are compatible with x and t
  
      dx = x[1] - x[0]
  
      dt = t[1] - t[0]
  
      if f is None or f == 0 :
  
          f = lambda x, t: 0
  
      if V is None or V == 0:
  
          V = lambda x: 0
  
      u       = np.zeros(Nx+1) # Solution array at new time level
  
      u_n     = np.zeros(Nx+1) # Solution at 1 time level back
  
      u_nm1   = np.zeros(Nx+1) # Solution at 2 time levels back
  
      import time; t0 = time.clock() # Measure CPU time
  
      # Load initial condition into u_n
  
      for i in range(0,Nx+1):
  
          u_n[i] = I(x[i])
  
      if user_action is not None:
  
          user_action(u_n, x, t, 0)
  
      # Special formula for first time step
  
      n = 0
  
      for i in range(1, Nx):
  
          u[i] = u_n[i] + dt*V(x[i]) + \
  
              0.5*C2*(u_n[i-1] - 2*u_n[i] + u_n[i+1]) + \
  
              0.5*dt**2*f(x[i], t[n])
  
      u[0] = 0; u[Nx] = 0
  
      if user_action is not None:
  
          user_action(u, x, t, 1)
  
      # Switch variables before next step
  
      u_nm1[:] = u_n; u_n[:] = u
  
      for n in range(1, Nt):
  
          # Update all inner points at time t[n+1]
  
          for i in range(1, Nx):
  
              u[i] = - u_nm1[i] + 2*u_n[i] + \
  
                      C2*(u_n[i-1] - 2*u_n[i] + u_n[i+1]) + \
  
                      dt**2*f(x[i], t[n])
  
          # Insert boundary conditions
  
          u[0] = 0; u[Nx] = 0
  
          if user_action is not None:
  
              if user_action(u, x, t, n+1):
  
                  break
  
          # Switch variables before next step
  
          u_nm1[:] = u_n; u_n[:] = u
  
      cpu_time = time.clock() - t0
  
      return u, x, t,
  
  def test_quadratic():
  
      """Check that u(x,t)=x(L-x)(1+t/2) is exactly reproduced."""
  
      def u_exact(x, t):
  
          return x*(L-x)*(1 + 0.5*t)
  
      def I(x):
  
          return u_exact(x, 0)
  
      def V(x):
  
          return 0.5*u_exact(x, 0)
  
      def f(x, t):
  
          return 2*(1 + 0.5*t)*c**2
  
      L = 2.5
  
      c = 1.5
  
      cc = 0.75
  
      Nx = 6 # Very coarse mesh for this exact test
  
      dt = cc*(L/Nx)/c
  
      T = 18
  
      def assert_no_error(u, x, t, n):
  
          u_e = u_exact(x, t[n])
  
          diff = np.abs(u - u_e).max()
  
          tol = 1E-13
  
          assert diff < tol
  
      solver(I, V, f, c, L, dt, cc, T,
  
              user_action=assert_no_error)
  
  def viz(
  
      I, V, f, c, L, dt, C, T,umin, umax, animate=True, tool='matplotlib'):
  
      """Run solver and visualize u at each time level."""
  
      def plot_u_st(u, x, t, n):
  
          """user_action function for solver."""
  
          plt.plot(x, u, 'r-')
  
  #                 xlabel='x', ylabel='u',
  
  #                 axis=[0, L, umin, umax],
  
  #                 title='t=%f' % t[n], show=True)
  
          # Let the initial condition stay on the screen for 2
  
          # seconds, else insert a pause of 0.2 s between each plot
  
          time.sleep(2) if t[n] == 0 else time.sleep(0.2)
  
          plt.savefig('frame_%04d.png' % n) # for movie making
  
      class PlotMatplotlib:
  
          def __call__(self, u, x, t, n):
  
              """user_action function for solver."""
  
              if n == 0:
  
                  plt.ion()
  
                  self.lines = plt.plot(x, u, 'r-')
  
                  plt.xlabel('x'); plt.ylabel('u')
  
                  plt.axis([0, L, umin, umax])
  
                  plt.legend(['t=%f' % t[n]], loc='lower left')
  
              else:
  
                  self.lines[0].set_ydata(u)
  
                  plt.legend(['t=%f' % t[n]], loc='lower left')
  
                  plt.draw()
  
              time.sleep(2) if t[n] == 0 else time.sleep(0.2)
  
              plt.savefig('tmp_%04d.png' % n) # for movie making
  
      if tool == 'matplotlib':
  
          import matplotlib.pyplot as plt
  
          plot_u = PlotMatplotlib()
  
      elif tool == 'scitools':
  
          import scitools.std as plt # scitools.easyviz interface
  
          plot_u = plot_u_st
  
      import time, glob, os
  
      # Clean up old movie frames
  
      for filename in glob.glob('tmp_*.png'):
  
          os.remove(filename)
  
      # Call solver and do the simulaton
  
      user_action = plot_u if animate else None
  
      u, x, t, cpu = solver_function(
  
          I, V, f, c, L, dt, C, T, user_action)
  
      # Make video files
  
      fps = 4 # frames per second
  
      codec2ext = dict(flv='flv', libx264='mp4', libvpx='webm',
  
                       libtheora='ogg') # video formats
  
      filespec = 'tmp_%04d.png'
  
      movie_program = 'ffmpeg' # or 'avconv'
  
      for codec in codec2ext:
  
          ext = codec2ext[codec]
  
          cmd = '%(movie_program)s -r %(fps)d -i %(filespec)s '\
  
                '-vcodec %(codec)s movie.%(ext)s' % vars()
  
          os.system(cmd)
  
      if tool == 'scitools':
  
          # Make an HTML play for showing the animation in a browser
  
          plt.movie('tmp_*.png', encoder='html', fps=fps,
  
                    output_file='movie.html')
  
      return cpu

• avcodec/exr : tag gamma=1.0 output as linear light

  16 août 2023, par Leo Izen

  avcodec/exr : tag gamma=1.0 output as linear light
  By default the OpenEXR decoder outputs linear light pixel data by
  
  applying a gamma=1.0 transfer (i.e. a no-op). When it does so, it
  
  should tag the data as linear so color-managed filters or other tools
  
  can work with it correctly.
  Signed-off-by : Leo Izen <leo.izen@gmail.com>
  

  • [DH] libavcodec/exr.c

• Evolution #4766 : Passer le menu d’ajouts rapides dans un sous-menu

  4 mai 2021, par RastaPopoulos ♥

  N’importe quoi… on ne les utilise que rarement en tant que dev, si on réfléchit ergo là c’est bien pour les utilisateurices finales, et sur comment les former. Cf les arguments sur la facilité d’apprentissage + la mémorisation de la fonctionnalité + l’accessibilité de la lecture pour savoir ce que ça fait du premier coup d’œil (sans title infobulle que fort peu trouvent et lisent).

  Il est d’ailleurs bien plus plus simple, une fois le gros menu ouvert de viser une ligne entière avec label, qu’un mini bouton riquiqui.

  Quant à la comparaison avec d’autres logiciels : prenons plutôt ceux de la même branche. Et… o gosh, les deux plus utilisés au monde utilisent ce genre de menu !

  Wordpress : un menu "New" avec un picto "+", qui ouvre la liste des choses qu’on peut créer : exactement comme ce qu’on propose
  

  Drupal : un menu "Shortcuts" qui ouvre dessous ce sous-menu (en horizontal et pas vertical pour eux) : là chez eux on peut personnaliser pour chaque utilisateur, ce que j’avais d’ailleurs proposé un jour, ya un remplissage par défaut mais ensuite on peut retirer/ajouter des éléments
  

  Dans un premier temps le truc comme Wordpress suffit, et tout le monde connait et comprend ça (et je pense que ça doit avoir un label du coup, pas juste un "+" !).