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Publié le 6 août 2018 à 12:47 Mis à jour le 6 août 2018 à 12:47 Un passionné de photo argentique, Drew Nikonowicz, vient de lancer un projet KickStarter qui a largement rempli ses objectifs: la création, en kit prêt à monter ou tout assemblée et fonctionnelle, d'une chambre photographique à moins de 300€, la Standard 4x5. Commercialisée en kit (dès septembre 2018) ou assemblée (en novembre ou décembre selon les modèles), dans les deux cas objectif non inclus, la chambre Standard 4×5 fonctionne comme il se doit avec des plans-films au format 4×5 pouces. Des écoles de photo américaines ont soutenu la prévente Kickstarter, et le projet est désormais bien doté. Chambre photographique numerique.fr. Créé à l'origine sur imprimante 3D (les plans et programmes de construction sont disponibles gratuitement si le cœur vous en dit), le produit en kit combine de nombreux matériaux dont des montures en aluminium ou en inox. L'appareil accepte les objectifs Linhof/Wista entre 100 et 300mm, et le soufflet est disponible en plusieurs couleurs.

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Appareil reflex numérique Appareils reflex [ modifier | modifier le wikicode] Ce sont les plus élaborés. Leurs objectifs sont interchangeables, et leur forme est assez semblable à celle que l'on connaissait pour les appareils reflex argentiques. La visée reflex se fait sur un verre dépoli, à travers l'objectif, par l'intermédiaire d'un miroir. Les appareils reflex répondent à toutes les applications professionnelles. Appareils compacts [ modifier | modifier le wikicode] Ils sont beaucoup moins encombrants que les précédents, au point de pouvoir se glisser facilement dans la poche. Il en existe de toutes sortes et à tous les prix. Les plus élaborés d'entre eux sont appelés « compacts experts ». L'histoire de la photographie numérique timeline | Timetoast timelines. Appareils bridges [ modifier | modifier le wikicode] Il existe aussi des appareils « bridges », à objectif non interchangeable, mais à visée électronique, intermédiaires entre les compacts et les reflex numériques. Appareils hybrides [ modifier | modifier le wikicode] L'appareil « hybride » a aussi la visée électronique, mais l'objectif est interchangeable: il est donc encore plus proche des reflex numériques.

L'adaptation d'un boîtier reflex numérique sur le dos d'une chambre grand format n'est pas nouvelle et est, par exemple, déjà décrite dans l'article de Thierry Rebours [4]. Mes contributions résident dans la tentative: a. de régler le problème de l'utilisation d'un objectif grand angle avec un boîtier reflex numérique sur une chambre grand format b. Appareil photographique - Vikidia, l’encyclopédie des 8-13 ans. d'établir des procédures pour produire une photo numérique de grand taille (>50 Mo). Comment utiliser un objectif grand angle avec un boîtier reflex numérique sur une chambre grand format? L'article de Thierry Rebours mentionne la difficulté d'utiliser un objectif avec une focale de moins de 180mm; or je souhaitais utiliser un objectif grand angle Schneider-Kreunach Super-Angulon 1:5. 6/47mm afin d'obtenir une distance objet-capteur suffisamment réduite pour permettre la prise de vue des scènes d'intérieur et l'application de la règle de Scheimpflug pour la macrophotographie. Ma démarche est la suivante: Monter le boîtier de reflex directement sur une plaque d'aluminium de 3mm.

Une idée de comment réparer ça? Alternative 1: Utilisation de VectorAssembler Il existe un Transformer qui semble presque idéal pour ce travail: le VectorAssembler. Il prend une ou plusieurs colonnes et les concatène en un seul vecteur. Malheureusement, il ne faut que des colonnes et Float, pas des colonnes Array, donc le suivi ne fonctionne pas: from pyspark. feature import VectorAssembler assembler = VectorAssembler ( inputCols =[ "temperatures"], outputCol = "temperature_vector") df_fail = assembler. transform ( df) Cela donne cette erreur: pyspark. Numpy où pour un tableau à 2 dimensions - python, tableaux, numpy. IllegalArgumentException: 'Data type ArrayType(DoubleType, true) is not supported. ' La meilleure à la liste en plusieurs colonnes, puis à utiliser pour toutes les récupérer: TEMPERATURE_COUNT = 3 assembler_exploded = VectorAssembler ( inputCols =[ "temperatures[{}]". format ( i) for i in range ( TEMPERATURE_COUNT)], outputCol = "temperature_vector") df_exploded = df. select ( *[ df [ "temperatures"][ i] for i in range ( TEMPERATURE_COUNT)]) converted_df = assembler_exploded.

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Voci mon script (non fonctionnel): 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 fichier = open ( "", "r") #fichier de lecture sortie = open ( "", "wb") #fichier de sortie liste = [] i = 0 for ligne in adlines (): #parcours du fichier cols = ( ' \n ') ( ' ') ( cols [ 0]) #remplissage de la liste for i in liste: #parcours de la liste if cols [ 3]! = 0: ( "'%s', '%s' \n "% ( i, cols [ 3)) #test sur la colonne 3 if cols [ 4]! = 0: ( "'%s', '%s' \n "% ( i, cols [ 4)) i += 1 # on traite le nom de famille suivant Si vous aviez une piste, je pense que mon parcours de la liste est mauvais, et l'incrémentation ne marche pas (étant que le i représente une chaine de caractère), bref je ne vois pas trop comment m'en sortir 26/12/2011, 15h23 #2 Membre éprouvé c'est quoi ce tableau? un dict? Python parcourir tableau 2 dimensions 2017. 26/12/2011, 15h31 #3 Pardon en fait je me suis mal exprimé, je schématise ca comme un tableu à 2 dimensions mais il s'agit en fait d'un fichier texte contenant des colonnes. Une colonne "horizontale" avec les noms de famille et des colonnes "verticales'" avec les prénoms.

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L'itérateur for-in est utilisé pour parcourir chaque élément à l'intérieur d'un itérable en Python. Cette méthode peut être utilisée sans importer de nouveau package ou bibliothèque. Comment parcourir une liste en Python. import numpy as np array2 = ([1, 2, 3]) combinations = ([(i, j) for i in array for j in array2]) Nous avons calculé le produit croisé cartésien des deux tableaux à l'aide d'un itérateur for-in imbriqué dans le code ci-dessus. Nous avons enregistré le résultat dans le tableau NumPy combinations avec la fonction ().

J'ai un tableau 2 numpy. Je dois conserver toutes les lignes dont la valeur d'une colonne spécifique est supérieure à un certain nombre. En ce moment, j'ai: f_left = (f_sorted[:, attribute] >= split_point) Et c'est échouer avec: "Index Error: too many indices for array" Comment dois-je faire cela? Python parcourir tableau 2 dimensions du. Je ne peux pas le savoir sur le site Web Numpy, ici Réponses: 3 pour la réponse № 1 En fait, vous n'avez même pas besoin de savoir où. yy = (range(12)). reshape((4, 3)) yy[yy[:, 1] > 2] array([[ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) 2 pour la réponse № 2 x = ([[2, 3, 4], [5, 6, 7], [1, 2, 3], [8, 9, 10]]) array([[ 2, 3, 4], [ 5, 6, 7], [ 1, 2, 3], [ 8, 9, 10]]) Trouver les lignes où se trouvent le deuxième élément >=4 x[(x[:, 1] >= 4)] array([[ 5, 6, 7], [ 8, 9, 10]])