Vivado下debug后的波形通过图形化界面并不能保存抓取到波形,保存按钮只是保存波形配置,如果需要保存波形需要通过TCL命令来实现: write_hw_ila_data0730_ila_1 [upload_hw_ila_data hw_ila_1]write_hw_ila_data 0730_ila_2 [upload_hw_ila_data hw_ila_2] 0730_ila_1为保存的文件名,需要带路径,hw_ila_1为你的ILA的名字, 如果要读取已保存的波形,可以用下面的命令:

reference: https://www.cnblogs.com/pejoicen/p/d8b3c4f3aa29b8de7963893d4b99d361.html Vivado2015.4下,ila进行debug时,波形通过图形化界面并不能保存抓取到波形,保存按钮只是保存波形配置,如果需要保存波形需要通过TCL命令来实现: write_hw_ila_data    path/my_ila_name_0     [upload_hw_ila_data hw_ila_1] write_hw_il

vivado保存debug波形   Vivado下debug后的波形通过图形化界面并不能保存抓取到波形,保存按钮只是保存波形配置,如果需要保存波形需要通过TCL命令来实现: write_hw_ila_data 0730_ila_1 [upload_hw_ila_data hw_ila_1] write_hw_ila_data 0730_ila_2 [upload_hw_ila_data hw_ila_2] 0730_ila_1为保存的文件名,需要带路径,hw_ila_1为你的ILA的名字,[]中

Python 保存数据的方法: open函数保存 使用with open()新建对象 写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests from lxml import etree #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWe

起因 在极客学院讲授<使用Python编写远程控制程序>的课程中,涉及到查看被控制电脑屏幕截图的功能. 如果使用PIL,这个需求只需要三行代码: from PIL import ImageGrab pic = ImageGrab.grab() pic.save('1.jpg') 但是考虑到被控端应该尽量的精简,对其他模块尽量少的依赖,这样才能比较方便的部署,因此我考虑能否有一种方法,不依赖PIL来实现截图的功能. 思路 由于被控端使用了win32api, 因此有一个方法: win32api.k

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA4wAAAEmCAIAAACmsIlUAAAgAElEQVR4nOydezxU+f/HP49WSstKkZ

之前用 R 语言一直感觉 .Rdata 格式的文件很好用,可以把每次执行的中间文件保存便于下次调用,刚熟悉 Python 还没接触这块知识,所以有时候做项目不太顺手,索性上网搜了下,整理如下: 模型存档 ############# # joblib 库 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.externals import joblib # 模型保存 lr_model = LogisticRegressi

1,第一步打开arcgis 将图形加载进去 第二步,将要保存的图形调到合适的比例尺,然后点击下面按钮 第三步,将写好的python 语句放到里面去: import arcpy mxd = arcpy.mapping.MapDocument("current") for df in arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd): df.rotation = 0 df.scale = 62500#当前地图比例尺 arcpy.AddMessage(df.name) ou

open函数保存 使用with open()新建对象 写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import requests from lxml import etree   #发送Request请求 url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/' head = {'User-Agent':'Mozilla/5.0

在配置vscode python开发环境时,编写如下代码并保存时,会提示Unable to import 'flask' from flask import Flask app = Flask(__name__) tasks = [ { 'id': 1, 'title': u'Buy groceries', 'description': u'Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol', 'done': False }, { 'id': 2, 'title': u'L

参考资料: https://kite.com/python/answers/how-to-save-a-dictionary-to-a-file-in-python 通过如下的代码,可以将Python中的字典保存到一个(二进制)文件中.当然,这个方法是通用的,调用了pickle这个包,能够保存Python中所有的对象. dictionary_data = {"a": 1, "b": 2} a_file = open("data.pkl", &qu

选址的桌面壁纸网站汽车主题: 下面的两个print打开调试期间 #print tag #print attrs #!/usr/bin/env python import re import urllib2 import HTMLParser base = "http://desk.zol.com.cn" path = '/home/mk/cars/' star = '' def get_url(html): parser = parse(False) request = urllib2

保存命令执行的结果需哟使用os.popen("系统命令").read(),然后使用变量赋值输出即可 >>> result = os.popen("df -h").read() >>> print(result) Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on udev 3.9G 0 3.9G 0% /dev tmpfs 797M 9.4M 788M 2% /run /dev/sda1 189G

效果 model class WEIGUI_IMG(Base): __tablename__ = 'DW_ZHS_D_WEIGUI_IMG' # 表名 id = Column(), primary_key=True) img_context = Column(LargeBinary) file_name = Column(), nullable=True) 后台路由 @api.route('/weigui/img', methods=['POST']) def weigui_img(): img

用爬虫抓取图片的保存 保存图片 request=urllib2.Request(randNumberUrl,data,headers) picture=opener.open(request).read() local=open('D:/tmp.png','wb') local.write(picture) local.close()

利用pandas库, 将numpy的array数据保存成csv格式的文件: import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('C:\\abc\\a.csv', header=None) col1 = data.values[:,0] col2 = data.values[:,1]-0.9 for i in range(0, len(col2)): col2[i] = float("%.2f" % col2[i]) co

python 2.7 import codecs import json with codecs.open('Options.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(_data, f, ensure_ascii=False, indent=4, encoding='utf-8') codecs python官方文档中文翻译 使用给定模式打开编码文件,并返回提供透明编码/解码的打包版本.默认文件模式为"r",表示以读取模式打开文件. 使

原因 Python 默认的是ASCII 编码方式,如果出现中文会出现问题,所哟必须在代码的第二行或第一行 显示的声明编码方式(已注释的方式,即"#"开始) 解决方法 在文件头部加上 # -*- coding: utf-8 -*-

1. 保存list import numpy as np a = [1,2,3,4,5] np.save("number.npy", a) k = np.load("number.npy") 2. 保存map import json data = {} data["a"] = 1 data["b"] = 2 # Writing JSON data with open('data.json', 'w') as f: json.d

源码: # 读文件里面的数据转化为二维列表 def Read_list(filename): file1 = open(filename+".txt", "r") list_row =file1.readlines() list_source = [] for i in range(len(list_row)): column_list = list_row[i].strip().split("\t") # 每一行split后是一个列表 list

不知道怎么展示浮点数长度?? 看看例子就清楚了 a=0.2343545434564 print('%.3f'%a) #加点保留X个print('%3f'%a) #默认保留小数6个print('%03f'%a) #默认保留小数6个print('%15f'%a) #占15位不够补空格 b=66print('%09d'%b) #保留九位不够前面补零print('%9d'%b) #保留九位不够补空格