例如,如果我有两个数组: a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
b = np.array([1, 2]) 我希望得到以下结果: c = np.array([a[0]*b[0] - a[1]*b[1],a[0]*b[1] - a[1]*b[2], so on, a[0]*b[n-2] - a[1]*b[n-1]]) 我感兴趣的是一种类似numpy卷积的方法,它可以在两个数组上应用自定义函数。我试过卷积: np.convolve(a, b) 但我不能使用卷积函数应用自定义函数
我正在尝试计算高维“图像”的熵。最明显的方法是:
from scipy.stats import entropy
kernel_radius=2
entropy_stack = np.zeros(Stack.shape)
for ii in range(kernel_radius,entropy_stack.shape[0]-kernel_radius):
for jj in range(kernel_radius,entropy_stack.shape[1]-kernel_radius):
for kk in range(kernel_radius,entropy_
我试图获得image.This的每个像素的局部标准差,这意味着对于每个像素,我想要计算其值及其邻域的标准差。我使用了库,我开发了以下代码:
def stdd(image, N):
width = image.shape[0]
heigth = image.shape[1]
desv = np.zeros((width,heigth))
for i in range (width):
for j in range (heigth):
if i < N :
mini = 0
我有一个字符串列表,我想删除在列表excludeList中包含这些字符串的字符串。Filter接受一个函数和一个列表,我如何“函数化”excluded not in?excludeList看起来像这样:["A2123", "B323", "C22"]
kolaDataList看起来像:["Very long string somethingsomething B323", "Lorem ipsum"]
结果应该是[Lorem ipsum]
for excluded in excludeList:
kolaD
我想用ssim来比较两幅图像的相似性。我得到了这个错误window_shape is incompatible with arr_in.shape。为什么?(这是什么意思?)
from skimage.measure import structural_similarity as ssim
from skimage import io
img1 = io.imread('http://pasteio.com/m85cc2eed18c661bf8a0ea7e43779e742')
img2 = io.imread('http://pasteio.com/m1d45b9c
给定一个nxn矩阵A(它实际上是一个图的邻接矩阵),我需要查找该矩阵的所有可能的mxm子矩阵(在本例中m =8 ),并将该子矩阵传递给一个函数并收集其结果。
现在,我正在做如下操作:
# generate all possible 8x8 submatrices
for w in itertools.combinations(range(n), m):
# extract 8x8 submatrix from the matrix
submatrix = A[np.ix_(list(w),list(w))]
# do some work
根据Scala规范,
不允许在带有重复参数的参数部分中定义任何默认参数。
实际上,如果我定义了以下case类:
case class Example(value: Option[String] = None, otherValues: String*)
根据规范,我得到的结果是预期的结果:
error: a parameter section with a `*'-parameter is not allowed to have default arguments
case class Example(value: Option[String] = None, other
我最近开始在我的(一些)项目中不再过度使用下划线/下划线,并意识到在浏览器中并不完全支持方法。ES6方法和对结果使用.shift()有什么不同
var user = users.find(function() { ... } );
或
var user = users.filter(function() { ... } ).shift();
我想在"find“方法上有明显的优化(停止对拳头匹配的迭代),但是我可以使用第二种方法得到意想不到的结果吗?我应该改用吗?为什么?
尝试使用scipy.misc.imread,但出现错误AttributeError: 'module' object has no attribute 'imread'。
我知道我必须按照的建议安装PIL才能使用镜像函数。然而,我安装了它,但没有帮助。
我已经通过ScipySuperpack安装了scipy。通过pip安装的PIL。使用OS X机器。
我正在存储过程中编写一些SQL,以将数据集减少为我想要报告的有限的随机行数。
报告以Group of Users开头,并应用过滤器指定所需的随机行总数(@SampleLimit)。
为了达到预期的结果,我首先创建一个CTE (临时表),其中包括:
top(@SampleLimit)应用
group by UserId (因为UserID多次出现)
order by NEWID()将结果按随机顺序排列
SQL:
; with cte_temp as
(select top(@SampleLimit) UserId from QueryResults