如何从具有周期性边界条件的numpy数组中选择窗口？
从具有周期性边界条件的numpy数组中选择窗口可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入numpy库：
import numpy as np - 创建一个具有周期性边界条件的numpy数组。假设数组名为
arr。 - 定义窗口的大小和位置。假设窗口大小为
window_size，窗口位置为window_position。 - 使用numpy的切片操作来选择窗口。由于数组具有周期性边界条件，我们需要处理窗口跨越数组边界的情况。
- 如果窗口不跨越数组边界，可以直接使用切片操作选择窗口：
window = arr[window_position:window_position+window_size] - 如果窗口跨越数组边界，可以使用numpy的拼接操作来处理。首先，将窗口分为两部分：跨越边界的部分和不跨越边界的部分。然后，分别选择这两部分，并使用numpy的拼接操作将它们合并为一个窗口。
```python # 跨越边界的部分 window_part1 = arr[window_position:] window_part2 = arr[:window_position+window_size-len(arr)] # 不跨越边界的部分 window_part3 = arr[window_position:window_position+window_size] # 合并窗口 window = np.concatenate((window_part1, window_part2, window_part3)) ```- 至此，我们已经成功从具有周期性边界条件的numpy数组中选择了窗口。
下面是一个示例代码，演示了如何从具有周期性边界条件的numpy数组中选择窗口：
import numpy as np
# 创建具有周期性边界条件的numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 定义窗口的大小和位置
window_size = 4
window_position = 8
# 选择窗口
if window_position + window_size <= len(arr):
# 窗口不跨越数组边界
window = arr[window_position:window_position+window_size]
else:
# 窗口跨越数组边界
window_part1 = arr[window_position:]
window_part2 = arr[:window_position+window_size-len(arr)]
window_part3 = arr[window_position:window_position+window_size]
window = np.concatenate((window_part1, window_part2, window_part3))
print(window)这是一个简单的示例，展示了如何从具有周期性边界条件的numpy数组中选择窗口。根据实际需求，可以根据窗口大小和位置进行调整。
相关·内容
1回答
使用从问题的答案改编的代码，我可以在考虑周期性边界条件的情况下，在三维数组上进行蛮力神经网络搜索。然后，代码返回最近邻居的索引，并对所有邻居执行此操作。
import numpy as np
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
N = 10000 # Num of objects
# create random point positions
coords = np.random.random((3, N)).transpose()
def NN(point):
dist = np.abs(np.subtrac
浏览 0提问于2017-11-02得票数 1
回答已采纳
1回答
所以我正在写一段代码来模拟Conway的“生活的游戏”。我已经基本上实现了这个游戏，然而，我遗漏了一个额外的步骤 我已经处理了所有的事情，除了判断一个细胞是活着还是死了的逻辑。我们使用numpy数组来存储1和0，其中1被认为是活的，0被认为是死的。 有没有什么方法可以让我在数组中循环，并打印出一个细胞是活的还是死的，或者是某种形式的？ 这是我的代码。 用于初始创建。 %matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import clear_output
fro
浏览 25提问于2019-04-30得票数 0
2回答
我正在尝试使用sklearn.cluster.DBSCAN sklearn.cluster.DBSCAN来分析2D网格中的集群。但我遇到过一个问题，即跨越周期性边界条件的聚类没有实现。
有没有人知道考虑周期性边界条件的实现？或者如何实现它？
/ Mikkel C
浏览 0提问于2015-08-06得票数 0
1回答
有没有一种方法可以在两个一维数组之间执行循环卷积，就像Matlab函数cconv一样？我试过numpy.convolve，但它不一样，我找不到对应的。
浏览 0提问于2016-05-11得票数 1
我将从一个非常简单的ODE开始，它通过使用scikits.bvp_solver生成与我应用于复杂ODE相同的错误代码。下面是ODE和边界条件：
f''''(x)=f(x), f(0)=0, f'(1)=1, f''(0)=1, f'''(1)=1
解决这段代码的代码：
import numpy
import scikits.bvp_solver as bvp
def Fode(x,y):
return numpy.array([y[1],y[2],y[3],y[0]])
def Fbc(ya,yb):
浏览 0提问于2015-07-02得票数 0
回答已采纳
在我的三维数据分析中，我使用R编程语言中的以下语句来进行基于密度的聚类-
clusterstry <- dbscan(styrenexyz, 0.20, MinPts =20, method = "hybrid", showplot = 1, countmode = 1:10,100,1000)
然而，这种epsilon (=20)不能计算周期边界条件的情况。
有人能建议我如何计算周期边界条件吗？
浏览 2提问于2016-07-16得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个nxn方阵的图像(强度图)。在图像上，我想选择一个点并将图像居中(将该点作为图像的中心)。我如何在Matlab中做到这一点？
另外，如何选择一个区域(椭圆)并排除该区域之外的所有数据(强度点)？
浏览 0提问于2014-11-10得票数 0
2回答
两个离散傅立叶变换的卷积
、、、
给定两个有限序列x(i)和y(i)，i=1…n。我知道逐点积x.y的离散傅立叶变换( DFT )等于x和y的两个DFT之间的卷积：
DFT(x.y) = (DFT(x) * DFT(y))/n
现在我用python测试这段简单的代码：
import numpy as np
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([0.1, 1, 0.5])
Dftxy = np.fft.fft(x*y) # DFT(x.y)
Dftx = np.fft.fft(x)
Dfty = np.fft.fft(y)
CDftxy = np.convolve(Dftx,Dfty,
浏览 4提问于2016-05-13得票数 0
2回答
我正在模拟一个疾病问题，在这个问题中，2D景观中的每个个体都有一个由(径向基)核函数描述的传递性。我的目标是将内核与人口密度相转换，以便输出能够捕捉到整个景观的传输风险。
我用NumPy的二维FFT和逆FFT函数进行了卷积。然而，这迫使周期/包装边界条件在结果中，这是不适合我的模型。是否有一种方法可以在原有的、固定的边界范围内进行移交？
import numpy as np
import random
from math import *
import matplotlib.pyplot as plt
''' Landscape parameters '
浏览 0提问于2015-08-21得票数 2
回答已采纳
2回答
我试图写一个函数来取任何一般函数/数列的导数。具体来说，我使用的是。问题是，我不能计算导数的边界点，因为中心差分公式使用超出界限的指数。我的代码在下面
import numpy as np
n = 20000 # number of points in array
xs = np.linspace(start=-2*np.pi, stop=2*np.pi, num=n) # x values
y = np.array([np.sin(i) for i in xs]) # our function, sine
def deriv(f, h):
"""
C
浏览 1提问于2018-10-24得票数 2
回答已采纳
我有一个关于python的fftconvolve的问题。在我目前的研究中，我被要求计算两个函数之间的卷积。为此，我使用傅里叶变换(使用numpy.fft并将其规范化)计算它。问题是，如果我想用fftconvolve包比较它，它不能给出正确的结果。这是我的代码：
#!/usr/bin/python
import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve , convolve
def FFT(array , sign):
if sign==1:
return np.fft.fftshift(np.fft.fft(np.fft.
浏览 1提问于2013-10-08得票数 3
在分析带有叶轮的管道时，我遇到了一个问题。我已经设计了一个四分之一管，我已经将四分之一管分成5个身体，以便很好地啮合。现在，我需要通过应用压力梯度来开发具有平移周期条件的流。但是当我在fluent中应用周期条件时，它显示了一些错误。我无法将入口的多面一起选为一个周期性的面。我试图流利地将这些身体融合在一起，但没有成功。
浏览 9提问于2020-03-06得票数 0
1回答
我试图把硬球装在一个单位的立方体盒里，这样这些球体就不能互相重叠。这是用Python完成的。给出了一些填充分数f，系统中的球数是N。所以，我说每个球的直径都是d = (p*6/(math.pi*N)**)1/3)。我的盒子有周期性的边界条件--这意味着我的盒子在所有方向上都有一个反复出现的图像。如果有一个粒子在盒子的边缘，而它的一部分在墙外，它就会在另一边突出。
我的尝试：
创建一个numpy N 3阵列box，它保存每个粒子[x,y,z]的位置矢量。
第一个粒子是很好的。
数组中的下一个粒子将与前面的所有粒子一起检查。如果它们之间的距离大于d，则继续前进到下一个粒子。如果它们重叠
浏览 3提问于2020-12-08得票数 2
回答已采纳
我不是专业的程序员，并在这方面迈出了初步的步伐。我定义了一个高斯核，它显示了在python中，窗口大小为5和sigma=3 (即3位移)的得分权值。
[[0.00364954 0.01483356 0.02344521 0.01483356 0.00364954]
[0.01483356 0.06029105 0.09529314 0.06029105 0.01483356]
[0.02344521 0.09529314 0.15061577 0.09529314 0.02344521]
[0.01483356 0.06029105 0.09529314 0.06029105 0.014
浏览 0提问于2018-03-15得票数 3
回答已采纳
2回答
我正在尝试对流音频数据进行快速频谱分析，以捕获元音(类似于JLip-sync)。使用PyAudio捕获小块(1024)的语音数据，持续时间较短(0.0625秒)。使用numpy.fft进行分析，并使用numpy.hanning窗口消除渗漏。我使用4096*4作为采样率(不是44100或22050，也可以讨论；4096*4最接近22050)。
考虑到我感兴趣的频率(从300 Hz到3000 Hz)，如何使用我正在寻找的数据长度和最小/最大频率来计算理想的窗口大小？
谢谢。
卡迪尔
浏览 1提问于2011-04-07得票数 5
我有一个3D矩阵，我想要(高斯)模糊。我可以用scipy.ndimage.filters.gaussian_filter()做这件事。我的问题是，我能做些什么，使边缘上的像素变得模糊，从而遵守周期性边界条件？
我的意思是，当考虑a[0,:,:]上的元素时，分配给该元素的平均值也应该受到a[-1,:,:]中的元素的影响。
我已经考虑过多次连接同一个数组a，这样我就有了一个表单[[[a,a,a],[a,a,a],[a,a,a]],[[a,a,a],[a,a,a],[a,a,a]],[[a,a,a],[a,a,a],[a,a,a]]]的数组，即一个由3×3a网格组成的数组，然后我会模糊结果数组。由于
浏览 0提问于2016-05-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我希望能够在数字上区分和集成Python中的数组。我意识到，这是有作用的，在裸体和参与。我注意到一个抵消，然而，当集成。
例如，我从一个初始函数y=cos(x)开始。
然后我用numpy.gradient取导数。它按预期工作(图为-sin(x))：
当我将导数与scipy.cumtrapz集成时，我希望得到初始函数。然而，也有一些抵消。我知道-sin(x)的积分是cos(X)+常数，所以这个常数不是用累积积分计算的吗？
我关心的是，如果你有一些任意的信号，并且不知道初始条件/边界条件，那么+常量项会不会与累积项一起消失呢？有解决这个问题的方法吗？
我使用的代码如下：
import num
浏览 0提问于2020-12-07得票数 1
回答已采纳
我希望使用scipy.integrate.solve_bvp来解决一个二阶微分方程:我正在用前面的方程检查我的过程，所以我有信心继续学习更复杂的方程。
我们从微分方程系统开始：
f''(x) + f(x) - f(x)^3 = 0
受制于边界条件
f(x=0) = 0 f(x->infty) = gammaA
其中gammaA是0到1之间的某个常数。我正在寻找这个问题的数值解，并将其与已知的解析形式进行比较(至少对于gammaA =1，这是一个tanh函数)。对于任何给定的gammaA，我们可以对这个方程进行一次积分，并在无穷远处利用BC。
import m
浏览 6提问于2021-05-13得票数 0
由于我对成本函数w.r.t的梯度感兴趣，所以我正在尝试实现一个实值成本函数，它用py手电筒和自动梯度来评估频率空间中的复杂输入。输入。当我将自动梯度结果与我手工计算的导数(用Wirtinger微积分)进行比较时，我得到了一个不同的结果。我不知道我在哪里犯了这个错误，无论是在我的实现中，还是在我自己的梯度推导中。
成本函数及其手工导数看起来如下：
我的实现就在这里
def f_derivative_by_hand(f):
f = torch.tensor(f, dtype=torch.complex128)
ftilde = torch.fft.fft(f)
absf =
浏览 7提问于2022-01-21得票数 0
回答已采纳
文档链接：
文档中给出的示例是，
>>> maximum_filter1d([2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0,1], size=3)
array([8, 8, 8, 4, 9, 9, 9, 9, 1])
我对这个函数的理解是，它在元素上执行一个滑动窗口，其窗口大小为k，给出的例子是3
这意味着，
第一窗口= 1st 2，8，0 => 8
第二窗口=最大值8，0，4 => 8
第3窗口=最大值0，4，1 => 4
第4窗口=最大值4，1，9 => 9
第5窗口=最大值1，9，9 => 9
第6窗口=最大9，0 => 9
第7窗
浏览 2提问于2021-03-25得票数 1
回答已采纳
我看到很多类似于R的questions，但我找不到专门针对Python的，最好使用numpy。 假设我有一个存储在x中的观察值数组。我可以得到累加总人口q * 100 %的值。 # Import numpy
import numpy as np
# Get 75th percentile
np.quantile(a=x, q=0.75) 然而，我想知道是否有一个函数可以做相反的事情。也就是说，numpy函数接受一个值作为输入并返回q。 为了进一步扩展这一点，scipy分布对象有一个ppf方法，它允许我这样做。我正在寻找类似于numpy的东西。它存在吗？
浏览 34提问于2021-09-05得票数 5
回答已采纳
1回答
我正在研究一个需要f(x=0) = 0边界条件的拟合算法。但是，假设我的拟合结果是一个numpy数组y，如果我天真地设置了y[0]=0，由于从y[0]突然跳到y[1]，曲线看起来会很尴尬。我做了一些类似于我的最后曲线的东西：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(10,6))
x = np.arange(0,3.5,0.02)
y = 1/(1+(x-1.2)**2) - 0.3
y[0] = 0
ax.plot(x,y)
ax.axhlin
浏览 3提问于2021-07-13得票数 0
我正在尝试开发一个细胞自动机模拟，问题是我想得到每个细胞的近邻和远邻(用蓝色和米色表示)，并确定哪些细胞是死亡的，并使用一些规则使它们复活。所以在每次迭代中，我会遍历数组中的所有单元格，我想以某种方式高效地获得这些单元格的所有近邻和远邻。
然而，根据网格上单元格的位置，只有部分邻居可用，到目前为止，我想要做到这一点的唯一方法是使用getNeighbours( cell )方法，该方法将返回一个列表，其中包含该单元格的所有可用邻居，我必须迭代这些邻居才能获得非活动的邻居。
getNeighbours(cell):
If cell.row > 0:
neighb
浏览 1提问于2015-03-02得票数 0
用FFTW求解泊松方程有一个问题。我想要解的方程式如下：
问题是，我得到的解不再是径向对称的，特别是沿着轴丢失对称性，从输出图中可以看到：
下面是代码：
double dx = 25. / ( N*1. ), dy = 25. / ( N*1. ), dkx = 2*pi/(N*dx), dky = 2*pi/(N*dy);//define steps in real and Fourier space
double Lx = N*dx, Ly = N*dy, Lkx = N*dkx, Lky = N*dky;//define box sides in real
浏览 0提问于2018-05-31得票数 2
回答已采纳
4回答
我有一份分类样本的清单。它们按照样本时间进行排序，每个样本在前一个样本之后的一秒钟内被取下来。我想在一个指定大小的邻里找到最小值。
例如，给定邻域大小为2和以下示例大小：
samples = [ 5, 12.3, 12.3, 7, 2, 6, 9, 10, 5, 9, 17, 2 ]
我希望得到以下输出: 5、2、5、2--在numpy / scipy中实现这一目标的最佳方法是什么？
编辑:解释了最小值背后的推理：
5-它旁边的2个数字窗口是12.3 12.3。5较小
2-左12.3，右7 9. 2是最小。
向左9 10向右9 17. 5是最小值。
注意，9不是最小值，它的
浏览 3提问于2015-05-14得票数 2
回答已采纳
上的numpy脚本演示了如何解决矩形域的Laplace问题。
问：POLYGONIAL边界条件是否有类似的URL？(最好使用python/numpy，但类似的语言也可以)。
浏览 0提问于2016-05-05得票数 0
1回答
我在Fortran中编写了以下代码，以使用r2r (实数到实数)型FFTW正弦变换来求解泊松方程。在这段代码中，我首先做了一个数学函数27*sin(3x)*sin(3y)*sin(3z)的普通FFTW，即r2c (实数到复数)类型，然后将它除以27 (3*3+3*3+3*3)来计算输入函数的二阶导数。输入函数的三维振幅图显示了它的正确振幅。。
然后，c2r (复数到实数)类型的逆FFTW重新生成输入函数，但振幅现在减少到1，如3D plot 所示。这说明我的泊松方程求解器代码在正常FFTW的情况下工作得很好。
Program Derivative
! To run this code: gc
浏览 5提问于2018-08-30得票数 2
1回答
我正在通过TensorFlow (tfjs)学习ML。
我的第一个测试是训练我的模型来预测cos(x)作为x的函数(从0到2*Math.PI*4，也就是4个周期)
特征:x的2000值(随机)
标签: cos(x)的2000值
型号：
const model = tf.sequential({
layers: [
tf.layers.dense({ inputShape: [1], units: 22, activation: 'tanh' }),
tf.layers.dense({ units: 1 }),
]
});
mod
浏览 4提问于2020-03-10得票数 0
1回答
我正在绘制几个点，我想要消除给定范围以上和之下的所有值。 所以我把我所有的点画成 import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt 我有两个数组：“幅值”和“颜色”，以及最适合的方程式，所以我绘制如下： plt.scatter(magnitude,color)
plt.plot(x,equation)
plt.plot(x,equation +0.5, linestyle = '--')
plt.plot(x,equation-0.5, linestyle = '--') 其中x只是一些线性空间。它给了我一个
浏览 12提问于2019-03-07得票数 2
很多时候，我不得不处理一堆嘈杂的，有些相关的时间序列。有时，我需要一些模拟数据来测试我的代码，或者为堆栈溢出问题提供一些示例数据。我通常会从不同的项目中加载一些相似的数据集，或者仅仅添加一些正弦函数和噪声，并花费一些时间来调整它。
你的方法是什么？如何用特定规格产生有噪音的信号？我是否刚刚忽略了一些明显的标准包，它确实做到了这一点？
我通常希望在模拟数据中获得以下特性：
随时间而变化的噪音水平
信号中的一些历史(比如随机游走？)
信号的周期性
能够产生另一个具有相似(但不完全相同)特性的时间序列
也许是一堆奇怪的斜坡/山峰/高原
能够繁殖它(一些种子和一些参数？)
浏览 3提问于2016-03-29得票数 13
回答已采纳
4回答
我正在二维空间上运行一个周期边界条件的模拟。连续函数由网格上的值表示。我需要能够在空间的任何一点上评估函数及其梯度。从根本上说，这并不是一个很难解决的问题--确切地说，这是一个几乎已经解决的问题。该函数可以用带有scipy.interpolate.RectBivariateSpline的三次样条插值。它几乎被解决的原因是，RectBivariateSpline不能处理周期性边界条件，在scipy.interpolate中也不能处理其他任何东西，就我从文档中得到的结果而言。
有能做到这一点的python包吗？如果不是，我能适应scipy.interpolate来处理周期边界条件吗？例如，在整个空
浏览 2提问于2014-08-01得票数 7
回答已采纳
2回答
下面的程序解决了一维热方程，它代表的杆，其两端保持在零温度与初始条件10*np.sin(np.pi*x)。
在这个计算中，Dirichlet边界条件(两端温度为零)是如何工作的？我被告知矩阵A的上、下行包含两个非零元素，而缺失的第三个元素是Dirichlet条件。但我不明白这个条件是怎样影响计算的。如果A中缺少元素，u_{0}或u_{n}如何为零？
下面的有限差分法使用的是。
import numpy as np
import scipy.linalg
# Number of internal points
N = 200
# Calculate Spatial Step-Size
h =
浏览 3提问于2011-01-30得票数 7
回答已采纳
2回答
在这种移动窗口计算中，是否有可能获得更好的性能(包括内存消耗和速度)？我有一个1000x1000 numpy数组，我在整个数组中使用16x16窗口，最后对每个窗口应用一些函数(在本例中，是一个离散余弦变换)。
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
from skimage.util import view_as_windows
X = np.arange(1000*1000, dtype=np.float32).reshape(1000,1000)
window_size = 16
windows = view_as_windows
浏览 5提问于2015-01-02得票数 4
回答已采纳
1回答
我需要解两个微分方程，每个方程都有两个边界条件。正因为如此，我选择了Matlab方法bvp4c来解决这个问题： p1' = -32 * beta * m1 / (R ^ 4 * p1) p2' = - ( - 8 * p1' / R - p1' * p2 - 32 * beta * m2 / R ^ 4 ) / p1 我有函数文件bvpfcn.m，我在其中定义了两个微分方程： function dpdz = bvpfcn(z,p)
beta = 1;
m1 = 1;
m2 = 0.1;
ri = 0.7;
z = linspace(0,1,1001);
R
浏览 97提问于2020-03-23得票数 0
我有以下数据：
x_old = [ 0.00000000e+00, -5.96880765e-24, -8.04361605e-23,
-2.11167774e-22, -2.30386081e-22, -7.86854147e-23,
1.17548440e-22, 1.93009272e-22, 1.49906866e-22,
9.66877465e-23, 1.48495705e-23]
y_old = [ 0. , 0.03711505, 0.03780602, 0.02524459, 0.01349815,
浏览 1提问于2017-11-03得票数 1
回答已采纳
1回答
如何在固定时间内将新项插入到numpy数组中。
一个python list有一个append方法可以做到这一点，这在numpy中是等效的。它看起来像是numpy.append返回了数组的一个副本，并且花费了线性时间。
浏览 0提问于2013-05-24得票数 0
3回答
在熊猫中，有几种方法可以操作给定窗口中的数据(例如pd.rolling_mean或pd.rolling_std)。然而，我想设置一个窗口重叠，我认为这是一个相当标准的要求。例如，在下面的图像中，您可以看到一个跨越256个样本和重叠128个样本的窗口。
我如何使用Pandas或Numpy中包含的优化方法来做到这一点？
浏览 1提问于2013-08-15得票数 8
回答已采纳
我正在写一些代码来适应一种模型(“宏观自旋模型”)和另一种类型的模型(“微磁模型”)。来自微磁模型的数据是从一个名为mumax的开源软件包中生成的，并放入pandas数据帧中以供访问。列标记为从0到90的角度(模拟中的磁场角度)和"B“或"M”(表示磁场和磁化)。 对于每个角度，我提取该特定模拟的B和M列，提取与正B值对应的数据，并将其用作分析宏观旋转模型的输入。 这是正在讨论的代码的一部分： def macrospin_angle(Ku, Kg, phi, Ms, B):
#This calculates the angle of a macrospin in a
浏览 39提问于2020-06-16得票数 1
我从元组列表开始(每个元组是一个(X，Y))。我的最终结果是，我希望使用numpy在每个长度为4的窗口/bin中找到最大Y值。
# List of tuples
[(0.05807200929152149, 9.9720125), (0.34843205574912894, 1.1142874), (0.6387921022067363, 2.0234027), (0.9291521486643438, 1.4435122), (1.207897793263647, 2.3677678), (1.4982578397212543, 1.9457655), (1.7886178861788617
浏览 3提问于2020-09-30得票数 1
回答已采纳
2回答
我是DSP的新手。我正在尝试在java上创建用于教育目的的应用程序。我想计算FIR滤波器系数，并绘制其频率响应图。
为了计算系数，我想使用理想频率响应的ifft，它基本上是矩形窗口。我可以用这种方法和我的FIR滤波信号来计算系数。然后我想探索它的频率响应。我知道我可以通过fft从滤波器的脉冲响应中得到它(但它将是相同的矩形窗口，对吗？)。我得到了同样的矩形理想频率响应，但我想要真实的频率响应。就像那张照片一样。
我该怎么做呢？
浏览 1提问于2013-04-02得票数 0
1回答
边界超像素与邻接矩阵
、、、
在寻找一种确定相邻超像素的方法时，我发现了有趣的解决方案。然而，据我所知，需要考虑位于左右边界的超像素之间的邻接关系。此外，还应考虑顶部和底部边界中的超像素的邻接关系。
例如，在上图中，红色填充的超像素应该被视为相邻的超像素。
对此有什么想法吗？
浏览 31提问于2020-02-18得票数 3
回答已采纳
1回答
我在试着理解scipy.signal.resample到底要做什么。下面是一个简单的代码：
import numpy as np
from scipy.signal import resample
import matplotlib.pyplot as plt
t=np.linspace(1,4,10)
x=t
x_resampled=resample(x,10000)
plt.plot(x)
plt.figure()
plt.plot(x_resampled)
输入是
代码的输出是
然而，我期待着
您能告诉我如何解决scipy.signal.resample
浏览 2提问于2020-04-02得票数 0
我正在开发一个MVC应用程序，其中有几个长期运行的过程。在这个MVC应用程序中，我试图将好友从facebook中提取出来并存储在mongoDB中。
这个过程的步骤如下：
从泛型列表对象中的数据库中提取用户的朋友。
在另一个通用列表对象中从facebook中提取用户的朋友。
找出数据库中没有的新朋友。
对于现有的朋友，运行一个循环并更新现有数据。
将新朋友存储在database.There中是
如果他们的朋友在50到100个左右的话，这是很好的。但是如果有1000+的朋友，那么网页就会占用30+分钟的时间来执行它们。为了执行这个过程，我使用具有异步和等待的任务。我通过
浏览 0提问于2014-07-01得票数 0
我想要创建一个numpy array，以便用numpy arrays填充它。例如：
a = [] (simple array or numpy array)
b = np.array([[5,3],[7,9],[3,8],[2,1]])
a = np.concatenate([a,b])
c = np.array([[1,2],[2,9],[3,0]])
a = np.concatenate([a,c])
我想这样做，因为我有wav文件，我从中提取一些特性，所以我不能同时从2个文件中读取，但可以迭代地读取。如何在二维固定的情况下创建一个空的ndarray，例如a.shape = (x,2)，
浏览 1提问于2017-05-04得票数 0
回答已采纳
我要从朗皮开始！numpy某个函数是否可以从另一个数组中搜索一个数组，并返回类似的数组？谢谢!
import numpy as np
def searchBinA(B = ['04','22'],A):
result = []
?......? numpy.search(B,A)? "is this correct?"
return result
A = [['03', '04', '18', '22', '25', '29&
浏览 1提问于2016-02-27得票数 1
回答已采纳
下面的代码解决了以下任务
在任何1到5天的滚动窗口上，在1000天内找到最大的价格变化。
要清楚地说，“任意1至5天滚动窗口”指的是t[i:i + j]，其中j可以从1到5不等，而不是t[i:i + 5]，如果它只是“任何5天滚动窗口”。
我使用NumPy本机函数来完成这个任务。但我在内部迭代中使用了for -循环。
import numpy as np
import numpy.random as npr
prices = npr.random([1000,1])*1000
max_array = np.zeros([(prices.size-5),1])
for index, elem
浏览 0提问于2020-07-03得票数 7
回答已采纳
6回答
有没有办法在Numpy中高效地实现一维数组的滚动窗口？
例如，我使用这个纯Python代码片段来计算1D列表的滚动标准差，其中observations是1D列表的值，n是标准差的窗口长度：
stdev = []
for i, data in enumerate(observations[n-1:]):
strip = observations[i:i+n]
mean = sum(strip) / n
stdev.append(sqrt(250*sum([(s-mean)**2 for s in strip])/(n-1)))
有没有办法完全在Numpy中做到这一点，也就
浏览 4提问于2011-07-25得票数 54
回答已采纳
2回答
我有两个数组。
"a"，一个2d的numpy数组。
import numpy.random as npr
a = array([[5,6,7,8,9],[10,11,12,14,15]])
array([[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 14, 15]])
"idx"，一个3d的numpy数组，它由三个索引变体组成，我想用它来索引"a“。
idx = npr.randint(5, size=(nsamp,shape(a)[0], shape(a)[1]))
array([[[1, 2, 1, 3, 4]
浏览 4提问于2014-10-16得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
