我有一些被划分为event-related.的值所以并不是每分钟都有相同数量的数据。为了能够更好地处理这些数据,我的目标是只有每分钟取第一行值。
从csv导入数据的时间如下所示:
时间
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:13
其他的数值是温度。一个主要的问题是以正确的格式导入时间。我试图用这样的方法来解决这个问题:
with open('my_file.csv','r') as file:
for l
我想找出每个体素到二值图像中的边界元素的最小距离,其中z体素大小与xy体素大小不同。这就是说,一个体素代表一个225x110x110 (zyx) nm体积。
通常,我会对scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt ()做一些事情,但这给出了假设体素的各向同性大小:
dtrans_stack = np.zeros_like(segm_stack) # empty array to add to
### iterate over the t dimension and get distance transform
for t_iter in r
我正在尝试使用扩展的梯形方法在C++中数值计算积分。我尝试积分的方程是(ln(x))^2,使用200个辛普森点。但是,当x接近0时,它接近无穷大,所以当我试图找到(ln( 0 ))^2的值时,它返回"inf“。如何最准确地估计lowerBound (0)和第一个辛普森点(1/200)之间的面积?
我尝试将lowerBound设置为双精度的最小值,但它在曲线上方包含太多额外区域,从而破坏了近似值。
/* Sum f2 ... fx */
for (int i = 1; i < points; i++) {
u = ((upperBound - lowerBound) / p