我正在做一个使用NumPy和SciPy的Python项目。我有以下几点:
x = numpy.arange(-5,5,0.01)
y = numpy.arange(-5,5,0.01)
我还有一个x和y的函数,这样
# fxy = function of x and y in a grid
# fxy.shape = (y.shape[0], x.shape[0])
我想对fxy进行插值,以便在x和y点上的函数值分别为0.0001或0.001,即我想计算函数fxy为
finer_x = numpy.arange(-5,5,0.0001)
finer_y = numpy.arange(-5,5,
我已经做了一个配方来着色和添加一个alpha通道到灰度图像。这是我第一次尝试使用numpy。对于0.3兆像素的测试图像,它已经足够高效了(在我的1.8 2.3机器上只需要2.3秒):
但对于700万像素的图像,它太慢了(更像是每张图像一分钟)。怎样才能让代码更有效率呢?它为每个图像制作了256个numpy掩模,我猜这可能不是最好的方法。
#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
import numpy
# a test image is loaded and converted to a numpy array
img = Im
我有三个numpy数组,其中一个列是时间戳(Unix时间到毫秒为整数),另一个列是传感器(整数)的读数。这三个阵列中的每一个同时发生在时间(即时间列的跨度大致相同),但它们是在不同的频率取样(一个是500赫兹,其他125赫兹)。最后一个数组应该是(n,4),列为[time, array1,array2,array3]。
500.0 Hz Example (only the head, these are multiple minutes long)
array([[1463505325032, 196],
[1463505325034, 1