如何使用numpy向量化Floyd-Steinberg的抖动算法？
Floyd-Steinberg抖动算法是一种常用的图片抖动算法，用于在有限色彩的情况下模拟出更多的颜色层次。使用NumPy向量化Floyd-Steinberg抖动算法可以加速处理速度，并提高代码效率。
要使用NumPy向量化Floyd-Steinberg抖动算法，可以按照以下步骤进行：
- 导入NumPy库：首先需要导入NumPy库，以便使用其中的函数和数据结构。
import numpy as np- 读取图像：使用适当的库（例如PIL）读取待处理的图像，并将其转换为NumPy数组。
from PIL import Image
image = Image.open("image.jpg") # 替换为待处理图像的路径
image = np.array(image)- 定义调色板：根据图像的色彩模式和限定的颜色数量，创建一个调色板，以便将图像像素值映射到有限的颜色集合。
palette = np.array([[0, 0, 0], [255, 255, 255]]) # 替换为自定义的调色板颜色- 将图像转换为调色板索引：使用NumPy的广播功能，将图像的每个像素值映射到调色板中最接近的颜色索引。
distances = np.sum((image[:, :, np.newaxis, :] - palette[np.newaxis, np.newaxis, :, :]) ** 2, axis=3)
indices = np.argmin(distances, axis=2)- 进行抖动处理：根据Floyd-Steinberg抖动算法的权重分配，对每个像素的误差进行计算，并将误差传播到相邻像素。
errors = image - palette[indices]
errors[:, :-1] += errors[:, 1:] * 7 / 16
errors[1:, :-1] += errors[:-1, 1:] * 3 / 16
errors[1:, :] += errors[:-1, :] * 5 / 16
errors[1:, 1:] += errors[:-1, :-1] * 1 / 16- 将调色板索引转换为图像：将处理后的调色板索引转换回图像的像素值。
output_image = palette[indices]- 保存输出图像：将处理后的图像保存到文件中。
output_image = Image.fromarray(output_image.astype('uint8'))
output_image.save("output_image.jpg") # 替换为输出图像保存路径通过以上步骤，你就可以使用NumPy向量化实现Floyd-Steinberg抖动算法。这种方法能够更高效地处理图像，并在有限的颜色下产生更多的颜色层次。
请注意，以上代码仅为示例，你可以根据实际情况进行适当调整和优化。另外，腾讯云有关产品和链接地址方面，由于不提及云计算品牌商要求，故不提供相关推荐。
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3回答
C++中的最佳质量抖动库
、、、
我正在开发一个与OpenGL一起使用的纹理图集包装器，目前我正在寻找一个开源软件(如果它是一个库就更好了，但开源软件也很好！)将为调色板创建/抖动呈现最佳效果的解决方案。它真的不需要很快，但需要达到最佳结果。如果有可能生成每像素4位的调色板，那将是最好的。
浏览 14提问于2011-09-16得票数 5
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我正在使用ImageMagick通过减少图像中的颜色来编程地减少PNG图像的大小。我获得图像的唯一颜色，并将其除以2。然后，我将该值分配给-colors选项，如下所示：
变量=唯一颜色/2
转换image.png -colors variable -depth 8
我认为这将大大减少图像的大小，但实际上它增加了磁盘上的图像大小。有没有人能说明这一点。
谢谢。
编辑:原来问题是抖动。抖动可以使减少的彩色图像看起来更像原始图像，但会增加图像大小。要在ImageMagick中消除抖动，请在命令中添加+抖动。示例
转换CandyBar.png +抖动-colors 300 -depth 8 small
浏览 0提问于2010-11-17得票数 1
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因此，我尝试使用nQuant进行png压缩，但结果很糟糕：
使用规范的QuantizeImage调用
var quantizer = new WuQuantizer();
Bitmap imageToSave = new Bitmap(image);
using (var quantized = quantizer.QuantizeImage(imageToSave))
{
quantized.Save(Path.Combine(imagesPath, imageName + "." + fo
浏览 0提问于2018-03-26得票数 0
1回答
我使用大胆产生一个10赫兹的音调，48千赫采样和1秒的持续时间。然后用下面的脚本加载它来绘制FFT图：
from scipy.io import wavfile
from scipy.fftpack import fft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt
from pydub import AudioSegment
import numpy as np
wav_filename = "\\test\\10Hz.wav"
samplerate, data = wavfile.read(wav_filename)
total_sam
浏览 0提问于2019-09-11得票数 3
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由于大多数音频是使用短格式，一些高频噪声引入由于浮点到短转换！ 下面的代码模拟了这样的场景： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.fftpack
fs = 96000
N = 96000//2
T = 1.0/fs
x = np.arange(0,N*T,T) + T/8
y = 32767*np.sin(2*np.pi*100.0*x)
y = np.short(y)
y = y*np.hanning(len(y))
yf = np.abs(scipy.fftpack.fft(y))
yf =
浏览 34提问于2019-09-22得票数 1
我实现了几个函数来将sRGB转换为颜色空间。
现在，我想用它来抖动，但我不知道如何准确区分哪种颜色是“低”颜色，哪种颜色是“高”颜色。
当在一维颜色空间(灰度)中抖动时，事情很容易。当使用误差扩散抖动时，我从调色板中计算出最近的灰度值，并根据我使用的抖动矩阵类型(例如Floyd)将误差添加到周围的像素中。因为这是一维的，所以很简单，只有一个值。但是现在我有了这个三维的颜色空间，我应该把误差加到每个坐标上吗？
(在这一点上，这是唯一对我有意义的方式。)
当使用矩阵时，情况会变得更加复杂。有序抖动矩阵定义了一个阈值。为此，我需要知道我的托盘的“较低”像素值和“更高”像素值，对于我将要抖动的当前像素
浏览 6提问于2015-06-12得票数 7
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我正在尝试在MATLAB中实现Floyd Steinberg抖动，使用维基百科页面https://en.wikipedia.org/wiki/Floyd%E2%80%93Steinberg_dithering上的伪代码。 我的代码如下 image = double(imread("dithering.jpg")) ./ 255;
levels = 2;
image_quantised = round(image .* (levels - 1)) ./ (levels - 1);
error = image - image_quantised;
height = size(
浏览 76提问于2020-10-18得票数 1
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我想从以下图像创建一个gif：(我没有足够的声誉嵌入它们)
https://github.com/Dragon8oy/argon-grub-theme/raw/master/docs/Crystals.png
https://github.com/Dragon8oy/argon-grub-theme/raw/master/docs/Grey.png
https://github.com/Dragon8oy/argon-grub-theme/raw/master/docs/Night.png
我在用：
convert -alpha remove -layers OptimizePlus -del
浏览 6提问于2020-10-26得票数 0
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2回答
颜色量化会带来很坏的结果？
、、、、
我试图让我的应用程序导出动画gifs，但是，一旦颜色超过256，量化算法就会启动，事情就会出错。
下面是我正在转换的文件，以及算法将其转换为什么：
我使用的量化算法是，它显然是ImageMagick中量化的一个Java端口，所以我觉得它应该是可靠的？
，我使用它的方式如下：
protected int[][] pixels; // 2D array of RGB pixels of image
protected byte[] indexedPixels;
// ...
/**
* Analyzes image colors and creates color map.
*
浏览 5提问于2015-03-27得票数 4
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我正在做一些性能分析，我想知道，当数据类型已知(double)时，numpy是否将其标准数组操作矢量化。
a, b = (some numpy arrays)
c = a + b #Is this vectorized?
编辑:此操作是矢量化的吗，即计算是否由SIMD操作组成？
浏览 13提问于2017-07-06得票数 30
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我想要拍摄一幅图像，然后(不知怎么地)把它读成像素数组。这意味着2d数组的每个元素要么是十六进制代码，要么是RGB 3元组，它们表示该像素的颜色。
我研究了图像处理，发现了一些像枕头或SciPy之类的东西，但我只发现了一些过于简单的东西，比如添加了一个过滤器或改变了图像的一般颜色属性(通过将每个像素的读取值和蓝色值乘以0.3-0.5，同时将绿色值乘以1，有效地保持不变)，使图像更加绿色。我需要做的是能够根据每个像素的颜色分别进行检查。
在此之后，我需要将图像转换为使用较少颜色的图像(类似于4或8)。我认为最好的方法是为这些所需的颜色定义一些“阈值”，当像素的颜色与定义的颜色在一定的颜色范围内时
浏览 5提问于2018-01-12得票数 2
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我试图将浮点PCM音频流转换为8位，并获得了可接受的结果，但它得到了一些噪音。这是应该发生的，还是我的功能不够充分？转换为带符号的16位要好得多。有没有可能得到没有噪声的8位流？
def float32_to_unsigned8(pcm_data_f32):
pcm_u8 = b''
for c in chunks(pcm_data_f32, 4):
f32 = struct.unpack('f', c)[0]
u8 = int(f32 * 127 + 128)
if u8 > 255:
浏览 0提问于2014-08-18得票数 2
4回答
将16位pcm转换为8位
、、、、
我将pcm音频存储在一个字节数组中。它是每个样本16位。我想让它每样本音频8位。
有没有人能推荐一个好的算法来做到这一点？
我没有提到比特率，因为我认为它对算法并不重要-对吧？
浏览 0提问于2011-04-19得票数 6
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我有一个在keras中训练的模型，并保存为.h5文件。该模型通过tensorflow后端使用单精度浮点值进行训练。现在我想实现一个在Xilinx FPGA上执行卷积运算的硬件加速器。但是，在决定FPGA上使用的定点位宽之前，我需要通过将权重量化为8或16位数字来评估模型精度。我遇到了，但我不确定如何从每一层获取权重，量化它并将其存储在numpy数组列表中。在对所有层进行量化后，我希望将模型的权重设置为新形成的量化权重。有人能帮我做这个吗？
这就是我到目前为止一直在尝试将精度从float32降低到float16的方法。请让我知道这是不是正确的方法。
for i in range(len(w_or
浏览 2提问于2018-10-15得票数 5
当我第一次尝试的时候，我发现了一个奇怪的神器。
由于某种原因，我可以看到三个定义的边缘内的发光模式。我下载了图像，并在看到边缘的地方做了标记。
📷
我只是好奇他们为什么会出现在那里，因为我看不出为什么他们会出现在那里。这只是我展示它的方式，还是存在某种计算精度问题？
下面是创建以下内容的ShaderToy代码，以供参考：
void mainImage( out vec4 fragColor, in vec2 fragCoord )
{
vec2 uv = fragCoord.xy / iResolution.xy;
float disty = abs(uv.y - 0.5);
浏览 0提问于2016-11-26得票数 4
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基于.NET的彩色图像量化
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我想减少c#中位图的独特颜色的数量。
我想这样做的原因是，一个图像最初是用三种颜色创建的，但由于许多因素(包括压缩)，现在有三种以上的颜色(即相邻像素相互影响)。
你知道怎么做吗？
解决方案可能是将整个位图从RGB转换为索引颜色系统，或者可以应用于单个像素的函数。
任何GDI+或Emgu的解决方案都对我有好处。
浏览 2提问于2011-07-08得票数 5
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我有一个Python脚本，它包含一个循环，每个时间步骤调用scipy.optimize.fsolve (99次(55 + 54)次)，现在我需要大约10^5次时间步骤。脚本的其余部分也不是很快，但据我所知，从Spyder的输出来看，对fast的调用是迄今为止最耗时的。使用我当前的设置，运行脚本需要超过10个小时，所以我可以稍微加快速度。
根据我在互联网上读到的内容，我已经第一次尝试了pypy :在conda (MacOS 10.15.5，PyPy 7.3.1和pypy3.6 7.3.1)下的一个单独环境中安装它，以及它自己版本的numpy、scipy和Pypy3.67.3.1，但到目前为止，它
浏览 1提问于2020-06-11得票数 1
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在推进我的有序抖动算法的同时，我遇到了一个问题，主要是我不知道可乐可能是什么。
这是伪码
K-每个通道的颜色值
门限Bayers矩阵的n个大小
我的代码对K= 2很好，但是当K= 3，K=4等时，它不会返回正确的结果图像。
更新代码
class OrderedDithering
{
private float[,] bayerMatrix;
private float[,] dither2x2Matrix =
new float[,] { { 1, 3 },
{ 4, 2 } };
private f
浏览 5提问于2020-06-12得票数 1
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我有一个256灰度的图像，我想要画感谢只#000 (黑色)和#FFF (白色)像素(没有其他)。
一种方法是使用抖动：
在这样的算法中，一种模糊是通过增加一个区域内的像素数(对我来说是白色和黑色)。
但是，我不知道如何实现它:如何确定表示所需灰度级别的像素数？请您编写这样的算法(例如使用伪代码，或者使用Java、Scala、C、C++)好吗？
浏览 4提问于2016-12-28得票数 1
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最近，我发现自己越来越多地在大量结构化数据(如点和多边形)上使用NumPy数组来进行内存管理和计算速度。在这样做的过程中，我总是需要对整个数组执行一些函数f(x)。根据经验和谷歌搜索，迭代数组并不是这样做的，因此，内置的函数应该被矢量化并广播到整个数组。
查看的文档，我们得到了下面的示例：
def myfunc(a, b):
"Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
if a > b:
return a - b
else:
return a + b
>>&
浏览 16提问于2022-04-17得票数 0
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我正试图将Bluemix与我的移动应用程序集成起来。我在我的项目中使用MQA-Android-2.7.4.arr文件。我有一个查询与电话震动有关，如下所示。
如何使手机在Android中更难摇晃，以报告一个bug，因为屏幕上也会多次弹出轻微的震动？
浏览 4提问于2016-01-28得票数 1
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我正在尝试在Matlab中设计一个FIR滤波器，它可以用来满足特定的幅度规格。问题是用firpm函数计算系数后的增益与用量化系数计算的增益是不一样的。请注意，滤波器的顺序计算正确。
有没有办法让这两个收益保持不变？
浏览 2提问于2016-02-21得票数 0
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我需要读取图像，然后对每个像素执行函数，然后将其保存为新图像。我使用scikit-image进行第一部分和最后一部分(读取和写入)，但在快速执行第二个操作(实际的转换)时遇到了麻烦。
scikit image中读取操作的结果是一个形状( WIDTH，HEIGHT，N_CHANNELS)的numpy数组，其中WIDTH和HEIGHT是图像的宽度和高度，N_CHANNELS是3或4。我需要对每个像素单独应用一个函数，例如将像素从R，G，B转换为R- B，G- B，B-R的函数。
我已经花了几天的时间试图让它工作，但到目前为止，我唯一有效的解决方案是循环遍历每一行和每一列，并执行计算。这需要极长的时
浏览 0提问于2017-03-31得票数 1
我的计算机(i5-65003.2GHz，8GB内存)需要很长时间:大约10分钟(还没有精确测量)。
我现在不得不
读取400张图片。(*.gif格式，应全部为b&w，约为分辨率。)200*400 px.) (共计3520幅图像)
我想“添加”所有图像“单元格”。
下面是我目前是如何做到的:用raster读取图像，而不是将其转换为matrix，然后将其转化为sum。
library(rgdal)
library(raster)
library(magrittr)
oldPic <- raster("initalImage.gif") %>%
浏览 4提问于2017-04-10得票数 0
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给定以下数值矩阵：
import numpy as np
mymatrix = np.matrix('-1 0 1; -2 0 2; -4 0 4')
matrix([[-1, 0, 1],
[-2, 0, 2],
[-4, 0, 4]])
和以下函数(sigmoid/logistic)：
import math
def myfunc(z):
return 1/(1+math.exp(-z))
我希望获得一个新的NumPy数组/矩阵，其中每个元素都是将myfunc函数应用于原始矩阵中相应元素的结果。
map(myfunc,
浏览 2提问于2017-03-04得票数 60
我在模拟器中导入了我的作品，它看起来是这样的：
在模拟器中不支持alpha通道。pnb是在Photoshop中的win xp计算机上制作的，并在mac上导入。
这仅仅是模拟器的问题吗？我没有要测试的设备。
如果它不是模拟器特定的，我应该做什么来提高png的质量？
浏览 2提问于2013-01-07得票数 1
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向量化嵌套的for循环
、、、、
我有两个for循环，我想用矢量化来修改它们，因为这两个for循环需要很长时间才能完成。
前提条件：
import osmnx as ox
ox.config(use_cache=True, log_console=True)
# Create Graph of any city
place_name = "any city in the world" ### Enter your city
G = ox.graph_from_address(place_name, dist=2500, network_type="drive" )
and the dfGr
浏览 0提问于2021-05-07得票数 0
4回答
A是点，P是点的列表。我想找出哪一点Pi最接近A，也就是说，我想找到P[i_0]和：
i_0 = argmin_i || A - P[i]||^2
我是这样做的：
import numpy as np
# P is a list of 4 points
P = [np.array([-1, 0, 7, 3]), np.array([5, -2, 8, 1]), np.array([0, 2, -3, 4]), np.array([-9, 11, 3, 4])]
A = np.array([1, 2, 3, 4])
distance = 1000000000 # better woul
浏览 9提问于2015-12-06得票数 3
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我试图在python中编写一个计数排序，以便在某些情况下击败内置的timsort。现在，它超越了内置的排序函数，但只对非常大的数组(长度为100万个或更长的整数，我还没有尝试过超过1,000万个整数)和范围不超过10,000。此外，胜利是狭窄的，在特定的随机列表中，计数排序仅以很大的优势获胜。
我已经读过关于通过矢量化python代码可以获得惊人的性能收益的文章，但我并不特别了解如何在这里使用它。我想知道如何将这段代码向量化以加快速度，任何其他性能建议都是受欢迎的。
当前仅适用于python和stdlib的最快版本：
from itertools import chain, repeat
d
浏览 0提问于2013-08-29得票数 3
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我用c++写了一个程序，生成一个800 or正弦波的.wav文件(1个通道，8位，16000 or采样，32000个样本，所以2秒长)，但当我在Audacity中播放它或检查它的频谱图时，它有泛音。
我认为问题出在将正弦波转换为PCM的算法上；我不确定将“零”位移放在哪里，127、127.5或128等等。
char data[32000];
for (int j = 0; j < 32000; ++j)
{
data[j] = (char) (round(127 + 60 * (sin(2.0 * 3.14159265358979323846264338327950 * j /
浏览 0提问于2016-04-24得票数 6
1回答
什么是使用k-均值的矢量量化？
、、、、
首先，有人能解释什么是矢量量化，它的目的，以及它的作用吗？其次，解释k-方法是如何做到这一点也是值得赞赏的.
为了记录在案，我不知道这是否会对解释产生影响，但我试图在边界描述符的上下文中学习矢量量化。如果我为一幅图像中的某一段计算了一些边界描述符，我想用k-均值对它们进行矢量量化，这意味着什么，这会做什么，我为什么要做，我会怎么做？
浏览 4提问于2013-07-09得票数 4
1回答
我的目标是使用Windows Mobile设备上的相机拍摄照片，并将图像转换为单色位图，这样它就可以使用.NET压缩框架在蓝牙打印机上打印。我在这里找到了我正在寻找的答案：
当我添加这段代码并使用相机拍摄的图像(大约300K大小的.jpg文件)进行测试时，我将该图像传递到上述堆栈溢出解决方案中的代码中，并且没有错误地完成。查看位图时，它是纯黑色图像。
传递到代码中的原始位图是否需要一定的分辨率，或者是否有其他限制？用相机拍摄的原始图像一开始就是黑白的。
浏览 4提问于2012-07-13得票数 0
1回答
有一个程序，为从白色到黑色的颜色梯度建立一个矩阵。然后，将抖动算法应用到矩阵中，以消除“条纹”。实现了四种抖动方法:有序法、随机法、弗洛伊德-斯坦伯格法、贾维斯-朱迪斯-宁克法。首先，创建一定大小的矩阵，将其转换为渐变，并将结果输出到文件格式.pgm中，输入P5。如果将该文件转换为.png，将得到以下图像：
然而，当你放大图像时，你可以看到条纹(如果你仔细看的话)：
这是计划的结果，没有动摇。问题是，如果将其中一种抖动算法应用于矩阵，那么图像上就会保留条纹。结果表明，抖动不起作用。有什么不对的？我是否需要先使用抖动，然后建立一个梯度？或者错误是您需要创建一个浮点数或双类型的
浏览 0提问于2019-01-28得票数 1
1回答
通常，函数的求和在python中是这样的。
fsum = 0
for k in range(1, N+1):
fsum += f(k)
其中f是一些函数。
使用numpy的全部意义在于。在这种情况下，对于非常大的N，循环将是缓慢的。如何使用numpy来使用函数f (可能需要多个参数)来填充numpy array？
浏览 2提问于2015-01-31得票数 0
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我写了一堆GLSL效果的乐趣，但我不能把我的头围绕这一点。基本上，我想将纹理的调色板简化为预定义的颜色集.例如，后处理着色器将采取FBO结果纹理和1D / 2D纹理，其中将包含减少的调色板(例如，64种颜色)，然后输出将根据这些采样。
它的核心是这样的：
sampler2D source;
sampler2D palette;
vec4 source = texture2D(...); // Source texture to sample
vec4 palette = texture2D(...); // Palette
vec3 result = /* color from the s
浏览 0提问于2014-07-21得票数 4
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我们知道numpy是C顺序存储的，所以.sum(axis=1)应该比.sum(axis=0)更快。但我发现
arr = np.ones([64, 64])
arr.flags
%timeit arr.sum(axis=1) # 4.15 µs ± 97.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
%timeit arr.sum(axis=0) # 4.67 µs ± 188 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
但是当尺寸改变到
浏览 1提问于2022-08-07得票数 2
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我试图检查如何使用JAVA库生成TIFF。我检查了JAI，但是它需要我无法在项目中使用的本地库(它必须是独立于平台的)。
我看到了一个很好的库，，它成功地生成了TIFF，我尝试了，并且...its很好。
但我没有看到任何方法来创建有几页的TIFF。
有办法这样做吗？
谢谢!
浏览 5提问于2014-03-17得票数 0
2回答
下面的例子给出了用eigenvector_centrality和eigenvector_centrality_numpy得到的不同结果。有没有办法使这种计算更有力？我用的是networkx 2.4，numpy 1.18.5和scipy 1.5.0。
import numpy as np
import networkx as nx
AdjacencyMatrix = {
0: {
1: 0.6,
},
1: {
2: 0,
3: 0,
},
2: {
4: 0.5,
5: 0
浏览 3提问于2020-06-24得票数 4
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1回答
空间不变矢量量化
、、、、
我正在尝试实现由Jason等人编写的。还有一个，它更短，更全面。
对其方法的简要说明：
它们使用矢量量化作为区分给定图像前景和背景的工具。然而，它们不使用方形区域作为特征向量来生成编码词，而是使用圆圈。这应该是为了降低计算复杂度。以圆作为谓词向量，将匹配问题归结为一个线性模式匹配任务，并允许空间不变匹配。因此，该方法被称为空间不变矢量量化。
因此，基本上，通过交互选择谓词向量，然后对图像空间进行详尽的查询，以确定该谓词向量与当前位置的相关性。
我的问题是：
在整个算法中，它们在哪里生成代码本？又是如何做到的？
我看不出如何选择要生成的码本的参数。如果他们首先在图像中所有可能的位置上采样
浏览 8提问于2012-12-10得票数 4
2回答
如何处理号码溢出？
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我正在使用numpy计算趋势线斜率：
xs = []
ys = []
my_x = 0
for i in range(2000):
my_x += 1
ys.append(5*my_x+random.rand())
xs.append(my_x)
A = matrix(xs).T;
b = matrix(ys).T;
N = A.T*A
U = A.T*b
print N,U
a = (N.I*U)[0,0]
print a
我得到的结果是a=-8.2053307679而不是预期的5。可能是因为变量N中的数字太大而导致的。
如何克服这个问题？任何帮助都将不胜感
浏览 0提问于2015-10-25得票数 1
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对元素进行矢量法
、、、、
是否可以用NumPy (和SciPy)向量化(或以其他方式加速)对元素进行优化？
在最抽象的意义上，我有一个函数y，它是抛物线形状的，基本上可以表示为y=x^2+b*x+z，其中x是一个已知值的数组，我想找到一个z，它使y的最小值精确为零(换句话说，我想找到一个使抛物线只有一个零的值z)。为此，我选择了一个简单的二分法。这方面的代码如下：
import numpy as np
def find_single_root():
x = np.arange(-5, 6,0.1) # domain
z = 1 # initial guess
delta = 1 # initi
浏览 3提问于2017-01-22得票数 0
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如何将lambda函数数组的计算向量化？
这里有一个例子来理解我在说什么。(尽管我使用的是numpy数组，但我并不局限于仅使用numpy。)
假设我有以下numpy数组。
array1 = np.array(["hello", 9])
array2 = np.array([lambda s: s == "hello", lambda num: num < 10])
(信不信由你，您可以将这类对象存储在numpy中，而不会引发错误。)我想要的是类似于以下内容的东西。
array2 * array1
# Return np.array([True, True
浏览 4提问于2015-03-23得票数 0
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我正在使用一个由描述GPS轨道的地理坐标列表创建的数组。数据如下：
[[-51.203018 -29.996149]
[-51.203018 -29.99625 ]
[-51.20266 -29.996229]
...,
[-51.64315 -29.717896]
[-51.643112 -29.717737]
[-51.642937 -29.717709]]
我想要计算行之间的地理距离(第一个元素在起始点总是为零的特殊条件)。这将给我一个使用len(distances) == coord_array.shape[1]的距离列表，或者给出同一数组中的第三列。
需要注意的是，
浏览 0提问于2012-10-23得票数 1
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假设我有一个3D numpy数组$y_{n \i.e.\i.e.}$和一个一维numpy array$x_{p \xx1}$，我想在$y$的每个片段(即$yi，j，:$)和$x$上应用'PyOLS‘函数。如何在Python中向量化此操作？
下面是一个示例代码：
import numpy as np
def PyOLS(xvec, yvec):
n = xvec.shape[0]
X = np.c_[xvec, np.ones(n)]
betas = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), np.dot(X.T, yvec))
浏览 7提问于2022-10-29得票数 0
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我刚刚完成实验室和我的顾问的会议，之前的代码是用matlab编写的，它运行的是离线模式而不是实时模式，所以我决定转换为python+numpy (离线版本)，但是在实验室会议之后，我的顾问提出了关于实时识别的速度的问题，所以我对python+numpy完成这个项目的速度有疑问。或者更好的是在c？？我的项目是使用电子手套(2x传感器)获取实时数据并进行数据处理、识别处理。
浏览 3提问于2009-11-13得票数 2
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有时我有一个真正的彩色图像，通过使用抖动算法，我可以将颜色减少到只有256。我想知道抖动算法是如何做到这一点的。
我知道抖动可以减少误差，但是算法如何减少颜色深度，特别是从真彩色减少到256色甚至更少。
浏览 0提问于2012-02-06得票数 4
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我是python的新手，对任何优化和加速这个函数的想法都很感兴趣。对于我正在进行的数值计算，我不得不调用它数万到数十万次，它占用了代码总计算时间的很大一部分。我已经用c编写了这段代码，但我很感兴趣的是有什么技巧可以让它在python中运行得更快。
这段代码根据计算一个大D长度向量到一个字母长度向量的赤平投影。变量a是一个长度约为96的数值数组。
import numpy as np
def nsphere(a):
bigD = len(a)
littleD = 3
temp = a
# normalize before calculating projection
浏览 0提问于2012-11-25得票数 3
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我必须使用apply访问当前行的值和以前计算的值。下面是代码片段。如何优化这段代码，使其工作得更快？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(30, 1)), columns=['ABCD'])
for idx in range(0, len(df)):
df.ix[idx, 'flag'] = 0
if 0 == idx:
continue
if df.ix[idx, 'ABC
浏览 3提问于2017-08-01得票数 2
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