在一种情况下,我想要构建一个惩罚函数,用于制作更大的列高度,而在另一种情况下,我想奖励建筑“具有共同价值的岛屿”。 操作开始于具有黑色/0背景的26行x 6列的灰度值的数值阵列。对于已经实现了一些numpy的每个问题,我都有有效的解决方案,但我想推动这两个问题的完全矢量化方法。import numpy as np,
from scipy.ndimage.measu
我有一个长度为data的n数组。对于data中的每个元素,我希望应用k不同的函数(具体地说,使用k个不同的均值的scipy.stats.norm.pdf ),并生成一个n x k 2Dnumpy数组。有没有一种快速的方法可以做到这一点,而不是遍历data中的所有元素
我试过用循环来写这段代码,但我希望它能有更好的性能。在文档中找不到任何关于如何将多个函数应用于一维数组并将其扩展到二维nparray的
我想让这段代码更快,因为窗口大小为10x10的1000x1000图像需要大约4毫秒。import numpyfrom matplotlib import pyplot as plt plt.imshow(crop_img,interpolation='nearest') a = []
for x in numpy.nditer1
我试图在一个点的列表上集成一个函数,并将整个数组传递给一个集成函数,以便将事情向量化。首先,打电话给scipy.integrate.quad太慢了,因为我有大约10000点要集成。使用scipy.integrate.romberg的速度要快得多,几乎是瞬间的,而四边形是慢的,因为你必须循环它或矢量化它。import numpy as np
from scipy.integrate