我正在做一些标准化操作,令我惊讶的是,当我试图恢复操作时,默认的6位小数精度assert_array_almost_equal得到了100%的不匹配。为什么会发生这种情况?会不会是因为我的最大值的精度?如果是这样,如何才能在numpy.ndarray.max()中获得更高的精度
from __future__ import division
import numpy
_max = numpy.float128(67.1036) # output of numpy.ndarray.max() on an a float32 array
def divide_and_mult(x, y):
对不起,如果标题是混乱的,但很难把我想要做的放在一个句子里。图像--图像堆栈stack以N m x n矩阵的形式作为(m, n, N)形状的numpy数组。现在,如果我想执行numpy.median (例如沿堆栈轴N ),那么非常简单:numpy.median(stack, 0)。问题是,对于堆栈的每个图像,我也有一个像素掩码,我不想在操作中包括这些像素,在本例中是numpy.median。有什么有效的方法吗?
到目前为止,我所能想到的就是这一点,但它越来越慢,而且绝对不可行:
median = [[]]*images[0].flatten().shape
for i in range(len
我有输入12个系数变量的代码,并使用numpy中的linalg来确定解决方案。如果存在零解或无穷解,则det(A)返回0。在我的elif行中,如何区分无解和无限解?
import numpy as np
from sympy import *
from scipy.linalg import solve
a = float(input("Enter coefficient a: "))
b = float(input("Enter coefficient b: "))
c = float(input("Enter coefficient c:
我正在使用微堆栈节点加速度计,并打算将其保存到csv文件中。
while True:
numpy.loadtxt('foo.csv', delimiter=",")
raw = accelerometer.get_xyz(raw=True)
g = accelerometer.get_xyz()
ms = accelerometer.get_xyz_ms2()
a = numpy.asarray([[raw['x'],raw['y'],raw['z']]])
nump
我有一个不包含任何数据值的numpy数组。我使用以下命令屏蔽那些无数据值,以便它们不会影响我的计算:
array = numpy.ma.masked_values(array, options['ndv'], copy=False)
然后,我使用memmove将numpy数组放入一个共享的ctypes数组中,方法是:
def ndarray_to_shmem(array):
""" Converts a numpy.ndarray to a multiprocessing.Array object.
The memory is
我正在使用Raspberry Pi 3模型b构建一个独立的VR耳机。我在拆分屏幕时遇到了问题,就像我们在手机上看到的那样。我还在学习Python,所以我不太了解如何做到这一点。 在这段代码中,我试图解决上面提到的问题,但当我在Raspbian上运行这段代码时,出现了一个错误,即ImageGrab函数只能在Windows和Mac上运行。我也尝试使用pyscreenshot模块,虽然当我将它连接到5英寸的屏幕上时,它在我的PC屏幕上运行得很好,但一个黑色的窗口打开了,我什么也看不到。 import numpy as np
from PIL import ImageGrab
import cv2
我理解在Java中,所有的方法调用都在堆栈上。以以下课程为例:
Class Demo
{
// Some instance variables
public Demo()
{
initialize();
}
public void initialize()
{
// Start initialization
....
// Call another method to perform some complex calculation
int resultVal = helperMethod();
所以,我正在创建一个线性方程组计算器。我希望用户输入系统中的方程式数量和每个方程式中的变量数量,然后返回求解的变量。我的代码如下: def system_solve(y = None,c = None):
import numpy as np
z = []
lefty = []
for x in range(y):
d = []
for e in range(c):
s = int(input(f"Constant {e + 1} of equation {y}: "))
我想知道Julia中是否有numpy.linalg.lstsq()的替代功能。该函数返回线性矩阵方程的最小二乘解。从NumPy堆栈访问元素的正确语法是什么? Python示例: import numpy as np
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
m, c = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]
m, c
(1.0 -0.95) # may vary 输出图表: ? Python参考:https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linal