从条纹到马赛克》 《Flutter & GLSL - 伍 | 图形区域控制》 《Flutter & GLSL - 陆 | 平滑过渡 smoothstep》 《Flutter & GLSL - 柒 | 减法与线...图形的减法 现在思考一下，如果想要实现圆形边线 的图形，该怎么办呢？...思路其实很简单，如下左图是一个 r=0.6 的圆；右图将该圆减去 r=0.5 的圆，就可以得到圆环；当圆环的宽度变小，就可以得到 圆形线： 现在问题关键在于如何对两个图形进行 减法操作。...所以 circle 函数返回值的加减法在视觉上可以增加和减去图形。...本文通过 减法 认识了如何将两个形状进行裁剪，从而得到圆环和圆线。那本篇就到这里，后续还会带来更多 Flutter & GLSL 探索的文章，敬请期待 ~
3 ndarray与Python原生list运算效率对比 在这里我们通过一段代码运行来体会到ndarray的好处 import random import time import numpy as np...从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。...np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。 在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul与np.dot没有区别。...数组与数字的运算的差别。...数组与数组的运算 In [1]: import numpy as np In [2]: arr1 = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 4], [5, 6, 1, 2, 3, 1]]
mod=viewthread&tid=94547 第12章 DSP基础函数-相反数，偏移，移位，减法和比例因子 本期教程主要讲基本函数中的相反数，偏移，移位，减法和比例因子。...这里__QSUB实现的是32位数的饱和减法。还有__QSUB16和__QSUB8实现的是16位和8位数的减法。 函数参数： 第1个参数是原数据地址。 第2个参数是求相反数后目的数据地址。 ...，偏移，移位，减法和比例因子） 实验目的： 学习基础运算（相反数，偏移，移位，减法和比例因子） 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。...按下按键K1, DSP求相反数运算。 按下按键K2, DSP求偏移运算。 按下按键K3, DSP求移位运算。 按下摇杆OK键, DSP求减法运算。 ...，偏移，移位，减法和比例因子） 实验目的： 学习基础运算（相反数，偏移，移位，减法和比例因子） 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。
Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。...NumPy 操作 使用NumPy，开发人员可以执行以下操作： 数组的算数和逻辑运算。 傅立叶变换和用于图形操作的例程。 与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。...NumPy – MatLab 的替代之一 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用。...NumPy 是开源的，这是它的一个额外的优势。 NumPy - 环境 标准的 Python 发行版不会与 NumPy 模块捆绑在一起。...pip install numpy NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。
一、Numpy与Pandas是什么？Numpy(Numerical Python) 是 Python语言的一个第三方库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...Numpy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。...二.Numpy与Pandas的使用在Python中，用列表也可以表示数组，但是用Numpy表示的一维数组具有统计功能（如平均值mean()，标准差std()）和向量化运算功能，这是列表不具有的。...每次使用Numpy前需要导入包#导入numpy包import numpy as npimport pandas as pdimport numpy as npa=np.array([10,20,30,40...与Pandas，后期在数据分析中会大量使用到。
Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。...NumPy 操作 使用NumPy，开发人员可以执行以下操作： 数组的算数和逻辑运算。 傅立叶变换和用于图形操作的例程。 与线性代数有关的操作。...NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。...NumPy – MatLab 的替代之一 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用。...NumPy 是开源的，这是它的一个额外的优势。 NumPy - 环境 标准的 Python 发行版不会与 NumPy 模块捆绑在一起。
[菜鸟普及]浅谈c,java,python优劣,语言高低与效率相反的不变规律 此文于2011年04月16日，在我的微博原创发布。...最后，仅以这句话初学者，与初学者共勉：“What Doesn't Kill You Makes You Stronger.”
import PIL.Image import numpy import os import shutil def sum_right(path): img = PIL.Image.open(path...) array = numpy.array(img) num = array.sum(axis=0) print(type(num)) res_left = 0 res_right = 0...dir1,names[i])) file = os.path.join(dir1,names[i]) rmfile = os.path.join(dir2,names[i]) array = numpy.array...(img) num = array.sum(axis=0) res_right = 0 for i in range(256, 512): res_right += num[i]...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import time img = cv2.imread('lena.jpg
最近工作中需要判断焊球的图像圆不圆，于是DIY了一个算法，可以定量计算任意图像与圆的偏离程度。这里首先假设图像是单连通域的二值图（单连通不满足也可计算，二值图可以转化而来）。...cols): sumx += array[x, y] * x sumy += array[x, y] * y center_x = sumx / array.sum...() center_y = sumy / array.sum() return center_x, center_y 第二步是计算等效半径。...设O为等效圆的圆心，设P为凸起或凹陷区域内任意一点，设K为直线OP与等效圆边界的交点。则可对KP的平方在整个凸起和凹陷区域A上进行积分。积分结果除以A的面积之后开根号，则是KP的”平均”长度的。...程序其它非关键部分： import numpy as np from matplotlib import image import math import cv2 if __name__ == "_
., 1.])进行转换b = a.numpy()print(b)输出[1. 1. 1. 1. 1.]注意，转换后的tensor与numpy指向同一地址，所以，对一方的值改变另一方也随之改变a.add_(...1)print(a)print(b)numpy to tensorimport numpy as npa = np.ones(5)b = torch.from_numpy(a)np.add(a, 1,...print(b)输出[2. 2. 2. 2. 2.]tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)除chartensor外所有tensor都可以转换为numpy
一、前序序列与后序序列 1.前序序列和后序序列相同 空树或者只有根节点的二叉树。 2.前序序列和后序序列相反 (1)当且仅当二叉树中只有一个叶子节点。 (2)二叉树的高度和其节点个数相同。...二、前序序列与中序序列 1.前序序列和中序序列相同 空树或缺左子树的单支二叉树。 2.前序序列和中序序列相反 (1)二叉树为空或者只有一个节点。...三、中序序列与后序序列 1.中序序列和后序序列相同 空树或者缺右子树的单支二叉树。 2.中序序列和后序序列相反 任意节点没有左孩子节点。
# 来源：NumPy Cookbook 2e Ch4 使用缓冲区协议 # 协议在 Python 中相当于接口 # 是一种约束 import numpy as np import Image #...PIL import Image (Python 3) import scipy.misc lena = scipy.misc.lena() # Lena 是 512x512 的灰度图像 # 创建与...数组协议 from __future__ import print_function import numpy as np import Image import scipy.misc # 获取上一节的第一个图像...= np.asarray(img) print("Shape", numpy_array.shape) print("Data type", numpy_array.dtype) ''' Shape...(512, 512, 4) Data type uint8 ''' 与 Matlab 和 Octave 交换数据 # 创建 0 ~ 6 的数组 a = np.arange(7) # 将 a 作为
参考链接： Python中的numpy.reshape 用法 numpy中reshape跟resize都是用于改变多维数组的形状，在机器学习方法中使用的含义就是改变矩阵的形状单纯从代码看两个函数的应用没有任何区别如下面代码所示...： >>> import numpy as np >>> x = np.random.rand(2,3) >>> x array([[0.11566322, 0.69637779, 0.56906707
# 来源：NumPy Cookbook 2e ch6 创建通用函数 from __future__ import print_function import numpy as np # 我们需要定义对单个元素操作的函数..."Result", ufunc(np.arange(4))) # Result [0 2 4 6] 勾股数 from __future__ import print_function import numpy...# chararray 数组的元素只能是字符串 # 并且拥有许多字符串专用的方法 # 虽然我们可以为字符串创建通用函数 # 但是直接使用这些方法更省事 import urllib2 import numpy...会多一个维度 carray = carray.splitlines() print(carray) 创建屏蔽数组 from __future__ import print_function import numpy...plt.imshow(masked_array) plt.axis('off') 忽略负数以及极值 from __future__ import print_function import numpy
NumPy 数组的复制与视图NumPy 数组的复制和视图是两种不同的方式来创建新数组，它们之间存在着重要的区别。复制复制 会创建一个包含原始数组相同元素的新数组，但这两个数组拥有独立的内存空间。...创建副本可以使用以下方法：arr.copy()：创建一个新的数组，该数组包含与原始数组相同元素的副本。np.array(arr)：将数组转换为新的 NumPy 数组。...示例：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建副本copy = arr.copy()# 修改副本copy[2] = 100# 打印原始数组和副本...获取数组形状可以使用 arr.shape 属性获取 NumPy 数组的形状。它返回一个元组，其中每个元素表示相应维度的长度。...(arr.shape)输出：[[[[1 2 3 4]]]](1, 1, 1, 1, 4)练习创建以下形状的 NumPy 数组，并打印它们的形状：一个包含 10 个元素的一维数组。
一、学习目标 了解图片的通道与数组结构 了解使用numpy创建一个图片 了解使用numpy对图片的一般操作方法 如有错误欢迎指出~ 二、了解numpy对图像的编辑 2.1 了解zeros方法的使用方法并且输入了解...我们先在代码头部引入所需库： import cv2 import numpy as np 引入之后，我们可以使用numpy创建一个指定大小以及通道数的图片数据；可以使用numpy的zeros方法。...，有2个默认选项，分别是C与F，表示是行优先还是列优先，由于我们现在用不到所以暂时不做过多讲解。...2.2 了解使用numpy创建与图片数据结构一致的数据类型 我们已知一张图片的数据类型为uint8，并且是3通道的，那么我们这时将可以通过zeros创建一张与图片数据结构类似的图片。...注：文章首发于ebaina 三、总结 了解图片的通道与数组结构 了解使用numpy使用zeros，ones创建图像结构的数据 了解使用numpy使用fill对数据进行填充 了解了使用OpenCV 的imwrite
elements are False tf.ones_like(t_2) # ==> 2x2 tensor, all elements are True 03 TensorFlow和Numpy...TensorFlow 和 Numpy能做到无缝衔接，例如： tf.int32 == np.int32 # True 但是，将来tensorflow和numpy可能兼容性没有现在这么好。...可以传递Numpy对象给TensorFlow ops tf.ones([2, 2], np.float32) # ⇒ [[1.0 1.0], [1.0 1.0]] 不要传递python的原生对象给Tensorflow
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