我在面试中遇到了这个问题。它提供了一个数组和一个阈值,该函数应该返回该数组中最短的、非空的、连续的子数组的长度,并且sum至少超过该阈值。
因此,如果数组是[2,-1,2],阈值是3,那么它应该返回3。
这是我用JavaScript编写的尝试。我采用了典型的滑动窗口方法,一旦和大于threshold,我将减小窗口大小,并在每次迭代期间跟踪窗口大小。
function(array, threshold) {
let minWindowSize = Infinity
let sum = 0
for (let start = 0, end = 0; end < array.leng
假设我们有一个DataFrame,它只包含抛硬币N次的结果。
outcome
0 H
1 T
2 H
3 H
4 H
5 T
6 H
对于我们的示例,让我们假设我们要检查一个3的滑动窗口,并且我们想要计算每个窗口(保留的顺序)在数据集中出现的次数。
数据集中3的滑动窗口如下:
H-T-H
H-H-T
H-T-H
因此,价值计算将是:
H-T-H 2
T-H-H 1
H-H-H 1
H-H-T 1
我已经考虑过将3行滑动以创建字符串表示形式的窗口,然后在那里执行值计数。这是一个有效的方法吗?还是有更
我在python3.5上有一个滑动窗口,用于长时间序列数据,到目前为止,我有很好的结果,但我只需要确定我的滑动窗口是否工作,我决定测试一个简单的数据,如这里可以看到的。
import numpy as np
import itertools as it
x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
def moving_window(x, length, step=1):
streams = it.tee(x, length)
return zip(*[it.islice(stream, i, None, step) for stream, i in zip(streams,
我目前正在运行一个脚本,它需要在图像中滑动窗口。对于每个窗口,我必须计算直方图均衡化才能应用到它。它说:
Assignment has more non-singleton rhs dimensions than non-singleton subscripts.
我相信使用基于每个窗口的nlfilter滑动窗口运行histeq是可能的,但我只是不知道出了什么问题。
目前,我正在尝试使用storm进行消息处理。我发现滑动窗口功能很有趣,并尝试让它工作。
但是,即使我将间隔设置为5秒,窗口后面的计算也会更频繁地完成。似乎每一条新消息都会执行元组窗口的execute-method。
builder.setBolt("messageCountBolt",
new MessageCountBolt()
.withWindow(
new BaseWindowedBolt.Duration(20, TimeUn
我正在使用Greenplum,我想在窗口中计算中值,类似于:
SELECT avg(var1) OVER (PARTITION BY var2 ORDER BY datetime
ROWS BETWEEN 10 PRECEDING AND CURRENT ROW) FROM tbl...
不幸的是,中位数没有在Postgres中实现,所以我使用下面的示例创建了自己的聚合:
问题是,当我使用整个列但没有在窗口(带OVER子句)中返回“prefunc”应该定义的错误时,这是可行的。格林梅文档证实:
我不太清楚prefunc的文件和作用。您有定义支持w
我有一个肌电图数据的信号,我应该(科学论文的明确推荐)平滑地使用RMS。
我有以下工作代码,生成所需的输出,但它比我认为可能的速度要慢得多。
#!/usr/bin/python
import numpy
def rms(interval, halfwindow):
""" performs the moving-window smoothing of a signal using RMS """
n = len(interval)
rms_signal = numpy.zeros(n)
for i in range
在perl中,读取文件的最简单方法是:一次读4行?
如果文件包含随机单词,如
bye
how
are
you
car
bed
dog
我想用大小为4的滑动窗口读取文件,所以我想读入字符串。
bye how are you
how are you car
are you car bed
you car bed dog
我在我的图像上使用了一个滑动窗口,并希望显示每个窗口“看”到的图像的补丁。
我首先将代码保存在这里:作为sliding_window.py,然后将其导入到以下代码中:
from itertools import izip
import numpy as np
import sliding_window as sw
from skimage.viewer import ImageViewer
from skimage import data, io, filter, color, exposure
from PIL import Image
from scipy.misc imp
我有个图像。我有一个滑动窗口穿过这个图像,这个滑动窗口有一个“框架”。窗口和框架都是由矩形x y w h定义的。我知道窗口包含在框架内(可能共享一条边),但我不能假定它的位置。例如,我只需要得到帧中所有内容的标准差。
为了便于可视化,假设我有一个窗口(字母字符)和一个框架(数字字符)。我有一个x,y,w,h来定义它们。我知道窗子在边框里。如何只获取数字字符的stdev?
1 8 3 8 2 0
A,B,C,5,2,8
C a b 3 9 9
A c b 0 5 2
9 6 8 3 4 1
注意:实际上,这是图像的一部分,所以一切都是数字的。我只是使用字母字符来区分窗口和框架。