代码： // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...opencv_imgproc2410d.lib") using namespace std; using namespace cv; void FindGravity() { } /** 计算二值图像的重心...* @param[in] src 输入的待处理图像 * @param[out] center 重心坐标 * @retval 0 操作成功 * @retval -1 操作失败 * @note 输入图像是二值化图像...str_name = "seg_right.bmp"; IplImage* src; IplImage* draw = cvLoadImage(str_name.c_str(),1);//绘制重心的图像...0,0,255),5); cvNamedWindow( "重心", 1 ); cvShowImage( "重心", draw ); cvWaitKey(0); return 0; } 我调试好的工程
计算文件的行数：最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了: count = len(open...(open(thefilepath, 'rU')): pass count += 1 另外一种处理大文件比较快的方法是统计文件中换行符的个数'\n '(或者包含'\n'的字串,如在windows...系统中): count = 0 thefile = open(thefilepath, 'rb') while True: buffer = thefile.read(8192*1024)...linecache预先把文件读入缓存起来，后面如果你访问该文件的话就不再从硬盘读取 读取文件某一行的内容（测试过1G大小的文件，效率还可以） import linecache count = linecache.getline...(filename,linenum) 三、用linecache读取文件内容（测试过1G大小的文件，效率还可以） str = linecache.getlines(filename) str为列表形式，每一行为列表中的一个元素
> np.add.reduce([1,2,3,4,5]) # 连加 15 >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> np.add.at(x, [0,2], 3) # 下标0和2的元素分别加...]]) # row3 >>> np.add.reduceat(x, [0, 3, 1, 3], axis=1) # 对列进行计算 array([[ 3., 3., 3., 3.],
1、Python中连乘的代码： sum = 1; n = int(input("Please input number n:")) for i in range(1,n+1): sum = sum*i;...实例扩展： python 连乘 递归 参数可以是多个可迭代对象 from functools import reduce a = (1, 2, 3, ['1','1'], [1, [2, [3, [4...y, data_list(args_all_to_list(*args))) print(chen(1,2)) print(chen(1,2,[1])) print(chen(a)) 到此这篇关于python...中如何进行连乘计算的文章就介绍到这了,更多相关python连乘计算的代码内容请搜索ZaLou.Cn
我们之前说着色过程中以及这个计算法线的时候需要用到这个插值（Interpolation），然后插值是通过这个重心坐标（Barycentric Coordinates）来实现的 重心坐标 注意哈我们这里说的三角形的重心坐标并不是指这个三角形重心的坐标...，β，γ）就是这个点的重心坐标，当α，β，γ都非负时，这个点在三角形内 自然三角形的三个顶点的重心坐标就是A（1，0，0）、B（0，1，0）、C（0，0，1）了 那如何计算任意一个点的重心坐标呢，这个是可以通过面积比来计算的...，对于三角形内的任意一个点，它可以和三个顶点连线形成三个小三角形，那么这个点的重心坐标就是对应小三角形和大三角形的面积比 由此我们可以知道三角形重心的重心坐标是什么，因为重心和三个顶点连线所形成的三个三角形面积相等嘛...，然后重心的重心坐标就是（⅓，⅓，⅓） 实际上由刚刚的面积比计算方法可以推出一种《简化》的计算方法 插值 有了重心坐标后，对于已知三角形三个顶点的属性（比方说位置、纹理、坐标、颜色、法线、深度、材质等等...），都可以通过插值来计算出三角形内部任意点的属性，并且是看起来平滑过渡的，那怎么做呢？
用IPO模式分析问题如下： 1.输入：抛点的数量。 2.处理：对于每个抛洒点，计算点到圆心的距 离，通过距离盘点该点在 圆内或圆外，统计在圆内点的数量。...3.输出：π值 代码如下 from random import random from math import sqrt from time import clock #计算程序运行时间 DARTS...=1200 #抛洒点的个数 #DARTS=5000 #DARTS=20000 #DARTS=1000000 hists=0 #抛洒点在1/4(半径为1)圆内点的个数 clock() for i...%s" %pi) print("程序运行的时间是 %-5.5ss" %clock()) 当抛洒点DARTS=1200时： ?...我们得出结论：随着抛洒点的增多，π值的结果更精确，但是运行的时间更长！ ?
本文来自光头哥哥的博客【Count the total number of frames in a video with penCV and Python】，仅做学习分享。...一个读者的问题： 我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数： 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。...计算帧数的简单方法 在OpenCV中计算视频帧数的第一种方法非常快——它只是使用OpenCV提供的内置属性来访问视频文件并读取视频的元信息。...循环计数 上文介绍了快速、高效的方法来计算视频帧数，现在让我们转到较慢的count_frames_manual方法。
1.计算器实例 #/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # @time :2018/1/22 21:09 # @Author :FengXiaoqing... print("####################################################") print("##################欢迎来到计算中心...,('age',20)]) print(d1) print(d2) print(d3) 字典的常用方法： get(k) 返回K所对应的value setdefault(k...2 和3 中的区别： python 2 print 支持 print s1,s2,s3 就是不回车在一行 python 3 print 包装成一个函数,print(s,end"") 不回车在一行...python 2 中 存在 xrange() range() d.iteritems() d.items python 3 中只存在 range() items()
首先解答上一个文章Python扩展库numpy中的布尔运算中的问题，该题答案为[111, 33, 2]，题中表达式的作用是按列表中元素转换为字符串后的长度降序排序。...---------------------分割线------------------ numpy中的广播运算使得两个不同形状（但也有基本要求，不是任何维度都可以广播）的数组进行运算，较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去...，本质上也属于广播 # 把标量广播到数组上去，分别与数组中每个元素运算 >>> a[0] + b array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) >>> a[1] + b array([10, 11..., 12, 13, 14, 15]) # 6x1数组和1x6数组的广播 # 把数组a中的每个元素广播到数组b，得到结果数组中的一行 >>> a + b array([[ 0, 1, 2, 3,...200, 250]]) >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组与标量的广播计算
python字符串应该是python里面最重要的数据类型了，因此学会怎么处理各种各样的字符串，显得尤为重要。...我们不仅要学会怎么处理单个字符串，这个就需要学习“python字符串函数”，我们还要学会怎么处理二维表格中每一列每一格的字符串，这个就需要学习“pandas的str矢量化字符串函数”。...2.常用的python字符串函数 字符串中，空白符也算是真实存在的一个字符。 1）python字符串函数大全 ? 2）函数讲解 ① find()函数 功能 ：检测字符串是否包含指定字符。...3.常用的str矢量化字符串函数 str矢量化操作：指的是循环迭代数组里面的某个元素，来完成某个操作。 1）str矢量化字符串函数大全 ?...④ count：计算给定字符在字符串中出现的次数 df["电话号码"].str.count("3") 结果如下： ?
这是因为我们对空值所做的任何计算都会得到空值 age = titanic_survival["Age"] print(sum(age)) print("-------------------------...-") mean_age = sum(age) / len(age) print(mean_age) print("--------------------------") # 在计算平均值之前，我们必须过滤掉遗漏的值...pivot表中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的多索引对象(层次索引)中 # index 告诉方法按哪个列分组 # values 是我们要应用计算的列(可选地聚合列) #...aggfunc 指定我们要执行的计算 default numpy.mean 沿着指定的轴计算算术平均数 passenger_survival = titanic_survival.pivot_table...# drop : boolean, default False 不要尝试在dataframe列中插入索引。这会将索引重置为默认整数索引。
import numpy as np import seaborn as sns sns.set() x = np.random.normal(size=100) # distplot：灵活绘制观测的单变量分布...import numpy as np import seaborn as sns sns.set() x = np.random.normal(size=100) # distplot：灵活绘制观测的单变量分布...# 它是一个方便的接口，用于跨数据集的条件子集拟合回归模型。...# 它是一个方便的接口，用于跨数据集的条件子集拟合回归模型。...# 它是一个方便的接口，用于跨数据集的条件子集拟合回归模型。
fibo3(n): '''序列解包''' a, b = 1, 1 for i in range(2, n+1): a, b = b, a+b return a # 测试3个函数的执行速度...fibo1:267914296:67.31945824623108 fibo2:267914296:0.0 fibo3:267914296:0.0 由于第一个函数运行速度非常慢，在n变大时只测试后面2个函数的执行时间...0.0 当n=380时，第二个函数由于递归深度过大而崩溃，抛出异常： RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python
Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值的出现次数，这在数据分析、处理和筛选任务中通常是必需的。...在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...方法 1：使用集合 计算列表中唯一值的最简单和最直接的方法之一是首先将列表转换为集合。Python 中的集合是唯一元素的无序集合，这意味着当列表转换为集合时，会自动删除重复值。...方法 3：使用列表理解 Python 中的列表理解是操作列表的有效方法。它为创建新列表提供了紧凑且可读的语法。有趣的是，列表推导也可以计算列表中的唯一值。...方法 4：使用集合模块中的计数器 Python 中的集合模块提供了一个高效而强大的工具，称为计数器，这是一个专门的字典，用于计算集合中元素的出现次数。通过使用计数器，计算列表中的唯一值变得简单。
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...，与Python 中的循环相比，矢量化操作所花费的时间几乎快 1000 倍。...If-else 语句 我们实现了很多需要我们使用“If-else”类型逻辑的操作。我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。...例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值： 我们可以用矢量化代替循环。...与 Python 中的循环相比，它快 165 倍。 结论 python 中的矢量化速度非常快，无论何时我们处理非常大的数据集，都应该优先于循环。
Part1前言 模型重心坐标就是在模型正中心那个点的坐标。本文介绍一种方法，可以通过代码的方式自动获取模型重心坐标。本方式适用于常用的所有模型。...换算成笛卡尔坐标系 三角形三个顶点为 那么重心坐标 = 到了我们三维模型中，重心坐标依旧和这个公式类似，等于所有三角面重心点之和的平均值。...重心的计算是最复杂的部分，分为两个步骤。...第一步：计算网格体的重心 第二步：加上变换矩阵 变换矩阵是指增加在模型上面的平移旋转缩放的变换矩阵，从而导致模型的重心位置发生变化。...计算网格体的重心又细分为一下两步： 1、计算每个三角面的重心点 2、计算所有三角面重心之和的平均值 代码示例 aiVector3D nodeCenter(0, 0, 0); for (unsigned
其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。...3.2 运行方式 简单来说，计算图的运行参考了拓扑排序的思想，可以分为如下4个步骤： 以节点名称作为关键字、入度作为值，创建一张哈希表，并将此计算图中的所有节点放入哈希表中。...为此计算图创建一个可执行节点队列，将哈希表中入度为0的节点加入该队列，并从节点哈希表中删除这些节点。
讨论 很多时候，构造一个延迟计算属性的主要目的是为了提升性能。 例如，你可以避免计算这些属性值，除非你真的需要它们。...lazyproperty 类利用这一点，使用 __get__() 方法在实例中存储计算出来的值， 这个实例使用相同的名字作为它的property。...这样一来，结果值被存储在实例字典中并且以后就不需要再去计算这个property了。...lazyproperty 类利用这一点，使用 __get__() 方法在实例中存储计算出来的值， 这个实例使用相同的名字作为它的property。...这样一来，结果值被存储在实例字典中并且以后就不需要再去计算这个property了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 说的可能比较啰嗦。 在洛谷P2181 对角线 问题中，按照高中所学的组合数可推答案为Cn4(该题题解中有详细过程，这里不多赘述），问题在本文中并不重要。...但题中有一个有意思的点，就是题目的答案是非常大的，用long long都不行，c++中需要用unsigned long long，自然，我就想到python中的int类型范围与内存挂钩，（一般可理解能取到该系统的最大值...(input()) n = m*(m-1)//2*(m-2)//3*(m-3)//4 print(n) 此时，我才想起来python内部将“/”默认为float除法，根据计算机给予的float类型的精度本身就是小于...c++中的unsigned long long类型 查阅为2的53次方,自然不满足题意，float就会取一个近似值（这不糊弄人吗？...[doge]) 上边代码应该时最简单的改法了，但是其实还有一种改法 就是提高精度（利用python中的decimal模块）即可。
注意重心坐标并不是指三角形内重心的坐标，而是每个点的坐标表示形式不再是常用的直角坐标系，而是用重心坐标来表示任意点。 1.1 重心坐标的计算 说起来有点绕，直接看下图，下图给出了重心坐标的示意图。...image.png 举例来说，A点的重心坐标为(1,0,0) ? 上面重心坐标的三个系数是从坐标的角度计算得到的，其实也可以从几何角度来计算。具体来说就是计算三角形面积占比。...{1}{3}) 基于上面的介绍，这里给出任意点的重心坐标计算公式： image.png 1.2 重心坐标插值 介绍完了重心坐标，那我们怎么利用重心坐标来做插值呢？...其实很简单，我们首先假设三角形内每个点的重心坐标已经求解出来了，那么之后的插值计算就很自然了，因为重心坐标其实就是插值了。...举例来说，假如我们要求投影后三角形内所有点的深度信息，我们不能根据2D空间中三个顶点的深度信息做插值，而需要先计算出3D空间中的三角形内每个点的重心坐标，然后计算出3D空间中该点插值后的深度信息，最后将该深度信息填充到对应的
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