Tag: numpy

Как найти диаметр объектов с помощью обработки изображений в Python?

Учитывая изображение с некоторыми нерегулярными объектами в нем, я хочу найти их индивидуальный диаметр. Благодаря этому ответу я знаю, как идентифицировать объекты. Однако возможно ли измерить максимальный диаметр объектов, показанных на изображении? Я просмотрел документацию scipy-ndimage и не нашел выделенной функции. Код для идентификации объекта: import numpy as np from scipy import ndimage from matplotlib […]

Почему numpy медленнее, чем для цикла

У меня есть функция, использующая некоторые для циклов, и я хотел бы улучшить скорость с помощью numpy. Но, похоже, это не делает трюк, поскольку ухабистая версия выглядит в 2 раза медленнее. Вот код: import numpy as np import itertools import timeit def func(): sample = np.random.random_sample((100, 2)) disc1 = 0 disc2 = 0 n_sample = […]

UV-отображение плохо работает при низком разрешении (предупреждение: много изображений)

TL; DR: существует ли способ уменьшить и UV-карту и текстуру без потери качества полученного результата? Полная история: Я пытаюсь разработать простой механизм рендеринга, который возьмет UV-карту из файла .EXR, поместит на нее текстуру и подаст ее клиенту. Весь процесс выглядит следующим образом: from PIL import Image import numpy as np texture = Image.open("texture.png") texture_array = […]

Ошибка сегментации в PyArray_SimpleNewFromData

Я хочу передать массив из C ++ в Python с использованием C-API. Изучая различные темы здесь, я узнал, что должен использовать метод PyArray_SimpleNewFromData. Когда я пытаюсь реализовать в очень маленьком массиве, я получаю ошибку сегментации в моем коде, который я не могу обнаружить. Может ли кто-нибудь помочь мне с этой проблемой? Код C ++: void […]

Значение истинности массива с более чем одним элементом неоднозначно. Используйте команды a.any () или a.all ()

хотя я знаю, что есть различные вопросы, которые ищут решения для этого сообщения об ошибке. Мне еще предстоит найти ответ, который поможет мне решить мой код, чтобы получить сравнение, у меня есть код def f(x,d,h,L): ans=0. if ((0.<=x) & (x<d)): ans=h*(x/d) elif ((d<=x) & (x<=L)): ans=((Lx)/(Ld)) return ans x=np.linspace(0,10,1000) h=5*10**(-3) d=16*10**(-2) L=64.52*10**(-2) func=f(x,d,h,L) Но когда […]

Как найти парные различия между строками двух очень больших матриц с использованием numpy?

Учитывая две матрицы, я хочу вычислить попарные различия между всеми строками. Каждая матрица имеет 1000 строк и 100 столбцов, поэтому они довольно большие. Я попытался использовать цикл for и чистое вещание, но цикл for, похоже, работает быстрее. Я делаю что-то неправильно? Вот код: from numpy import * A = random.randn(1000,100) B = random.randn(1000,100) start = […]

Как получить исходные переменные после запуска Scikit Model с использованием метода OneHotEncoding

Я успешно выполнил модель логистической регрессии из пакета SGDClassifier scikit-learn, но не могу легко интерпретировать коэффициенты модели (доступ через SGDClassifier.coef_ ), поскольку входные данные были преобразованы с помощью OneHotEncoder от scikit-learn. Мои исходные входные данные X имеют форму (12000,11): X = np.array([[1,4,3…9,4,1], [5,9,2…3,1,4], … [7,8,1…6,7,8] ]) Затем я применил одну горячую кодировку: from sklearn.preprocessing import […]

Цифровой фильтр 2D-изображений двумя масками

У меня есть 2D-массив и две маски, одна для столбцов и одна для строк. Если я попытаюсь просто выполнить data[row_mask,col_mask] , я получаю сообщение об ошибке ошибки: не удалось преобразовать shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes … С другой стороны, data[row_mask][:,col_mask] работают, но не так data[row_mask][:,col_mask] . Почему он ожидает, […]

Почему происходит смещение бит при преобразовании в изображение из массива?

Я пытаюсь создать QPixmap из массива numpy. Изображение массива numpy будет 2D (т. Е. Никакой информации о цвете только оттенки серого). Я пытаюсь адаптировать этот ответ к моим потребностям, но я не совсем понимаю эту строку: b = (255 << 24 | a[:,:,0] << 16 | a[:,:,1] << 8 | a[:,:,2]).flatten() # pack RGB values […]

Поместите данные в список особого вида

У меня есть список, который выглядит так: my_list = [[20, 15, 10], [15, 22, 37, 46], [22, 91]] Так что это двухмерное, но не каждая строка имеет одинаковое количество элементов. Теперь у меня есть плоский ndarray, например: my_ndarray = np.array([9, 2, 4, 4, 1, 6, 7, 8, 17]) У них одинаковое количество элементов с my_list. […]

Python - лучший язык программирования в мире.