我試圖加快在python採用並行處理我的代碼段，但我無法得到它的工作權利，甚至發現有與我有關的例子。 的代碼產生使用Delaunay三角剖分的圖像的低多邊形版本，而這減慢我下來是找到每個三角形的平均值的部分。 我已經能夠獲得通過矢量化我的代碼一個很好的速度增加，但希望能得到更多的使用並行化： 的代碼我無法用是循環的非常簡單： for tri in tris:
lopo[tridex==
我有兩個測量值，位置和溫度，它們以固定的採樣率採樣。某些職位可能會在數據中多次出現。現在我想繪製位置上的溫度而不是時間。我不想在同一位置顯示兩個點，而是要用給定位置的平均值替換溫度測量值。如何在python中用numpy很好地完成這項工作？ 我的解決方法到目前爲止是這樣的： import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# x = Po
我在python中對矩陣和數組執行操作時遇到了一個有趣的問題。我將一些代碼從MATLAB轉換爲python，python的這個怪癖在我的代碼中產生了大量的錯誤。 例如： 說我想要使用NX1陣列執行在python此操作 import numpy as np
from numpy.random import randn
...
N = 50
u = np.cumprod(rand(N,1))*
我打開圖像並將其轉換爲RGBA值的數組。這裏是我的代碼： img = Image.open('17112013.png')
imgarray = array(img)
l = imgarray[:,1,1]
m = imgarray[1,:,1]
n = imgarray[1,1,:]
blueCount = 0
redCount = 0
flag = 0
for i in ra
我有一個函數爲新文件輪詢文件夾，然後在顯示時使用numpy.loadtext加載它們。該函數從運行30秒的while循環中調用。該功能在大多數情況下都能正常工作，但對於某些文件，似乎是隨機的，我得到錯誤IOError：[Errno 13] Permission denied：'myfilename1.txt'。這裏是我的功能的內容： before = dict([(f, None) for f i
我有火焰照片 - 數據爲包含像素矩陣的asc文件。在每個像素中是光強度的值。 我的繪圖代碼： import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Open a file
path = "input/"
dirs = os.listdir(path)
number_of_files = 0
# This wou
我在熊貓減去時間戳時有一個奇怪的問題（15.2版）3.4 錯誤 y = pd.Timestamp('2015-04-14 00:00:00')
z = pd.Timestamp('2015-04-14 00:01:01')
np.timedelta64(z-y)
>>>numpy.timedelta64(1000000,'us')
正確 w = np.datetime64(y)
x =