我想做一些物理模拟，我需要用Java进行快速渲染。我过去曾遇到过Java2d的性能问题，那么快速的替代方案是什么？JOGL明显比Java2d快吗？ 最佳答案 我使用Java2D的经验是，如果您遵循规则，它可以非常快。我有一个应用程序，只需更改一些简单的东西，它就可以从90%的CPU使用率降到不到5%的CPU使用率。例如，使用大的透明PNG是不行的。一个非常好的资源是Java-Gaming.org论坛:很多人，包括Sun2D专家，都在那里闲逛，并提供了许多2D绘图性能问题的示例和解决方案。参见:http://www.javagamin
我想做的就是通过pyglet使用OpenGL在2D中创建一个非常简单的平移和缩放功能。如您所见，第一次跳跃后缩放效果很好:(再说一次，拖动(平移)也有效，但它也会跳跃(而且跳跃得很大)。这是我的简化代码和展示其行为方式的视频(pyglet_test.mp4):importpygletfrompyglet.glimport*#ZoomingconstantsZOOM_IN_FACTOR=1.2ZOOM_OUT_FACTOR=1/ZOOM_IN_FACTORclassApp(pyglet.window.Window):def__init__(self,width,height,*args,
创建一个二维数组，例如x=[range(i,i+10)foriinxrange(1,100,10)]并像这样使用冒号运算符进行索引>>>x[2][:][21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]按预期工作。它返回第2行的所有内容。但是，如果我想检索所有第2列，我会本能地这样做>>>x[:][2]但这也会返回[21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]这背后的原因是什么？我直觉上认为这会返回每行的第2列。(此外，我知道我可以使用numpy来执行x[:,2]或者我可以使用列表理解来完成此操作，这不是我的问题) 最佳答案
我正在尝试绘制图像的2DFFT:fromscipyimportfftpack,ndimageimportmatplotlib.pyplotaspltimage=ndimage.imread('image2.jpg',flatten=True)#flatten=Truegivesagreyscaleimagefft2=fftpack.fft2(image)plt.imshow(fft2)plt.show()但是我得到了TypeError:Imagedatacannotconverttofloat。如何绘制图像的二维FFT？ 最佳答案
我编写了一个python代码，使用Weierstrass变换平滑给定信号，这基本上是归一化高斯与信号的卷积。代码如下:#Importingrelevantlibrariesfrom__future__importdivisionfromscipy.signalimportfftconvolveimportnumpyasnpdefsmooth_func(sig,x,t=0.002):N=len(x)x1=x[-1]x0=x[0]#defininganewarrayywhichissymmetricaroundzero,tomakethegaussiansymmetric.y=np.lin
我正在学习Python，这是我的第一个问题。我已经阅读了与imshow用法相关的其他主题，但没有找到任何有用的信息。抱歉我的英语不好。我在这里绘制了一组点，左图:points(left)andimage(right)现在我想看点密度的图像，所以我用了imshow和histogram2d，我在前面得到了右边的图像链接。图像与点的分布不对应。这怎么可能？我已经按照帮助中的说明进行操作，甚至更改了一些参数，但没有任何效果:(代码是:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmj,h,k=np.loadtx
所以我有一个采用以下形式的大型NumPy数组:data=[[2456447.64798471,4,15.717,0.007,5,17.308,0.019,6,13.965,0.006],[2456447.6482855,4,15.768,0.018,5,17.347,0.024,6,14.001,0.023],[2456447.648575,4,15.824,0.02,5,17.383,0.024,6,14.055,0.023]]我想创建一个如下所示的子数组:[[4,15.717,5,17.308,6,13.965],[4,15.768,5,17.347,6,14.001],[4,15
这可能是一个非常幼稚的问题，但在这里。我想计算函数f(x)的傅立叶变换。所以我定义了一个numpy数组X并通过向量化函数f。现在，如果我计算这个数组f(X)的FFT，它不会像我在一张纸上做的那样是f(x)的傅立叶变换。例如，如果我计算高斯的FFT，我应该得到一个高斯或一个实部非常类似于高斯的数组。这是代码。请让我知道我必须更改什么才能获得通常的傅里叶变换。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpN=128x=np.linspace(-5,5,N)y=np.exp(-x**2)y_fft=np.fft.fftshift(np.fft.fft(
我有一个包含整数值的NumPy数组。矩阵的值范围从0到矩阵中的最大元素(换句话说，从0到最大数据元素的所有数字都出现在其中)。我需要构建有效(有效意味着快速全矢量化解决方案)来搜索每行中的元素数量并根据矩阵值对它们进行编码。我找不到类似的问题，也找不到以某种方式帮助解决此问题的问题。所以如果我在输入中有这个数据:#shapeis(N0=4,m0=4)1104242112354441期望的输出是:#shape(N=N0,m=data.max()+1):120010012010011101010030我知道如何通过简单地计算data每一行中的唯一值来解决这个问题，逐个迭代，然后合并结果，同
我在时域中有一个ordinarydifferentialequation，如下所示:C*du/dt=-g*u+I其中I=A*t/tau*exp^(1-t/tau)在freq域中:u(w)=I(w)/(g*(1+C/g*j*w))j是复数sqrt(-1)因此，我可以通过使用fastFouriertransform(u(t))进入freq域，然后再使用fft来获取ifft。代码:t=np.linspace(0.,499.9,5000)I=q*t*np.exp(1-t/Tau_ca)/Tau_cau1=np.fft.ifft(np.fft.fft(I)/(G_l*(1.+1.j*(C_m/G
