我正在尝试沿其轮廓提取脉冲的曲率(见下图)。使用C++实现的有限差分在长度和高度为150x100的网格上计算脉冲。我提取了所有具有相同值(轮廓/水平集)的点，并将它们标记为下图中的红色连续线。其他颜色可以忽略不计。然后我尝试通过以下方式从这条已经嘈杂(由于网格离散化)的轮廓线中找到曲率:(已应用移动平均线)1)通过切线的曲率点P处的线曲率定义为:所以曲率是在P和N之间的弧长上的角度delta的石灰。由于我的点之间有一定的距离，我无法足够近似石灰，因此曲率计算不正确。我用一个圆测试它，它自然有一个恒定的曲率。但我无法重现这一点(只有1个有效数字是正确的)。2)由弧长参数化的线的二阶导数我
我有一个大的3dnp.ndarray数据，它表示以规则网格方式在某个卷上采样的物理变量(如array[0,0,0]中的值表示物理坐标(0,0,0))。我想通过在粗糙网格中插值数据来获得更好的网格间距。目前，我正在使用scipygriddata线性插值法，但速度相当慢(20x20x20数组约为90秒)。就我的目的而言，它有些过分设计，可以对体积数据进行随机采样。有没有什么可以利用我定期排列的数据以及我想插值的特定点集有限这一事实呢？ 最佳答案 当然!有两个选项可以做不同的事情，但都可以利用原始数据的规则网格性质。第一个是scipy.n
我有一个大的3dnp.ndarray数据，它表示以规则网格方式在某个卷上采样的物理变量(如array[0,0,0]中的值表示物理坐标(0,0,0))。我想通过在粗糙网格中插值数据来获得更好的网格间距。目前，我正在使用scipygriddata线性插值法，但速度相当慢(20x20x20数组约为90秒)。就我的目的而言，它有些过分设计，可以对体积数据进行随机采样。有没有什么可以利用我定期排列的数据以及我想插值的特定点集有限这一事实呢？ 最佳答案 当然!有两个选项可以做不同的事情，但都可以利用原始数据的规则网格性质。第一个是scipy.n
假设我有来自山上3个(已知)高度的气象站的数据。具体来说，每个站点每分钟都会记录其所在位置的温度测量值。我有两种想要执行的插值。而且我希望能够快速执行每个操作。所以让我们设置一些数据:importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1dimportpandasaspdimportseabornassnsnp.random.seed(0)N,sigma=1000.,5basetemps=70+(np.random.randn(N)*sigma)midtemps=50+(np.random.randn(N)*sigma)toptemps=40
假设我有来自山上3个(已知)高度的气象站的数据。具体来说，每个站点每分钟都会记录其所在位置的温度测量值。我有两种想要执行的插值。而且我希望能够快速执行每个操作。所以让我们设置一些数据:importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1dimportpandasaspdimportseabornassnsnp.random.seed(0)N,sigma=1000.,5basetemps=70+(np.random.randn(N)*sigma)midtemps=50+(np.random.randn(N)*sigma)toptemps=40
我想拍摄一张图像并更改图像的比例，而它是一个numpy数组。例如，我有一张可口可乐瓶的图片:bottle-1这转换为形状(528,203,3)的numpy数组，我想调整它的大小以说明第二张图像的大小:bottle-2形状为(140,54,3)。如何在保持原始图像不变的情况下将图像的大小更改为特定形状？其他答案建议剥离每隔一行或第三行，但我想要做的基本上是通过图像编辑器但在python代码中缩小图像。在numpy/SciPy中是否有任何库可以做到这一点？ 最佳答案 是的，你可以安装opencv(这是一个用于图像处理和计算机视觉的库)，
我想拍摄一张图像并更改图像的比例，而它是一个numpy数组。例如，我有一张可口可乐瓶的图片:bottle-1这转换为形状(528,203,3)的numpy数组，我想调整它的大小以说明第二张图像的大小:bottle-2形状为(140,54,3)。如何在保持原始图像不变的情况下将图像的大小更改为特定形状？其他答案建议剥离每隔一行或第三行，但我想要做的基本上是通过图像编辑器但在python代码中缩小图像。在numpy/SciPy中是否有任何库可以做到这一点？ 最佳答案 是的，你可以安装opencv(这是一个用于图像处理和计算机视觉的库)，
有没有一种快速的方法可以用(比如)线性插值值替换numpy数组中的所有NaN值？例如，[111nannan22nan0]会被转换成[1111.31.62210] 最佳答案 让我们首先定义一个简单的辅助函数，以便更直接地处理NaNs的索引和逻辑索引。:importnumpyasnpdefnan_helper(y):"""HelpertohandleindicesandlogicalindicesofNaNs.Input:-y,1dnumpyarraywithpossibleNaNsOutput:-nans,logicalindices
有没有一种快速的方法可以用(比如)线性插值值替换numpy数组中的所有NaN值？例如，[111nannan22nan0]会被转换成[1111.31.62210] 最佳答案 让我们首先定义一个简单的辅助函数，以便更直接地处理NaNs的索引和逻辑索引。:importnumpyasnpdefnan_helper(y):"""HelpertohandleindicesandlogicalindicesofNaNs.Input:-y,1dnumpyarraywithpossibleNaNsOutput:-nans,logicalindices
一种尝试的方法是使用TexturePaint和g.fillRect()来绘制图像。但是，这需要您在每次绘制图像时创建一个新的TexturePaint和Rectangle2D对象，这并不理想-无论如何也无济于事。当我使用g.drawImage(BufferedImage,...)时，旋转后的图像显得模糊/柔和。我熟悉RenderingHints和双缓冲(我想这就是我正在做的事情)，我只是觉得很难相信你不能轻松有效地旋转在Java中生成清晰结果的图像。使用TexturePaint的代码如下所示。Grahics2Dg2d=(Graphics2D)g;g2d.setPaint(newTextu
