我前段时间在Python中实现了Procrustes分析算法，最近被告知要将其移植到OpenCV/C++。完成后，我运行了一些测试，对于相同的输入/实例，C++代码花费的时间是Python代码的两倍(分别大约8秒和4秒)。我重复测试一千次只是为了确保我在太短的时间内没有测量它们)。我对这些结果感到困惑。我已经使用gprof试图了解发生了什么，但除了cv::Mat::~Mat()占用了34.67%的执行时间这一事实之外，我不能说出很多错误并且被调用的次数比任何其他函数都多100倍以上。也不确定我应该怎么做，除非我应该用std::vectors或原始数组替换cv::Mats，这两者对我来说
我正在尝试将一些python代码移植到cython，但我遇到了一些小问题。下面是代码的代码片段(简化示例)。cimportnumpyasnpcimportcython@cython.boundscheck(False)#turnofbounds-checkingforentirefunction@cython.wraparound(False)@cython.nonecheck(False)defInterpolation(cells,intnmbcellsx):cdefnp.ndarray[float,ndim=1]cellecdefintcellnonzerocdefinti,lf
我正在尝试编写一个通用脚本，其中一部分导入以逗号分隔或以空格分隔的文件。我希望脚本能够识别这两种类型。有没有办法指定类似的东西arrayobj=np.genfromtxt(file.txt,delimiter=(','OR'\t'),names=None,dtype=None)我尝试使用正则表达式(',|\t')，但这也不起作用。 最佳答案 如前所述，我不相信有办法用np.genfromtxt做到这一点；但是，您始终可以使用pythonpandas。example.txt:1,2,3#Header1,2,34,5'tab'67'ta
代码importnumpyasnpa=5.92270987499999979065print(round(a,8))print(round(np.float64(a),8))给予5.922709875.92270988知道为什么吗？在numpy源中没有发现任何相关内容。更新:我知道处理这个问题的正确方法是以这种差异无关紧要的方式构建程序。我做的。我在回归测试中偶然发现了它。更新2:关于@VikasDamodar的评论。人们不应该相信repr()函数:>>>np.float64(5.92270987499999979065)5.922709875>>>'%.20f'%np.float64
在将交错数组发送到pyOpengl的glInterleavedArrays/glDrawArrays之前，我正在尝试对交错数组中的一堆顶点和纹理坐标进行批处理。唯一的问题是我无法找到一种足够快的方法来将数据附加到numpy数组中。有更好的方法吗？我原以为预先分配数组然后用数据填充它会更快，但是生成python列表并将其转换为numpy数组会“更快”。尽管4096个四边形的15毫秒似乎很慢。我已经包含了一些示例代码及其时间。#!/usr/bin/pythonimporttimeitimportnumpyimportctypesimportrandomUSE_RANDOM=TrueUSE_
我正在尝试使用py2exe-0.6.9.win32来包装我在Python2.6.5中使用以下对象库和相关下载文件名编写的应用程序:matplotlib-0.99.3.win32numpy-1.4.1-win32scipy-0.8.0b1-win32wxPython2.8-win32-unicode-2.8.11.0当我尝试启动生成的.exe文件时收到错误消息。目前，错误消息与numpy相关，尽管在此之前我得到了一些与matplotlib数据文件未加载相关的信息，因此阻止了我的exe文件的启动。我没有发布一英里的代码和所有错误消息，而是发布了一个更普遍的问题:任何人都可以告诉我一些说明，
我正在尝试让我的代码(在eclipse中运行)导入pandas。我收到以下错误:"ImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimport"当我尝试导入pandas时。我正在使用python2.7、pandas0.7.1和numpy1.5.1 最佳答案 只是为了确保:您是否从源代码安装了pandas？确保它使用的是所需的NumPy版本。安装pandas后是否升级了NumPy？确保重新编译pandas，因为ABI可能会发生一些变化(但是对于那个版本的NumPy，我怀疑是这种情况)您是从源目录调用p
我正在编写一些代码，这些代码对大量(数万到数十万个数值积分)问题进行相当繁重的数值计算。幸运的是，这些集成是并行的，因此很容易使用Pool.map()将工作拆分到多个内核。现在，我有一个具有以下基本工作流程的程序:#!/usr/bin/envpythonfrommultiprocessingimportPoolfromscipyimport*frommy_parserimportparse_numpy_arrayfrommy_projectimportheavy_computation#XisaglobalmultidimensionalnumpyarrayX=parse_numpy_
我有一个大小为(4,X,Y)的numpy数组，其中第一个维度代表一个(R,G,B,A)四元组。我的目标是将每个X*YRGBA四元组转置为X*Y浮点值，给定一个匹配它们的字典。我目前的代码如下:codeTable={(255,255,255,127):5.5,(128,128,128,255):6.5,(0,0,0,0):7.5,}foriinrange(0,rows):forjinrange(0,cols):new_data[i,j]=codeTable.get(tuple(data[:,i,j]),-9999)其中data是一个大小为(4,rows,cols)的numpy数组，而ne
我正在使用genfromtxt导入一个二维数组，它的所有值都列在一个文本文件中，格式为(x和y是整数):x1y1z1x2y2z2:::我正在使用下面的for循环，但我很确定必须有一种单行方法来完成它。执行此转换的更有效方法是什么？raw=genfromtxt(file,skip_header=6)xrange=(raw[:,0].min(),raw[:,0].max())yrange=(raw[:,1].min(),raw[:,1].max())Z=zeros((xrange[1]-xrange[0]+1,yrange[1]-yrange[0]+1))forrowinraw:Z[row
