我正在尝试使用OpenCV从Nike图像中提取标签。这是一个教程代码，取自:http://opencv-code.com/tutorials/ocr-ing-nikes-new-rsvp-program/虽然我修改了几行代码，但那部分没有错误(不确定它是否有效，因为我还没有能够成功地完全运行它。)当我运行命令“pythona.py”时。显示此错误:-Traceback(mostrecentcalllast):File"a.py",line42,inotcnt=[cforcincntifcv2.contourArea(c)a.py:-#!/usr/bin/envpythonimportn

我认为这是一个简单的问题，但到目前为止我还没有找到答案。我使用相当大(~2GB)的二进制数据图像。我用这条线将它们加载到python中data=np.memmap(filename,dtype=np.dtype('uint16'),mode='r').byteswap()对于大文件，这可能需要几秒钟。无论如何，我注意到同一行但没有字节交换只需要一瞬间。所以问题是:有没有一种方法可以直接在数据类型中指定字节顺序，这样我就不需要之后进行字节交换了？根据http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html,Adatatype

我有一个从WHO网站下载的CSV文件(http://apps.who.int/gho/data/view.main.52160，下载，“CSV格式的多用途表格”)。我尝试将文件加载到一个numpy数组中。这是我的代码:importnumpy#U75-unicodestringofmax.length75world_alcohol=numpy.genfromtxt("xmart.csv",dtype="U75",skip_header=2,delimiter=",")print(world_alcohol)我明白了UnicodeDecodeError:'ascii'codeccan'td

我有一组值，v，(例如v=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])和索引数组，例如g(例如g=[0,0,0,0,1,1,1,1,2,2]).例如，我知道如何以非常numpythonic的方式获取每个组的第一个元素，这样做:importnumpyasnpv=np.array([1,2,3,4,74,73,72,71,9,10])g=np.array([0,0,0,0,1,1,1,1,2,2])mask=np.concatenate(([True],np.diff(g)!=0))v[mask]返回:array([1,74,9])是否有任何numpythonic方法(避免显式循环)来获

我有一个包含三个大数组的Numpyndarray，我只想将生成数据的文件的路径存储在某处。一些玩具数据:A=array([[6.52479351e-01,6.54686928e-01,6.56884432e-01,...,2.55901861e+00,2.56199503e+00,2.56498647e+00],[nan,nan,9.37914686e-17,...,1.01366425e-16,3.20371075e-16,-6.33655223e-17],[nan,nan,8.52057308e-17,...,4.26943463e-16,1.51422386e-16,1.5509

我正在将Python加速器(Numba、Cython、f2py)与简单的For循环和Numpy的einsum进行比较以解决特定问题(见下文)。到目前为止，Numpy是解决这个问题最快的(快6倍)，但如果我应该尝试其他优化，或者我做错了什么，我想要一些反馈。这个简单的代码基于一个更大的代码，该代码有许多这样的einsum调用，但没有显式的for循环。我正在检查这些加速器中的任何一个是否可以做得更好。在MacOSXYosemite上使用Python2.7.9完成计时，安装了来自Homebrew的gcc-5.3.0(--with-fortran--without-multilib)。也做了%

np.ndarray有携带坐标轴标签的功能吗？假设我有一个二维数组，维度是时间和速度。我实际上想将两个轴标签(时间和速度值)嵌入到一个对象中，以便在我对数组进行操作(例如切片甚至绘图)时对象负责处理轴。找了好久都没找到。我正要开始自己编写这样一个类，然后我想在这里问一下，以防我遗漏了什么。谢谢编辑鉴于到目前为止的评论和答案，我认为我没有解释清楚我自己，或者只是由于过于简单的示例[时间，速度]，我想要的背后的推理不清楚。在我工作的现场，通常会记录来自多个传感器的数据，然后对数据进行分段，以便获得多个样本/事件。如果每个传感器捕获一个跨时间的一维信号，则一个具有维度[Sensor,Even

编辑:我真正想做的是找到局部最大值，这在下面有很好的解释，同样的解决方案也在这里解释:http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_peak_local_max.html看来你可以做到linearNumpy中的卷积。是否可以进行非线性最大池化卷积？使用NxM补丁并跨越输入图像，如果当前像素不是附近的最大值，则将其归零？所以非线性最大卷积是这样工作的，这是我的图像345233512722517给定一个2x2最大池化给出这个输出005000500700507你有一个跨图像的2x2补丁，并将所有内容归零，只保留最大值。

在numpy中，如果我在数组末尾进行切片，是否有办法将填充条目置零，这样我得到的东西就是所需切片的大小？例如，>>>x=np.ones((3,3,))>>>xarray([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]])>>>x[1:4,1:4]#wouldbehaveasx[1:3,1:3]bydefaultarray([[1.,1.,0.],[1.,1.,0.],[0.,0.,0.]])>>>x[-1:2,-1:2]array([[0.,0.,0.],[0.,1.,1.],[0.,1.,1.]])在视觉上，我希望越界区域用零填充:我正在处理图像，并希望使用零填充

我有一段代码可以使用my_surface=pygame.image.load('some_image.png')这将返回一个pygame表面。我想在其他地方使用相同的代码，而是传入一个numpy数组。(实际上，我将有一个if语句来确定我们是否有一个数组或一个图像的路径。在任何一种情况下，该函数都必须返回相同类型的对象，一个pygame表面。它已经可以使用上面的代码。如果脚本的使用方式不同，现在我必须添加第二种生成相同对象的方法。)我已经尝试使用my_surface=pygame.pixelcopy.make_surface(my_array)但问题是这个函数需要一个INTEGER数组。