我想计算给定numpy数组结构的周长。对于周长，我的意思是numpy数组中结构的精确周长。该结构可能包含孔。我目前的做法是这样的:importnumpya=numpy.zeros((6,6),dtype=numpy.int)a[1:5,1:5]=1;a[3,3]=0#Way1s=ndimage.generate_binary_structure(2,1)c=ndimage.binary_dilation(a,s).astype(a.dtype)b=c-anumpy.sum(b)#Theresult,howevertheholeiscalculatedas1,althoughtherea
是否有python包可以为我提供一种计算图像的偏斜度和峰度的方法？任何例子都会很棒。非常感谢。 最佳答案 我假设您有一张显示某种峰的图像，并且您有兴趣获得该峰在x和y方向上的偏度和峰度(可能还有标准差和质心)。我也在想这个问题。奇怪的是，我没有发现任何python图像分析包都实现了这一点。OpenCV有一个momentsfunction，我们应该能够从中得到偏度，但是力矩只有三阶，我们需要四阶才能得到峰度。为了使事情变得更容易和更快，我认为在x和y方向上对图像进行投影并从这些投影中找到统计数据在数学上等同于使用完整图像找到统计数据。
一、语法S=sum(A)S=sum(A,'all')S=sum(A,dim)S=sum(A,vecdim)S=sum(___,outtype)S=sum(___,nanflag)二、说明1、S=sum(A)返回A沿大小不等于1的第一个数组维度的元素之和。如果A是向量，则sum(A)返回元素之和。如果A是矩阵，则sum(A)将返回包含每列总和的行向量。如果A是多维数组，则sum(A)沿大小不等于1的第一个数组维度计算，并将这些元素视为向量。此维度会变为1，而所有其他维度的大小保持不变。2、S=sum(A,‘all’)计算A的所有元素的总和。3、S=sum(A,dim)沿维度dim返回总和。例如，
我使用下面的代码创建总和和cumsum。但它们位于两个独立的数据框中。我想要一应俱全asp=np.array(np.array([0,0,1]))asq=np.array(np.array([10,10,20]))columns=['asp']df=pd.DataFrame(asp,index=None,columns=columns)df['asq']=asqdf=df.groupby(by=['asp']).sum()dfcum=df.cumsum()如何在同一个数据框中同时拥有总和和cumsum。完全不清楚如何做到这一点。下面是我想要的asqsumcumsumasp0202012
我试图理解内置sum()函数的工作原理，但是，start参数让我神魂颠倒:a=[[1,20],[2,3]]b=[[[[[[1],2],3],4],5],6]>>>sum(b,a)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inTypeError:canonlyconcatenatelist(not"int")tolist>>>sum(a,b)[[[[[[1],2],3],4],5],6,1,20,2,3]>>>a=[1,2]>>>b=[3,4]>>>sum(a,b)Traceback(mostrecentcalllast):File"",lin
假设我有一个包含10个值的numpy数组a。这里只是一个示例情况，尽管我想对长度为100的数组重复相同的操作。a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])我想将前5个值和后5个值相加，依此类推，并将它们存储在一个新的空列表中，例如b。因此b将包含b=[15,40]。我该怎么做？ 最佳答案 一种方法是使用addufunc及其reduceat方法:>>>np.add.reduceat(a,[0,5])array([15,40])这对切片a[0:5]和a[5:]求和并返回一个新数组。如果你想要一个Python列表，
#!/usr/bin/python2"""EachnewtermintheFibonaccisequenceisgeneratedbyaddingtheprevioustwoterms.Bystartingwith1and2,thefirst10termswillbe:1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,...ByconsideringthetermsintheFibonaccisequencewhosevaluesdonotexceedfourmillion,findthesumoftheeven-valuedterms."""odd,even=0,1total=0wh
我从linux'sha512sum'工具和pythonhashlib库得到不同的消息摘要。这是我在Ubuntu8.10上得到的结果:$echotest|sha512sum0e3e75234abc68f4378a86b3f4b32a198ba301845b0cd6e50106e874345700cc6663a86c1ea125dc5e92be17c98f9a0f85ca9d5f595db2012f7cc3571945c123-$pythonPython2.5.2(r252:60911,Oct52008,19:24:49)[GCC4.3.2]onlinux2Type"help","copy
在优化代码的缓慢部分时，A.sum()的速度几乎是A.max()的两倍，这让我感到惊讶:In[1]:A=arange(10*20*30*40).reshape(10,20,30,40)In[2]:%timeitA.max()1000loops,bestof3:216usperloopIn[3]:%timeitA.sum()10000loops,bestof3:119usperloopIn[4]:%timeitA.any()1000loops,bestof3:217usperloop我原以为A.any()会快得多(它应该只需要检查一个元素!)，然后是A.max()，而A.sum()将是最
我正在寻找从Python代码加速log-sum-exp(使用“最大技巧”)操作的选项。我在Windows8上使用Python2.7。我整理了使用Numpy、Scipy的实现、Numba、Cython、Weave和numexpr的实现比较，可以查看hereonnbviewer.我原以为我的Cython和Weave版本是所有版本中最快的，因为它们最接近native代码。但实际上，它们比我的其他版本慢。如何尽可能快地制作这些版本？编辑:wrt最初的笔记本，在所有方法中添加了max技巧，使比较不那么琐碎，更接近我的实际需要。 最佳答案 对于
