我需要能够在二维矩阵或网格中存储有关单元格的信息。数据不连续，因此当较低的行和列没有数据时，我可能需要将数据存储在5,5。我的第一个想法是动态调整大小的数组。但是Swift数组的边界不会自动增长。如果我尝试在索引5处放置超出其当前大小的内容，它将失败并出现越界异常。Swift或Cocoa中是否有支持随机访问网格的集合类。NSArray也不支持它。另一个想法是将元素存储在字典中，并使用行、列的元组作为键。但是，元组不可哈希，不能用作字典的键。我目前的方法是用一个用空值填充的设定大小预初始化数组。有没有更好的办法？ 最佳答案 这是一个非
我正在使用compression_encode_buffer和COMPRESSION_ZLIB在iOS应用程序中对数据进行zlib压缩，但结果缺少zlibheader。例如:size=compression_encode_buffer(destinationBuffer,destinationBufferSize,sourceBuffer,sourceBufferSize,nil,COMPRESSION_ZLIB)将返回字节:AD53C18E9B30…例如，在相同数据上使用Python的data.encode("zlib")时将返回:789CAD53C18E9B30…^^^^corre
这个问题在这里已经有了答案:UIImageJPEGRepresentationhasbeenreplacedbyinstancemethodUIImage.jpegData(compressionQuality:)(3个答案)关闭4年前。//compressingimage(avaImg)beforesendingittotheserver(Parse)letavaData=UIImageJPEGRepresentation(avaImg.image!,0.5)letavaFile=PFFile(name:"ava.jpg",data:avaData!)user["ava"]=avaF
我在使用公共(public)压缩库创建目录的tar.gz时遇到问题。我有一个目录结构如下。parent/child/file1.rawfileN.raw我正在使用以下代码进行压缩。它运行良好，无一异常(exception)。但是，当我尝试解压缩那个tar.gz时，我得到一个名为“childDirToCompress”的文件。它的大小正确，因此文件在压缩过程中显然已相互附加。所需的输出将是一个目录。我不知道我做错了什么。任何明智的公共(public)压缩器都能让我走上正确的道路吗？CreateTarGZ()throwsCompressorException,FileNotFoundExc
java.util.zip.GZIPOutputStream不为其底层Deflater的压缩级别提供构造函数参数或setter。如here所述，有多种方法可以解决此问题，例如:GZIPOutputStreamgzip=newGZIPOutputStream(output){{this.def.setLevel(Deflater.BEST_COMPRESSION);}};我用这个GZIP压缩了一个10G的文件，与使用预设DEFAULT_COMPRESSION相比，它的大小没有减少一点。answer至thisquestion说在某些情况下设置级别可能无法按计划工作。为了确定，我还尝试创建一
下面的调用:rbf=Rbf(points[0],points[1],values,epsilon=2)导致错误:LinAlgError:singularmatrix具有以下值:In[3]:pointsOut[3]:(array([71,50,48,84,71,74,89,76,70,77,74,79,83,71,72,78,73,84,75,65,73,82,48,86,74,86,66,74,68,74,81,74,88,66,57,50,72,86,72,92,81,67,82,78,69,70,73,71,76,72,74,75]),array([32,34,4,35,1,7,4
我正在将一个Python应用程序移植到Android，在某些时候，这个应用程序必须与Web服务通信，向它发送压缩数据。为了做到这一点，它使用了下一个方法:defstuff(self,data):"ConvertintoUTF-8andcompress."returnzlib.compress(simplejson.dumps(data))我正在使用下一个方法尝试在Android中模拟此行为:privateStringcompressString(StringstringToCompress){Log.i(TAG,"CompressingString"+stringToCompress)
我有一个非常大的Scipy稀疏矩阵(CSR_MATRIX)。我只想知道如何计算每一行的值之和以及矩阵每一列的值之和。我有一个执行相同操作的代码，但它使用的是CSC_MATRIX。这两者在行列求和方面有什么不同吗？我想也许我可以获得其他人也可以使用的快速响应，或者我可以自己测试。fromscipy.sparseimport*fromscipyimport*row=array([0,0,1,2,2,2])col=array([0,2,2,0,1,2])data=array([1,2,3,4,5,6])csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).tode
我正在使用rpy2，但我遇到了这个困扰我的问题:我知道如何将Python数组或列表转换为R(感谢rpy2)可以在Python中处理的FloatVector。能不能反其道而行之？例如，我有一个FloatVector或Matrix是一个R对象。如何将其转换回Python数组或列表？ 最佳答案 这就像一个魅力:vector=numpy.asarray(vector_R) 关于python-rpy2:将FloatVector或Matrix转换回Python数组或列表？，我们在StackOverf
我正在尝试在两个时间序列上运行grangercausalitytests:importnumpyasnpimportpandasaspdfromstatsmodels.tsa.stattoolsimportgrangercausalitytestsn=1000ls=np.linspace(0,2*np.pi,n)df1=pd.DataFrame(np.sin(ls))df2=pd.DataFrame(2*np.sin(1+ls))df=pd.concat([df1,df2],axis=1)df.plot()grangercausalitytests(df,maxlag=20)但是，我得
