我正在编写一个耗时的程序。为了减少时间，我尽力使用numpy.dot而不是for循环。但是，我发现矢量化程序的性能比for循环版本差得多:importnumpyasnpimportdatetimekpt_list=np.zeros((10000,20),dtype='float')rpt_list=np.zeros((1000,20),dtype='float')h_r=np.zeros((20,20,1000),dtype='complex')r_ndegen=np.zeros(1000,dtype='float')r_ndegen.fill(1)#setupcompleted#th
我试图在LayerList中使用VectorDrawable而不缩放矢量。例如:可绘制的ic_check_white_48dpid定义为:想要的效果是复选图标在可绘制图层中居中，没有缩放。问题是，上面的图层列表导致检查图标被缩放以适应图层大小。如果我将每个密度的可绘制矢量替换为PNG并像这样修改图层列表，我可以产生所需的效果:有什么方法可以使用VectorDrawable做到这一点？ 最佳答案 我在尝试将矢量可绘制对象集中在分层列表上时遇到了同样的问题。我有一个解决方法，它不完全相同，但它有效，您需要为整个可绘制对象设置大小并为矢量
我试图在LayerList中使用VectorDrawable而不缩放矢量。例如:可绘制的ic_check_white_48dpid定义为:想要的效果是复选图标在可绘制图层中居中，没有缩放。问题是，上面的图层列表导致检查图标被缩放以适应图层大小。如果我将每个密度的可绘制矢量替换为PNG并像这样修改图层列表，我可以产生所需的效果:有什么方法可以使用VectorDrawable做到这一点？ 最佳答案 我在尝试将矢量可绘制对象集中在分层列表上时遇到了同样的问题。我有一个解决方法，它不完全相同，但它有效，您需要为整个可绘制对象设置大小并为矢量
我有一个包含整数值的NumPy数组。矩阵的值范围从0到矩阵中的最大元素(换句话说，从0到最大数据元素的所有数字都出现在其中)。我需要构建有效(有效意味着快速全矢量化解决方案)来搜索每行中的元素数量并根据矩阵值对它们进行编码。我找不到类似的问题，也找不到以某种方式帮助解决此问题的问题。所以如果我在输入中有这个数据:#shapeis(N0=4,m0=4)1104242112354441期望的输出是:#shape(N=N0,m=data.max()+1):120010012010011101010030我知道如何通过简单地计算data每一行中的唯一值来解决这个问题，逐个迭代，然后合并结果，同
我通常将python中的绘图保存为PNG。这工作正常，但在事后重新缩放时有明显的缺点。因此，我想将我的绘图、图形等保存为矢量图形，然后能够将它们导入到windows应用程序中，例如word或powerpoint。我现在面临几个问题。将matplotlib中的内容保存为支持矢量图形(SVG)效果很好。问题，我不能(轻易地)将它导入到word或pp中。另存为EPS会产生可怕的结果。例如，我在两条线之间设置了阴影区域(使用alpha为0.3的fill_between)，并且在EPS中这些区域是全彩色的。可以导入到word/pp中，但图形效果不佳。我还尝试使用inkscape将SVG文件转换为
我做了一个Telegramrobot，它的工作之一是从音频文件创建样本。现在对于发送给它的大多数音频，样本都非常好；像这样:但是，对于一些音频，样本看起来有点奇怪:如您所见，此文件中的波形未显示!(我可以向你保证，声音不是空的)为了创建示例，我使用pydub(谢谢，James!)。这是我创建示例的部分:song=AudioSegment.from_mp3('song.mp3')sliced=song[start*1000:end*1000]sliced.export('song.ogg',format='ogg',parameters=["-acodec","libopus"])然后我
对于问题的措辞不佳，我深表歉意，但这是我能做的最好的。我确切地知道我想要什么，但不知道如何提出要求。下面是一个例子展示的逻辑:取值为1或0的两个条件会触发同样取值为1或0的信号。无论如何，条件A都会触发信号(如果A=1，则信号=1，否则信号=0)。条件B不触发信号，但如果条件B保持等于1，信号将保持触发状态在先前由条件A触发信号之后。只有在A和B都回到0后，信号才回到0。1。输入:2。期望的输出(signal_d)并确认for循环可以解决它(signal_l):3。我尝试使用numpy.where():4。可重现的片段:#Settingsimportnumpyasnpimportpan
我有350个文档分数，当我绘制它们时，它们具有以下形状:docScores=[(0,68.62998962),(1,60.21374512),(2,54.72480392),(3,50.71389389),(4,49.39723969),...,(345,28.3756237),(346,28.37126923),(347,28.36397934),(348,28.35762787),(349,28.34219933)]我发布了完整的数组here在pastebin(它对应于下面代码中的dataPoints列表)。现在，我原本需要找到elbowpoint这个L-shape曲线，我发现这要
所以在R中，我会为此使用优化的应用函数，但我现在读到Panda的应用函数是一个抽象循环，甚至可能比一个循环更慢，这在性能上有所体现。在我的机器上，处理60k行需要30分钟。所以本质上，我希望根据具有不同组的数据集来计算移动平均值，我需要在这些数据集上计算移动平均值。有很多这样的团体。所以我基本上首先必须在行/单元格的基础上对数据集进行子集化，然后才计算移动平均值。所以我正在尝试为此提出一个矢量化解决方案，但似乎无法弄清楚您将如何在矢量化方法中对数据框进行子集化。我目前的解决方案使用了一个非常容易理解和维护的应用函数:df['SMA']=df.apply(SMA,axis=1)defSM
我正在寻找一个super骗子数值求积函数。它应该具有以下三个属性:自适应-它会自动调整采样点的密度以适应被积函数。这是绝对必要的，因为我的被积函数非常不均匀且计算成本高。向量化-它调用样本点列表上的被积函数而不是一次调用一个点，以提高效率。能够处理向量值函数-向量值被积函数的所有分量同时计算，无需额外成本，因此单独积分所有分量没有意义。另外，应该是:2D-我要计算的积分是平面区域上的二重积分，我希望能够为整个积分指定一个总体(相对)容差，并让它适本地管理误差预算。有人知道有这样功能的库吗？四个属性中的两个或三个也比没有好。我正在使用Python和SciPy，所以如果它已经可以与Pyth
