numpy

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광학 흐름을 연구 중이며 the lecture notes here 및 인터넷의 일부 샘플을 기반으로 I wrote this Python code. 모든 코드와 샘플 이미지도 있습니다. 약 4-5 픽셀의 작은 변위의 경우, 계산 된 벡터의 방향은 괜찮은 것처럼 보이지만 벡터의 크기는 너무 작습니다 (그 이유는 이들을 플로팅하기 전에 u, v에 3을 곱해야했기

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Python/Numpy에서 "n"행렬의 최대 값을 얻는 가장 현명한 방법을 얻는 방법

안녕하세요 여러분, 최대 값을 얻으려면 가장 뚱뚱하고/최적화 된 방법을 알고 싶습니다. " n "행렬을 Python/Numpy에 저장합니다. 예를 들어 : import numpy as np matrices=[np.random.random((5,5)) for i in range(10)] # the function np.maximum from numpy o

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Numpy 및 PyTables가있는 부동 소수점 예외

클러스터에서 읽으려고하는 PyTables에서 생성 된 다소 큰 HDF5 파일이 있습니다. 개별 덩어리로 읽는 동안 NumPy에 문제가 있습니다. 이제 예제와 함께 가자 : HDF5 파일이에 내 배열의 전체 모양, In [13]: data.shape Out[13]: (21933063, 800, 3) 이 배열의 각 항목은 np.float64이다. 크기가

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파이썬에서 행렬 곱셈은 결과 차원

나는 1X2 매트릭스, Mu_I.transpose() 및 2 × 2 매트릭스, Covariance_I_Inverse을 변경합니다. 승산 결과는 1 × 2 행렬이어야하지만 내 출력은 2 × 2 행렬이다. 왜? 1x2 매트릭스를 얻으려면 어떻게해야합니까? 나는 그 변수를 추측하고있어 >>> Mu_I.transpose() [[ 10.02010924 9.9918

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numpy : (n,) 배열을 (n, 1) 배열에 캐스팅하려면 syntax/idiom?

모양이 (n) 인 숫자가 ndarray 인 개체를 모양 (n, 1)으로 캐스팅하고 싶습니다. 내가 함께 왔어요 가장 좋은 내 자신의 _to_col 기능 롤하는 것입니다 def _to_col(a): return a.reshape((a.size, 1)) 를하지만 나 같은 유비쿼터스 작업이 이미 NumPy와의 구문에 내장되지 않는다는 것을 믿기가 어

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numpy에서 ndarray의 dtype을 맞춤 1로 변경하는 방법은 무엇입니까?

내가되는 DTYPE했다 : mytype = np.dtype([('a',np.uint8), ('b',np.uint8), ('c',np.uint8)]) 그래서 DTYPE 사용하여 어레이 : test1 = np.zeros(3, dtype=mytype) TEST1은 : array([(0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0)], dt

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python/numpy : 2D 배열 길이를 얻는 방법?

nD 배열의 열 길이를 어떻게 구합니까? 예를 들어,라는 nD 배열이 있습니다. a.shape를 인쇄하면 (1,21)을 반환합니다. 배열 a의 열 크기 범위에서 for 루프를 수행하려고합니다. 내가

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numpy : 특정 지역에서 평균 계산

특정 bbox에서 평균을 계산하는 방법입니다. 문제는 bbox에 float 값이 포함될 수 있으므로 상자 값의 경계를 가중해야합니다. 각 셀의 중심은 정수 값을가집니다 (가장자리는 x.5 임). 샘플 : [[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]] bbox = minx: -0.5, miny: -0.5, maxx:

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Py_initialize/Py_Finalize 두 번째 다음 코드의 호출, 내 응용 프로그램의 세그먼트 폴트에 NumPy와

로 두 번 작동하지 않는, 그래서 내가 뭔가를 놓친 거지 같아요 Py_Initialize(); pName = PyString_FromString("comp_macbeth"); pModule = PyImport_Import(pName); Py_DECREF(pName); if(pModule == NULL) { PyErr_Print();

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"I; 16"이미지 파일의 numpy.array

대용량 측정 데이터를 효과적으로 저장하기 위해 TIFF 이미지를 사용하고 싶습니다. mode = "I; 16"(내 16 비트 데이터 범위에 해당)로 설정하면 2MB 파일 (~ 1000x1000 픽셀)이 생성됩니다. 어느 것이 좋니. 그러나 분석 할 때 배열로 변환하는 데 문제가 있습니다. 32 비트 데이터 (-> "I")의 경우 numpy.array 명령이