我试图加快在python采用并行处理我的代码段，但我无法得到它的工作权利，甚至发现有与我有关的例子。 的代码产生使用Delaunay三角剖分的图像的低多边形版本，而这减慢我下来是找到每个三角形的平均值的部分。 我已经能够获得通过矢量化我的代码一个很好的速度增加，但希望能得到更多的使用并行化： 的代码我无法用是循环的非常简单： for tri in tris:
lopo[tridex==
我有两个测量值，位置和温度，它们以固定的采样率采样。某些职位可能会在数据中多次出现。现在我想绘制位置上的温度而不是时间。我不想在同一位置显示两个点，而是要用给定位置的平均值替换温度测量值。如何在python中用numpy很好地完成这项工作？ 我的解决方法到目前为止是这样的： import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# x = Po
我在python中对矩阵和数组执行操作时遇到了一个有趣的问题。我将一些代码从MATLAB转换为python，python的这个怪癖在我的代码中产生了大量的错误。 例如： 说我想要使用NX1阵列执行在python此操作 import numpy as np
from numpy.random import randn
...
N = 50
u = np.cumprod(rand(N,1))*
我打开图像并将其转换为RGBA值的数组。这里是我的代码： img = Image.open('17112013.png')
imgarray = array(img)
l = imgarray[:,1,1]
m = imgarray[1,:,1]
n = imgarray[1,1,:]
blueCount = 0
redCount = 0
flag = 0
for i in ra
我有一个函数为新文件轮询文件夹，然后在显示时使用numpy.loadtext加载它们。该函数从运行30秒的while循环中调用。该功能在大多数情况下都能正常工作，但对于某些文件，似乎是随机的，我得到错误IOError：[Errno 13] Permission denied：'myfilename1.txt'。这里是我的功能的内容： before = dict([(f, None) for f i
我有火焰照片 - 数据为包含像素矩阵的asc文件。在每个像素中是光强度的值。 我的绘图代码： import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Open a file
path = "input/"
dirs = os.listdir(path)
number_of_files = 0
# This wou
我在熊猫减去时间戳时有一个奇怪的问题（15.2版）3.4 错误 y = pd.Timestamp('2015-04-14 00:00:00')
z = pd.Timestamp('2015-04-14 00:01:01')
np.timedelta64(z-y)
>>>numpy.timedelta64(1000000,'us')
正确 w = np.datetime64(y)
x =