我有两台安装了scipy0.12和PIL的不同机器。在一台机器上，当我尝试读取.png文件时，它返回一个大小为(wxhx3)的整数数组:In[2]:fromscipy.ndimage.ioimportimreadIn[3]:out=imread(png_file)In[4]:out.shapeOut[4]:(750,1000,4)在另一台机器上，使用相同的图像文件，这将返回一个包装在数组中的PIL.PngImagePlugin.PngImageFile对象In[2]:fromscipy.ndimage.ioimportimreadIn[3]:out=imread(png_file)In
我有一个100x100的numpy矩阵。矩阵主要由零填充，但也包含一些整数。例如:[00000001][02200000][00200000]False[00000000][03300000]识别矩阵是否包含任意数量的不同类型的相邻整数的最有效方法是什么？上面的例子会返回False。这是一个True示例，其中包含指示的邻接的行:[00000001][02211000]对角线不算相邻。所以这个例子也会返回False:[00011111][02201000][00200000]False[03000000][33300000]我不需要确定邻接的位置，只需要确定它是否存在。目前，我最好找到矩
我有一个大的3dnp.ndarray数据，它表示以规则网格方式在某个卷上采样的物理变量(如array[0,0,0]中的值表示物理坐标(0,0,0))。我想通过在粗糙网格中插值数据来获得更好的网格间距。目前，我正在使用scipygriddata线性插值法，但速度相当慢(20x20x20数组约为90秒)。就我的目的而言，它有些过分设计，可以对体积数据进行随机采样。有没有什么可以利用我定期排列的数据以及我想插值的特定点集有限这一事实呢？ 最佳答案 当然!有两个选项可以做不同的事情，但都可以利用原始数据的规则网格性质。第一个是scipy.n
我有一个大的3dnp.ndarray数据，它表示以规则网格方式在某个卷上采样的物理变量(如array[0,0,0]中的值表示物理坐标(0,0,0))。我想通过在粗糙网格中插值数据来获得更好的网格间距。目前，我正在使用scipygriddata线性插值法，但速度相当慢(20x20x20数组约为90秒)。就我的目的而言，它有些过分设计，可以对体积数据进行随机采样。有没有什么可以利用我定期排列的数据以及我想插值的特定点集有限这一事实呢？ 最佳答案 当然!有两个选项可以做不同的事情，但都可以利用原始数据的规则网格性质。第一个是scipy.n
我正在尝试使用scipy的ndimage库，但它显然丢失了。我已经从numpy和scipy运行了测试，结果还可以。我正在使用从sourceforge上的官方软件包安装的numpy1.6.1和scipy0.10.0。运行importnumpyimportscipyimportpprintprint(scipy.version.version)print(numpy.version.version)img=scipy.ndimage.imread("")给予0.10.01.6.1Traceback(mostrecentcalllast):File"extract.py",line8,ini
我正在尝试使用scipy的ndimage库，但它显然丢失了。我已经从numpy和scipy运行了测试，结果还可以。我正在使用从sourceforge上的官方软件包安装的numpy1.6.1和scipy0.10.0。运行importnumpyimportscipyimportpprintprint(scipy.version.version)print(numpy.version.version)img=scipy.ndimage.imread("")给予0.10.01.6.1Traceback(mostrecentcalllast):File"extract.py",line8,ini
据我所知，这些方法都在各自的DLL中作为C函数实现，而且ndimage版本似乎更快(两个实现都没有使用并行代码，比如调用blas或MKL)。此外，当我尝试通过运行以下代码检查它们是否返回相同的结果时，相等断言失败了。我无法从文档中弄清楚这两种方法之间的功能差异究竟应该是什么(文档也不是很清楚0相对于内核起源位置的含义；来自例如，我推断它在中心，但我可能错了)。fromnumpyimportrandom,allclosefromscipy.ndimage.filtersimportconvolveasconvolveimfromscipy.signalimportconvolveasco
我对scipy.ndimage.interpolation.affine_transform的API感到困惑.并根据thisissue判断我不是唯一一个。我实际上想用affine_transform做更多有趣的事情不仅仅是旋转图像，但对于初学者来说旋转会有所帮助。(是的，我很清楚scipy.ndimage.interpolation.rotate，但弄清楚如何驾驶affine_transform是我感兴趣的地方)。当我想在像OpenGL这样的系统中做这种事情时，我会考虑计算应用2x2旋转矩阵的变换R关于中心c，因此思考点p正在改造(p-c)R+c=pR+c-cR,这给出了c-cR用作转
我无法准确理解反射模式如何处理我的数组。我有这个非常简单的数组:importnumpyasnpfromscipy.ndimage.filtersimportuniform_filterfromscipy.ndimage.filtersimportmedian_filtervector=np.array([[1.0,1.0,1.0,1.0,1.0],[2.0,2.0,2.0,2.0,2.0],[4.0,4.0,4.0,4.0,4.0],[5.0,5.0,5.0,5.0,5.0]])print(vector)[[1.1.1.1.1.][2.2.2.2.2.][4.4.4.4.4.][5.5
