甚至还有3D质心这样的东西？让我非常清楚 - 我已经在本网站和网络上阅读和阅读过去2天的质心,所以我完全了解该主题的现有帖子,包括维基百科.
那就是说,让我解释一下我要做的事情.基本上,我想选择边和/或顶点,但不是面.然后,我想将一个对象放在3D质心位置.
我会告诉你我不想要的东西:
我对有关质心的建议持开放态度,但我不知道这是如何工作的,因为顶点或边缘本身并没有定义任何质量,特别是当我选择了一个边缘循环时.
对于踢,我会向你展示我使用@Emile 的代码作为参考的一些PyMEL,但我不认为它的工作方式如下:
from pymel.core import ls, spaceLocator
from pymel.core.datatypes import Vector
from pymel.core.nodetypes import NurbsCurve
def get_centroid(node):
if not isinstance(node, NurbsCurve):
raise TypeError("Requires NurbsCurve.")
centroid = Vector(0, 0, 0)
signed_area = 0.0
cvs = node.getCVs(space='world')
v0 = cvs[len(cvs) - 1]
for i, cv in enumerate(cvs[:-1]):
v1 = cv
a = v0.x * v1.y - v1.x * v0.y
signed_area += a
centroid += sum([v0, v1]) * a …我有一个简单的类来计算我添加到它的值的移动平均值.我这样使用它:
MovingAverage ma = new MovingAverage();
ma.push(value1);
ma.push(value2);
...
Console.Writeline(average.Average);
//the class
public class MovingAverage
{
public int Period = 5;
private Queue<double> Quotes = new Queue<double>();
public void Push(double quote)
{
if (Quotes.Count == Period)
Quotes.Dequeue();
Quotes.Enqueue(quote);
}
public void Clear()
{
Quotes.Clear();
}
public double Average { get { if (Quotes.Count == 0) return 0; return Quotes.Average(); } }
public double ExponentialMovingAverage
{
get
{
???
}
}
}
我想扩展这个类也返回ExponentialMovingAverage.您将如何写入报价中的排队项目的指数平均值？
我意识到你需要在类中添加一个Alpha属性,但我不确定如何完成计算的数学运算.
我有一个Numpy 3轴阵列,其元素是3维的.我想平均它们并返回相同形状的数组.正常平均函数删除3个维度并将其替换为平均值(如预期的那样):
a = np.array([[[0.1, 0.2, 0.3], [0.2, 0.3, 0.4]],
[[0.4, 0.4, 0.4], [0.7, 0.6, 0.8]]], np.float32)
b = np.average(a, axis=2)
# b = [[0.2, 0.3],
# [0.4, 0.7]]
结果要求:
# b = [[[0.2, 0.2, 0.2], [0.3, 0.3, 0.3]],
# [[0.4, 0.4, 0.4], [0.7, 0.7, 0.7]]]
你能优雅地做到这一点,还是只需要在Python中迭代数组(与强大的Numpy函数相比,它会慢得多).
你能否为np.mean函数将Dtype参数设置为1D数组？
谢谢.
我有100个图像,每个是598*598像素,我想通过取像素的平均值去除图形和噪声,但如果我想使用"逐像素"添加,那么分割i将写入一个循环,直到一个图像重复596*598,一百个图像重复598*598*100.
有没有办法帮助我进行这项操作？
我正在尝试找出快速简便的方法来查找字节数组中每个位的模式（“平均值”）。
这是我正在寻找的示例：
Byte 1 1010 1010
Byte 2 0101 0101
Byte n 1010 1000
Result 1010 1000
因此，如果位位置主要包含 1，则答案中的位位置为 1。如果位位置主要包含 0，则答案为 0。如果 1 和 0 出现次数相同，那么我不在乎放入什么值在答案中的那个位置。
对于我的用例来说，输入数量的数量级很小（大约 10 到 20 个输入），但欢迎讨论您的方法的性能，因为它随输入数量而扩展。
我可以手动对每个 1 和每个 0 进行计数并以这种方式计算出来，但我希望有一种更优雅且可能更快的方法来完成它。
func计算n-1大小数组的后续元素的平均值的函数是什么n（即窗口宽度为 2 的移动平均值）？
func(numpy.array([1,2,3,4,5]))
# return numpy.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5])
我有一个家庭作业,我想知道是否有人可以帮助我,因为我不熟悉Java和编程,而且我遇到了问题.问题是:
第一种方法查找整数数组的元素的平均值:
public double average(int[] data)
也就是说,给定一个整数数组,数据,计算其元素的平均值是否返回平均值.例如,{1,3,2,5,8}的平均值为3.8.
这是我到目前为止所做的:
public double average(int[] data) {
int sum = 0;
while(int i=0; i < data.length; i++)
sum = sum + data[i];
double average = sum / data.length;;
System.out.println("Average value of array element is " " + average);
}
在编译时,我在int i=0".class expected"部分收到错误消息.任何帮助,将不胜感激.
我想找到总共两列的平均值.我想计算col1的总数和col2的总数然后找到平均值(它们所处的行数).
我已经设法在这个sqlfiddle中找到了解决方案(也见下文)这是最好的方法吗？我最初认为我需要使用avg函数,但无法使用它.
CREATE TABLE test (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
uid INT,
col1 INT,
col2 INT
) DEFAULT CHARACTER SET utf8 ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO test (id, uid, col1, col2) VALUES
(1,5,8,12),
(2,1,2,3),
(3,1,2,33),
(4,5,25,50),
(5,5,22,3);
(
SELECT ((sum(col1) + sum(col2))/count(*))
FROM test
WHERE uid=5
)
我的图像有大约50到100个小轮廓.我希望实时找到每个轮廓的平均强度[1] [2].我能想到的一些方法是
为每个轮廓绘制带有FILLED选项的轮廓; 使用每个图像作为原始图像上的掩模,从而找到平均值.但我认为这种方法乍一看不是实时的.
drawContour使用FILLED选项研究OpenCV 函数的实现,并以相同的方式访问轮廓包围的像素.但代码看起来非常复杂,不容易理解.
计算最小面积矩形,使用变换找到矩形内的所有点,并找到非零点的平均值.再次,似乎是复杂的方法.
有没有更简单有效的方法来做到这一点？
[1]每个非重叠轮廓所包围的所有像素强度的平均值
[2]在2.66 Ghz台式PC上每秒约25,(960 x 480)像素图像
我有下表：
+------------+-------+
| SchoolName | Marks |
+------------+-------+
| A | 71 |
| A | 71 |
| A | 71 |
| B | 254 |
| B | 135 |
| B | 453 |
| B | 153 |
| C | 453 |
| C | 344 |
| C | 223 |
| B | 453 |
| D | 300 |
| D | 167 |
+------------+-------+
这是按学校名称分组的平均分：
+------------+------------+
| SchoolName | avg(Marks) …