小编Sib*_*ing的帖子

我发现Canvas坐标系的单位与屏幕的坐标系不同.

例如在我的情况下如下:

对于一个特定的点,坐标从获得的它的屏幕上的ImageView.getX()和ImageView.getY()是(336, 578).

然后通过反复试验,我在画布上画一个点,使这个点完全落在与ImageView相同的位置.我打电话canvas.drawCircle(330, 440, radius, paint);来实现这一目标.

问题出在这里:

为什么2坐标(336,578)和(330,440)不同？

是因为屏幕和画布使用不同的单位？

这是关于像素,dp和所有这些的问题吗？

我试图弄清楚如何getRotationMatrix()和getOrientation()正确地工作.

到目前为止,我已经知道在getRotationMatrix()功能上它与磁矢量交叉产生重力矢量,以获得指向东方的新矢量.然后,它再次使用重力矢量交叉产生东向量,以使向量指向磁北.根据这篇文章说,现在我们有三个正交向量,我们可以形成一个旋转矩阵.

这是我的第一个问题:为什么我们应该再次使用重力矢量来交叉产生东向量以获得指向磁北的向量？原始磁矢量是不是指向磁北？新矢量和原始磁矢量有什么区别？

说到getOrientation()这里,这是我的第二个问题:方位角,滚动和音高如何出现？是否有任何方程式或公式可供解释？

你可以去这个网站 看看代码

非常感谢您的关注.非常感谢!

在OSM上下载GPS轨迹的链接很容易获得.

但是,里面的每个文件都非常大.而且也没有地理位置分类.所以我认为里面的数据可以是来自世界任何地方的GPS踪迹.

如果我只需要一个位置的GPS轨迹,比如波士顿市怎么办？我怎么能得到它？

如果要聚类的数据是字面上的点(2D (x, y)或3D (x, y,z)),那么选择聚类方法将非常直观.因为我们可以绘制它们并将它们可视化,所以我们可以更好地了解哪种聚类方法更合适.

eg1如果我的2D数据集是右上角显示的形式,我知道这K-means可能不是一个明智的选择,而DBSCAN看起来似乎是一个更好的主意.

然而,正如scikit-learn网站所述:

虽然这些例子给出了一些关于算法的直觉,但这种直觉可能不适用于非常高维的数据.

AFAIK,在大多数海盗问题中我们都没有这么简单的数据.最有可能的是,我们有高维元组,这些元组不能像数据一样可视化.

eg2我希望聚类一个数据集,其中每个数据都表示为一个4-D元组<characteristic1, characteristic2, characteristic3, characteristic4>.我无法在坐标系中对其进行可视化,并像以前一样观察其分布.所以我不能说在这种情况下DBSCAN优于K-means.

所以我的问题:

如何为这种"隐形"高维情况选择合适的聚类方法？

我有一个.txt具有不同长度行的文件。每行是代表一个轨迹的一系列点。由于每个轨迹都有自己的长度，因此行的长度都不同。即，列数从一行到另一行变化。

AFAIK，genfromtxt()Python中的模块要求列号相同。

>>> import numpy as np
>>> 
>>> data=np.genfromtxt('deer_1995.txt', skip_header=2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 1638, in genfromtxt
    raise ValueError(errmsg)
ValueError: Some errors were detected !
    Line #4 (got 2352 columns instead of 1824)
    Line #5 (got 2182 columns instead of 1824)
    Line #6 (got 1412 columns instead of 1824)
    Line #7 (got 1650 columns instead of 1824)
    Line #8 (got 1688 columns instead of 1824) …

目前，我的所有数据都是内联的。我希望在交互式绘图中读取鼠标位置的坐标。

这个答案在这里

In [2]: %pylab inline 
In [3]: plot(...)

In [4]: %pylab qt  # wx, gtk, osx or tk
In [5]: plot(...) 

对我不起作用。

如何在IPython中弹出交互式matplotlib图？

我正在使用Windows 7作为操作系统。

我有一个800x6元胞数组vol，其第一到第五列是双精度矩阵，第六列是200x200x2003D 双精度矩阵。我试图将其保存到一个变量，更具体地说是一个 .mat 文件。

>> save('./vol.mat', 'vol');
Warning: Variable 'vol' cannot be saved to a MAT-file whose version is older than 7.3.
To save this variable, use the -v7.3 switch.
Skipping... 

为什么会这样呢？我应该如何修复它？

PS：我不太愿意将此元胞数组保存为文本文件，因为这样做会“破坏”结构。

我试图用不同的RGB值对样条曲线的片段进行着色.非常感谢@Suever,我有一个工作版本:

x = [0.16;0.15;0.25;0.48;0.67];
y = [0.77;0.55;0.39;0.22;0.21];
spcv = cscvn([x, y].'); % spline curve
N = size(x, 1);
figure;
hold on;
for idx = 1:N-2
    before = get(gca, 'children'); % before plotting this segment
    fnplt(spcv, spcv.breaks([idx, idx+1]), 2);
    after = get(gca, 'children'); % after plotting this segment
    new = setdiff(after, before);
    set(new, 'Color', [idx/N, 1-idx/N, 0, idx/N]); % set new segment to a specific RGBA color
end
hold off;

现在我希望加快速度.可能吗？

我目前正在使用 HTTP 以最原始的方式（一种非常低效的方式）浏览我们服务器上的文件（主要是图像）。

要快速浏览一个文件，我需要单击并打开它。然后退出，进入下一个文件。非常低效。

有没有办法可以在不打开这些文件的情况下预览它们，就像我们在 Mac/Windows 系统上所做的那样。

我有一个N×2的N 2D点数组，我想将其分配给M×K的箱格。

例如，点[m + 0.1, k]和[m + 0.1, k + 0.9]应该落入bin [m, k]，其中m和k均为整数。一点可能没有落入任何垃圾箱中。

在实现方面，我希望将结果存储在逻辑上，如果点落入bin的MbyKbyN 数组in_bin中。in_bin[m, k, n]Truen[m, k]

这就是我天真的使用双循环的方式。

M = 10
K = 11
N = 100
pts = 20 * np.random.rand(N, 2)
in_bin = np.zeros((M, K, N), dtype=bool)
for m in range(M):
    for k in range(K):
        inbin_h = (pts[:, 0] >= m) & (pts[:, 0] < (m + 1))
        inbin_w = (pts[:, 1] …