小编use*_*620的帖子

我想在512x512像素的图像上应用尺寸为5x5像素的高斯滤镜.我找到了一个scipy函数来做到这一点:

scipy.ndimage.filters.gaussian_filter(input, sigma, truncate=3.0)

我如何选择西格玛参数以确保我的高斯窗口是5x5像素？

我有一个大的矩阵A状的(n, n, 3, 3)与n约5000.现在我想找到矩阵的逆和转置A:

import numpy as np
A = np.random.rand(1000, 1000, 3, 3)
identity = np.identity(3, dtype=A.dtype)
Ainv = np.zeros_like(A)
Atrans = np.zeros_like(A)
for i in range(1000):
    for j in range(1000):
        Ainv[i, j] = np.linalg.solve(A[i, j], identity)
        Atrans[i, j] = np.transpose(A[i, j])

有没有更快,更有效的方法来做到这一点？

我打算在 python 数组中使用 memoryview：

...
cdef double[:, :] a = np.array([[1, 1, 0]])
cdef double[:, :] c = 0,5 * a * a.T

但它引发了一个错误：

'*' 的操作数类型无效（double; double[:, :]）

在这种情况下我能做什么？

我试图在循环中找到一种不使用if ... else条件的方法,以便加速代码,任何想法？

for i in range(n):
    for j in range(n):
        if a1[i, j] == 0:
            b1[i, j] = 1
        else:
            b1[i, j] = a1 / np.sin(a1)
        if a2[i, j] == 0:
            b2[i, j] = 1
        else:
            b2[i, j] = a2 / np.sin(a2)