使用numpy.interp我能够计算一维分段线性插值到具有离散数据点的给定值的函数.
这是一个类似的函数来返回对数插值吗？
我有一个 Dicom 文件，我想在体素中应用多个具有不同操作的掩模。但是，我想保留初始数组中的位置，因为我想重建图像。这就是我所做的：
#The dicom data
a=dicomm_data.pixel_array
#start function
my_modified_array = np.zeros_like(a)
#mask 1
m1=a[(a>limit_1) & (a<limit_2)]
m1=m1*chosen_number1 + chose_number2
my_modified_array [(a>limit_1) & (a<limit_2)] = m1
#mask 2
m2=a[(a>limit_2+1) & (a<limit_3)]
m2=m1*chosen_number3+chosen_number_4
my_modified_array [(a>limit_2+1) & (a<limit_3)] = m2
我继续戴更多面具。但是，我收到标题中提到的错误。我读过另一篇文章，它使用 numpy.where 函数，但仍然无法修复它。
我对Pyscience 中描述的图像进行降噪，如下所示：
import SimpleITK as sitk
image=sitk.ReadImage("myimage.dcm")
imgSmooth = sitk.CurvatureFlow(image1=image,
timeStep=0.00125,
numberOfIterations=100)
我正在尝试将其保存为 dicom 文件：
sitk.WriteImage(imgSmooth, 'denoised.dcm')
但我有以下错误：
RuntimeError: Exception thrown in SimpleITK WriteImage: ..\..\..\..\..\ITK\Modules\IO\GDCM\src\itkGDCMImageIO.cxx:1035:
itk::ERROR: GDCMImageIO(000000000F268380): A Floating point buffer was passed but the stored pixel type was not specified.This is currently not supported
我一般不能使用 SimpleITK 保存为 dicom 文件？如何将降噪后的图像保存为 dicom 文件？
我有两个列表:a = [1, 2, 3]和b = [4, 5, 6].
我在python中使用了两个循环来减去每个元素的b每个元素a.
import numpy as np
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
p = -1
result = np.zeros(len(a)*len(a))
for i in range(0,len(a)):
for j in range(0,len(a)):
p = p + 1
result[p] = a[i] - b[j]
我的结果是对的:result = [-3., -4., -5., -2., -3., -4., -1., -2., -3.].
但是,我想知道是否有更优雅('pythonic')的方式来做到这一点.
我有以下数据框
Class Age Percentage
0 2004 3 43.491170
1 2004 2 29.616607
2 2004 4 13.838925
3 2004 6 10.049712
4 2004 5 2.637445
5 2004 1 0.366142
6 2005 2 51.267369
7 2005 3 19.589268
8 2005 6 13.730432
9 2005 4 11.155305
10 2005 5 3.343524
11 2005 1 0.913590
12 2005 9 0.000511
我想使用 seaborn 绘制条形图，其中 y 轴是“百分比”，x 轴是“类别”，并使用“年龄”列标记它们。我还想按降序排列条形，即从较大的条形到较小的条形。
为了做到这一点，我想到了以下几点：我将hue_order根据“百分比”变量的顺序更改参数。例如，如果我按降序对 'Percentage' 列进行排序Class == 2004，则hue_order = [3, 2, 4, 6, 5, 1]. …