小编Lon*_*mes的帖子

我想计算一段我的代码,我只想要CPU执行时间(忽略操作系统进程等).

我已经尝试过time.clock(),它看起来太不精确了,每次给出不同的答案.(理论上肯定的是,如果我再次为同一个代码片段运行它应该返回相同的值??)

我玩了约一个小时的timeit.基本上杀死它的是"设置"过程,我最终必须导入大约20个函数,这是不切实际的,因为我实际上只是将我的代码重新编写到设置部分以尝试使用它.

Cprofiles看起来越来越有吸引力,但它们是否会返回CPU时间？另外,一个小问题 - 它输出的信息太多了.有没有办法将输出的信息输入到txt或.dat文件中,以便实际读取它？

干杯

操作系统:Ubuntu程序:python 2.7

我一直在使用scikit-image对道路功能进行分类并获得一些成功.见下文:.我无法进行下一步,即对功能进行分类.例如,假设这些特征位于框(600,800)和(1400,600)中.

我用来提取信息的代码是:

from skimage import io, segmentation as seg
color_image = io.imread(img)  
plt.rcParams['image.cmap'] = 'spectral'
labels = seg.slic(color_image, n_segments=6, compactness=4)

目标是以下列形式提供表格:

Image, feature_type, starting_pixel, ending_pixel
001    a             (600, 600),     (1300, 700) 
002    b             (600, 600),     (1100, 700)
002    undefined     (700, 700),     (900, 800)

feature_type 将基于颜色,理想情况下肩膀将是一种颜色,树木和刷子将是另一种颜色,等等.

如何提取我需要的数据？(即:scikit将图像分成不同的组件,我知道每个组件的位置.然后我可以将每个组件传递给分类器,分类器将识别每个组件是什么)谢谢!

我正在 Python (Numpy) 和 R 中进行数据分析。我的数据是一个向量 795067 X 3，根据我使用 Numpy 还是 R 计算该数据的平均值、中位数、标准差和 IQR 会产生不同的结果。我交叉检查值，看起来 R 给出了“正确”的值。

Median: 
Numpy:14.948499999999999
R: 14.9632

Mean: 
Numpy: 13.097945407088607
R: 13.10936

Standard Deviation: 
Numpy: 7.3927612774052083
R: 7.390328

IQR: 
Numpy:12.358700000000002
R: 12.3468

两个平台上数据的最大值和最小值相同。我进行了快速测试，以更好地了解这里发生的情况。

• 在 Numpy 中乘以 1.2*1.2 得到 1.4（与 R 相同）。
• 在 Numpy 中乘以 1.22*1.22 得到 1.4884，在 R 中也是如此。
• 然而，在 Numpy 中乘以 1.222*1.222 得到 1.4932839999999998，这显然是错误的！在 R 中进行乘法得出正确答案 1.49324。
• 在 Numpy 中乘以 1.2222*1.2222 得到 1.4937728399999999，在 R 中得到 1.493773。再一次，R 是正确的。

在 Numpy 中，数字是 float64 数据类型，而在 R 中数字是 double。这是怎么回事？为什么 …