我将编写一个模板来生成随机数据的向量.问题是
std::uniform_int_distribution只接受整数类型,std::uniform_real_distribution对于float类型.我想两者结合起来.这是我的代码.
#include <vector>
#include <random>
#include <algorithm>
#include <iterator>
#include <functional>
template<typename T>
std::vector<T> generate_vector(size_t N, T lower = T(0), T higher = T(99)) {
// Specify the engine and distribution.
if constexpr (std::is_integral<T>) {
std::uniform_int_distribution<T> distribution(lower, higher);
}
else if constexpr (std::is_floating_point<T>) {
std::uniform_real_distribution<T> distribution(lower, higher);
}
std::mt19937 engine; // Mersenne twister MT19937
auto generator = std::bind(distribution, engine);
std::vector<T> vec(N);
std::generate(vec.begin(), vec.end(), generator);
return vec;
我很困惑如何在条件下实现语句.整数类型应包括:short, int, long, long long, unsigned short, unsigned int, …
我想编写一个函数模板,并将其复制指针引用数据T* image来cv::Mat.我很困惑如何推广T和cv_type匹配.
template<typename T>
cv::Mat convert_mat(T *image, int rows, int cols) {
// Here we need to match T to cv_types like CV_32F, CV_8U and etc.
// The key point is how to connect these two
cv::Mat mat(rows, cols, cv_types, image);
return mat;
}
我是模板编程的新手,我很困惑如何实现T-cv_types对应.
任何人有任何想法？谢谢!!!
我已经定义了一个class名为Edge如下的python :
class Edge:
def __init__(self):
self.node1 = 0
self.node2 = 0
self.weight = 0
现在我必须使用以下方法创建大约10 ^ 6到10 ^ 7个Edge实例:
edges= []
for (i,j,w) in ijw:
edge = Edge()
edge.node1 = i
edge.node2 = j
edge.weight = w
edges.append(edge)
我在桌面上花了大约2秒钟.有没有更快的方法呢？
我创建了一个 (2x3) 子图并强制它们constrained_layout=True使用下面的代码。我想隐藏 ax03 并在该区域创建其他图形。为了对齐的目的，我用来ax.get_position获取 ax03 的轴位置，并用来add_axes()创建一个新轴。但似乎并没有按预期对齐。据我观察，get_position()返回布局重新安排之前轴的位置。
注意：如果我分两部分执行代码，那么我当然可以获得位置。我想通过一次执行来实现它。
import matploltib.pyplot as plt
# Section 1
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(7.2, 7.2/1.68), constrained_layout=True)
axes = axes.ravel()
ax01 = axes[0]
ax02 = axes[1]
ax03 = axes[2]
ax11 = axes[3]
ax12 = axes[4]
ax13 = axes[5]
# Section 2
pos = ax03.get_position() # get the original position
width = pos.x1 - pos.x0
height = pos.y1 - pos.y0
print(ax03.get_position())
ax = fig.add_axes([pos.x0, pos.y0, …