我正在尝试使用完全按照文档中所述使用别名的resize函数:http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/transform/plot_rescale.html
from skimage.transform import resize
im_test = resize(im_test, (im_test.shape[0] / 3, im_test.shape[1] / 3),anti_aliasing=True)
但是这会返回:
Scikit图片:resize()得到了一个意外的关键字参数'anti_aliasing'
这是什么原因？默认情况下是否打开anti_aliasing？如果不能使用此功能,使用抗锯齿调整图像大小的最佳方法是什么？
抱歉，如果之前有人问过这个问题，但我找不到。如果我有类似的东西：
lst = [(('a', 'b'), 1, 2), (('a', 'b'), 3, 4), (('b', 'c'), 5, 6)]
我想获得一个更短的列表：
new = [(('a', 'b'), (1, 3), (2, 4)), (('b', 'c'), 5, 6)]
这样它就可以通过第一个匹配元素将元组中的其他元素组合在一起，最快的方法是什么？
我有一个arr带有坐标“时间”的数据数组。
arr:
<xarray.DataArray 'T' (time: 731)>
array([244.40161, 244.39998, ..., 244.40936, 244.40549], dtype=float32)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 1979-01-01T09:00:00 ... 1980-12-31T09:00:00
提取前5个时间坐标， arr.time.values[:5]：
array(['1979-01-01T09:00:00.000000000', '1979-01-02T09:00:00.000000000',
'1979-01-03T09:00:00.000000000', '1979-01-04T09:00:00.000000000',
'1979-01-05T09:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')
我希望我的日期时间的格式只是 等'1979-01-01'，'1979-01-02'没有时间，或者将时间标准化为 00:00:00。
pandas 数据框架有一些解决方案，但我不太确定如何在这里应用它们，因为这些函数不适用（在 datetime、Timestamp 和 datetime64 之间转换，使用 pandas.to_datetime 时仅保留日期部分）
对于我的数据数组，我有坐标经度、纬度和时间。我只想沿纬度反转数组，以便[90, 85, ..., -85, -90]变为[-90, -80, ..., 85, 90].
我确定这已经被问过了，如果重复的话，对不起。假设我有以下数据框：
df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'data': range(6)}, columns=['key', 'data'])
>>
key data
0 A 0
1 B 1
2 C 2
3 A 3
4 B 4
5 C 5
对“键”进行分组，df.groupby('key').sum()我知道我们可以做以下事情：
>>
data
key
A 3
B 5
C 7
获取数组中所有“拆分”数据的最简单方法是什么？
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data
key
A [0, 3]
B [1, 4]
C [2, 5]
我不一定只按一个键进行分组，但也要按其他几个索引进行分组（例如“年”和“月”），这就是为什么我想使用groupby函数，但将所有分组值保留在一个键中的原因。数组。
我有一个3x3 numpy数组,我想创建一个3x3xC矩阵,其中新维度包含原始3x3阵列的精确副本.我确信这是在某个地方被问到但我找不到最好的方法.我找到了如何为一个简单的一维数组x做到这一点:
new_x = np.tile(np.array(x, (C, 1))
重复数组,然后执行:
np.transpose(np.expand_dims(new_x, axis=2),(2,1,0))
这会扩展尺寸并切换轴,以便在第三维中重复数组(虽然这有效但我不确定这是否也是最好的方法) - 对于这样做最有效的方法是什么？一般nxn numpy数组？