小编Sat*_*ato的帖子

示例代码：

from moviepy.editor import *
clip = VideoFileClip('video.mp4')
clip.write_videofile('video2.mp4', fps=30)

显示以下消息后，表明视频正在构建和写入，

Moviepy - Building video video2.mp4.
Moviepy - Writing video video2.mp4

出现以下错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\decorator.py", line 232, in fun
    return caller(func, *(extras + args), **kw)
  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\decorators.py", line 54, in requires_duration
    return f(clip, *a, **k)
  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\decorator.py", line 232, in fun
    return caller(func, *(extras + args), **kw)
  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\decorators.py", line 135, in use_clip_fps_by_default
    return f(clip, *new_a, **new_kw)
  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\decorator.py", line …

我想使用指定的自相关函数在1D或2D空间中生成随机势，并且根据一些数学推导（包括Wiener-Khinchin定理和傅里叶变换的性质），事实证明可以使用以下方程式完成此操作： 其中phi(k)均匀分布在间隔[0，1）中。并且该功能满足，以确保产生的电势始终是真实的。自相关函数不应影响我在这里所做的事情，我采用简单的高斯分布。

相项和条件的选择phi(k)基于以下属性

1. 相位项的模数必须为1（通过维纳-欣钦定理，即函数自相关的傅立叶变换等于该函数的傅立叶变换的模数）；

2. 实函数的傅立叶变换必须满足 （通过直接检查整数形式的Fourier变换的定义）。

3. 产生的电势和自相关都是真实的。

通过结合这三个属性，该术语只能采用上述形式。

有关相关数学，您可以参考以下pdf的第16页：https : //d-nb.info/1007346671/34

我使用均匀分布随机生成了一个numpy数组，并将该数组的负数与原始数组连接在一起，从而使其满足上述条件phi(k)。然后我执行了numpy（逆）快速傅立叶变换。

我已经尝试过1D和2D情况，下面仅显示1D情况。

import numpy as np
from numpy.fft import fft, ifft
import matplotlib.pyplot as plt

## The Gaussian autocorrelation function 
def c(x, V0, rho):
    return V0**2 * np.exp(-x**2/rho**2) 

x_min, x_max, interval_x = -10, 10, 10000
x = np.linspace(x_min, x_max, interval_x, endpoint=False)

V0 = 1
## the correlation length
rho = 1 

## (Uniformly) randomly generated array for k>0
phi1 = …

我正在尝试使用scipy.integrate.ode或scipy.integrate.odeint求解大量（超过一千个）初始条件的 ODE 系统，但是执行循环的速度非常慢，并且 scipy 似乎没有提供用于输入 2D 数组（由一组指定初始条件的一维数组），并且选项vectorized似乎scipy.integrate.solve_ivp并不意味着它接受初始条件的二维数组（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ generated/scipy.integrate .solve_ivp.html）。我读过一个线程询问类似的问题（Vectorized SciPy odesolver），其中一个答案建议使用scipy.integrate.odeint，但是它似乎也不接受多维数组，所以它根本不明白如何实现它。有什么解决方案可以加快进程吗？除了矢量化之外，我还考虑过使用并行计算技术，但我对此并不熟悉，而且我认为它并没有真正像矢量化那样显着地加速程序？

这似乎是一个简单的问题，但我在网上找不到任何答案。假设我当前的工作目录是C:/parent_folder/sub_folder，并且我想进入C:/parent_folderJulia。

编辑：我有一个使用 PyCall 的解决方案，但有没有更好的解决方案，最好不需要导入其他语言的库？

using PyCall 

function get_parent_directory()

    pathlib = pyimport("pathlib")
    path = pathlib.Path(pwd())
    s = string(path.parent)
    return split(s, "\'")[2]

end

get_parent_directory()

我已经在 J​​ulia 中解决了描述粒子运动的 ODE，并将坐标和各自的时间保存在一个数组中。我想用粒子沿着求解的轨迹创建一个绘图的动画 gif 图像，但要做到这一点（我提出的唯一方法）是使用 绘制粒子的位置scatter，并擦除 的先前位置每时每刻的粒子。但是我只知道scatter!哪个会向绘图中添加更多粒子，而不是显示粒子位置的变化。那么我怎样才能在每次迭代时擦除以前的图，或者有更聪明的方法来做到这一点？如果我想使用绘图标记更早时刻粒子的轨迹怎么办？

有没有办法在 Julia 中绘制散点图（最好使用 gr 后端），其中每个点都有一个指向指定方向的箭头？

具体来说，我的任务是创建一个带有多个移动点的 gif 图像，每个点上都有一个指向其速度方向的小箭头。

假设当前工作目录是C:\（保存.jl文件的目录），然后我将cwd切换到一些子文件夹来执行一些任务。无论如何直接将cwd重置回C:\之后，即初始cwd？或者，无论如何，是否可以独立于当前工作目录来定位正在运行的 .jl 文件所在的目录？（无需事先将 cwd 保存为变量）

我正在尝试使用 Julia 中的 Interpolations.jl 和 Dierckx.jl 包进行函数插值。Interpolations.jl 的文档如下：

https://github.com/JuliaMath/Interpolations.jl/blob/master/doc/Interpolations.jl.ipynb

对于 Dierckx.jl：

https://github.com/kbarbary/Dierckx.jl

所以我尝试使用不同的函数来实验插值，例如： 一个简单的代码：

using Interpolations
xs = 0:5
f(x) = x^2 * abs(sin(3*x) + cos(x))
ys = f.(xs)
f_int = interpolate(ys, BSpline(Quadratic(Line(OnCell()))))
println("f(3.2) = ", f(3.2))
println("f_int(3.2) = ", f_int(3.2))

二次插值应该是相当准确的，但结果如下：

f(3.2) = 12.007644743861604
f_int(3.2) = 2.973832923722435

那么我对 Interpolations.jl 的功能有什么误解呢？Interpolations.jl 中的函数interpolate不接受数组xs作为参数，而只ys接受 ，所以我认为这可能是由于我“不正确”选择了xs?

然后我切换到 Dierckx.jl，它接受函数and中的xsand 。在我看来，在上面的示例中效果很好，因为我将函数插值行切换为：ysSpline1DSpline2DSpline1D

f_int = Spline1D(xs, ys)

然而，当我尝试2D时，问题又出现了：

using Dierckx
xs = 1:5 …

这是一个非常基本的问题，但是我找不到与此问题相关的问题。假设有一个类型为的数组Array{Int64,1}，我想对数组中的所有元素求和。我在网上找到的语法只是sum在数组上使用该函数，如下所示：

sum([i for i in 1:999 if i%3==0 || i%5==0])

但是我收到一条错误消息

MethodError: objects of type Int64 are not callable

当我在stackoverflow帖子中尝试语法求和多维数组时，也会出现该消息。那么这是什么问题呢？