我想计算2D中一组Voronoi区域的面积的平均值和标准偏差(如果区域延伸到无穷大,我只是将其剪切到单位正方形).
但是,如果可能的话,我想在不明确计算Voronoi区域的情况下从Delaunay Triangulation进行计算？这甚至是可能的,还是明确地计算Voronoi图更好？
我看不出使用它之间的区别:
update({"name" : "nick"}, {"$set" : {"age" : 50}})
而不是使用它;
update({"name" : "nick"}, {"age" : 50})
来自文档中的示例.我不清楚.
感谢您的评论,但如果我使用{"$set" : {"array_field" : [{'f' : 'v'}] }}它添加{'f' : 'v'}到数组而不是替换数组[{'f' : 'v'}],那么为什么不用$ set用新的替换数组？
我有一个函数期望一个文件对象,简化示例:
def process(fd):
print fd.read()
通常称为:
fd = open('myfile', mode='r')
process(fd)
我无法更改此功能,并且我已经在内存中拥有该文件的内容.有没有办法convert将文件内容写入文件对象而不将其写入磁盘,所以我可以这样做:
contents = 'The quick brown file'
fd = convert(contents) # ??
process(fd)
在用scipy.fftpack.fft()对一些样本进行离散傅里叶变换并绘制这些样本的大小后,我注意到它不等于原始信号的幅度.这两者之间有关系吗？
有没有办法从傅里叶系数计算原始信号的幅度而不反转变换？
这是一个振幅为7.0,fft振幅为3.5的正弦波示例
from numpy import sin, linspace, pi
from pylab import plot, show, title, xlabel, ylabel, subplot
from scipy import fft, arange
def plotSpectrum(y,Fs):
"""
Plots a Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)
"""
n = len(y) # length of the signal
k = arange(n)
T = n/Fs
frq = k/T # two sides frequency range
frq = frq[range(n/2)] # one side frequency range
Y = fft(y)/n # fft computing and normalization
Y = Y[range(n/2)]
plot(frq,abs(Y),'r') # plotting the spectrum …我有两个图像对应的两组对应点。我估计了编码相机之间转换的基本矩阵：
E, mask = cv2.findEssentialMat(points1, points2, 1.0)
然后，我提取了旋转和平移组件：
points, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, points1, points2)
但是，实际上如何获得两个摄像机的摄像机矩阵，以便可以cv2.triangulatePoints用来生成一点点云？
我有一个(1000,1000,3)整形的 numpy 数组 ( dtype='float32')，当我将其转换为时，dtype='uint8'我在 Windows 和 Mac 上得到不同的结果。
数组可在此处获取：https://www.dropbox.com/s/jrs4n2ayh86s0fn/image.npy ?dl=0
在苹果电脑上
>>> import numpy as np
>>> X = np.load('image.npy')
>>> X = X.astype('uint8')
>>> X.sum()
167942490
在 Windows 上
>>> import numpy as np
>>> X = np.load('image.npy')
>>> X = X.astype('uint8')
>>> X.sum()
323510676
也用这个数组重现：
import numpy as np
X = np.array([
[[46410., 42585., 32640.],
[45645., 41820., 31875.],
[45390., 41310., 32130.]],
[[44880., 41055., 31110.],
[44115., 40290., 30345.],
[46410., 42330., 33150.]],
[[45390., …我有两个进程,一个将作业添加到队列中,另一个将它们从同一队列中取出并运行它们.这应该按预期工作,我不知道为什么worker永远不会得到任何工作.这是我的代码:
from multiprocessing import Process
from Queue import Queue
import time
q = Queue()
def queuer():
while True:
q.put("JOB")
print "Adding JOB"
time.sleep(1)
def worker():
while True:
if not q.empty():
item = q.get()
print "Running", item
else:
print "No jobs"
time.sleep(1)
a = Process(target=queuer)
a.start()
b = Process(target=worker)
b.start()