import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])filter_arr = arr % 2 == 0newarr = arr[filter_arr]print(filter_arr)print(newarr) Try it Yourself » Exercise? Consider the following code:import numpy as nparr = np.array(['a', 'b', 'c'])x = arr[[True,...
1、水平组合 >>>np.hstack((a,b))array([0,1,2,0,2,4],[3,4,5,6,8,10],[6,7,8,12,14,16])>>>np.concatenate((a,b),axis=1)array([0,1,2,0,2,4],[3,4,5,6,8,10],[6,7,8,12,14,16]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2、垂直组合 >>>np.vstack((a,b))array([0...
下面是使用mermaid语法生成的UML类图,标示了我们主要使用的类: Filter+array b+array a+array x+array y+apply_filter() 接下来是序列图,表示了滤波的过程: FilterUserFilterUserCreate Filter with b, aGenerate Random Signal xApply lfilter(b, a, x)Return Filtered Signal y 总结 通过以上步骤,我们成功在P...
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 定义常数dt = 05 # 时间间隔g = 81 # 重力加速度 初始状态 [x, vx, y, vy, ay]initial_state = np.array([0, 3, 0, 0, -g]) # 初始位置为(0,0)，vx0=3, vy0=# 状态转移矩阵F = np.array([[1, dt, 0, 0, 0], [...
import numpy as np import cv2 # openCV 接下来初始化一个视频捕获对象,从视频中读取帧并读取第一帧。 # create video reader object and read te first frame cap = cv2.VideoCapture('simpson.avi') ret, image = cap.read() 我们通过选择我们将使用的粒子数量来启动粒子滤波器(粒子越多,分布越准确,但会...
apply可以使用pandas或者numpy自带的行列计算的函数,也可以自定义函数。 apply中的自定义函数 一般和lambda结合使用。 apply自定义function格式为: deffunction(x[,a,b...]):pass 除了第一个参数之外,其余的参数均可以自定义,其余的形参在赋实参时需要在apply中具体写出来: ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportcv2 # openCV 接下来初始化一个视频捕获对象,从视频中读取帧并读取第一帧。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # create video reader object and read te first frame cap=cv2.VideoCapture('simpson.avi')ret,image=cap.read() ...
import numpy as np import cv2 # openCV 接下来初始化一个视频捕获对象,从视频中读取帧并读取第一帧。 # create video reader object and read te first frame cap = cv2.VideoCapture('simpson.avi') ret, image = cap.read() 我们通过选择我们将使用的粒子数量来启动粒子滤波器(粒子越多,分布越准确,但会...
importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':range(10,0,-2),'C':2}) df''' A B C 0 1 10 2 1 2 8 2 2 3 6 2 3 4 4 2 4 5 2 2 '''df.query('B == 2')# B列等于2df.query('A < B')# A列小于B列df[df.A < df.B]# 同上# 多条件...
NumPy 的向量化操作由底层的 C 语言支持,执行速度远快于 Python 的循环。这不仅减少了执行时间,还能在处理大型数据集时节省大量资源。 示例代码 比如说,我们需要计算两个数组的点积,直接用 NumPy 的向量化方式就可以简洁高效地完成: a= np.array([1,2,3])b= np.array([4,5,6])# 计算点积dot_product= np...