maximum(S_array - K,0) #确定终值条件,到期时期权价值很好计算 V_grid[M] = np.exp(-r*T2M_array) * (S_array[-1] * np.exp(b*T2M_array) - K) # 上边界价格够高,期权表现像远期,这里是远期定价,而不是简单得S-X else: V_grid[:,N] = np.maximum(K - S_array ,0) #确定终值条件...
# 找出最大值 maximum_value: Callable[[Any], Any] = lambda iterable: reduce(lambda x, y: x if x > y else y, iterable) if iterable else None logger.info(f"Maximum value: {maximum_value(data)}") # 输出: Maximum value: 5 logger.info(f"Maximum value: {maximum_value(data2)}") #...
复制 def plot_images_horizontally(original, filtered, filter_name, sz=(18,7)): pylab.gray() pylab.figure(figsize = sz) pylab.subplot(1,2,1), plot_image(original, 'original') pylab.subplot(1,2,2), plot_image(filtered, filter_name) pylab.show()from skimage.morphology import skeletonizei...
# Python最大值滤波器的科普及其应用 在图像处理领域,滤波技术广泛应用于图像的降噪、增强和特征提取等。最大值滤波器(Max Filter)是一种常用的非线性滤波器,在处理图像时能够有效去除噪声,同时保持边缘信息。本文将详细介绍最大值滤波器的原理、实现方法及其应用,并提供相关的代码示例。 ## 最大值滤波器的原理 最...
Maximum: 当前大小已经是最大, 不能再放大了,但可以缩小。 Preferred: 这个感觉不好用,不会用 Expanding: 可以增大或者缩小。在上面例子中文本框的水平和垂直策略就是expanding 需要注意的问题:在窗体中布局后,打开对象查看器,最顶层的对象不是Form,而是QWidget ...
>>> C().test() RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 在多重继承初始化⽅方法中使⽤用 super 可能会引发⼀一些奇怪的状况. >>> class A(object): ... def __init__(self): ... print "A" ... super(A, self).__init__()! ! # 找到的是 B...
虽然jira接口很强大,基本上手工操作的,接口里面都有方法,我觉得还是有点不好的地方,就是太琐碎,没有模块化。如果你要组装成一个你想要的,还得费很大功夫。所以我还利用了爬虫,直接得一个完整的表。建了个filter,直接登陆进去,通过pandas 的read_html就可以得到一个完整的矩阵表,比调用jira接口去组装快多了。
redisbloom 的官网链接:[链接]redisbloom 的 github 链接:[链接]redisbloom 的文档链接:[链接]redisbloom 的 dockerhub 链接:[链接]
img2[:, :, i] = filters.gaussian\_filter(img[:, :, i], 5) # 将像素值用八位表示 img2 = np.array(img2, 'uint8') 模糊结果: 在很多应用中,图像强度的变化情况是非常重要的,强度的变化可以使用灰度图像的 $x$ 和 $y$ 方向导数 $I_x$ 和 $I_y$进行描述 ...
df[‘maximum’] = df[[‘c1’,’c2']].max(axis =1) 注意:如果可以使用其他内置函数完成相同的工作(它们通常更快),请不要使用apply。例如,如果要将列'c'舍入为整数,请执行round(df ['c'],0)而非使用apply函数: df.apply(lambda x: round(x['c'], 0), axis = 1) value counts 这是一个检...