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回复总数  626
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2019-09-22 13:49:30 +08:00
回复了 lemon6 创建的主题 程序员 求靠谱的 oneDrive 购买渠道。
office 365 家庭版,找几个靠谱的小伙伴拼单就行了。
2019-09-18 12:29:12 +08:00
回复了 Nagase 创建的主题 Python 关于 matplotlib 中文本的字体大小的问题
@Nagase figsize,比如在新建图的时候用 fig = plt.figure(figsize=(50,50))
2019-09-18 09:43:50 +08:00
回复了 Nagase 创建的主题 Python 关于 matplotlib 中文本的字体大小的问题
把图放大。
抱歉刚才没看图,你这种例子我觉得用移动平均可能更简单:
def moving_average(a, n=3):
....ret = np.cumsum(np.pad(a, n, 'edge'), dtype=float)
....ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
....return ret[n:-n] / n

am = moving_average(a, n=15) #离群点少的话
np.argwhere(np.abs(a-am)>3 * np.std(a-am))

移动平均用的点个数、和几倍标准差比,根据具体情况调整一下。
2019-08-25 16:24:38 +08:00
回复了 weiruanniubi 创建的主题 Blogger 个人综合性博客,有和我一样的吗
大家好,我是博客时长两年半的个人博主,擅长……
2019-08-23 17:06:28 +08:00
回复了 SmithCruise 创建的主题 Blogger 推荐个好的博客系统吧,我不想折腾了,我再折腾我是狗
blogspot,自己稍微调整一下链接的资源+cloudflare CDN 国内访问也没啥压力。
wordpress.com 现在可以访问了,主题啥的忍忍……
2019-08-21 10:22:23 +08:00
回复了 chengxiao 创建的主题 Python 请教一个关于坐标点生成算法
球面均匀点的算法我在之前已经提供了,看起来你并不是绝对需要 500 个点,你可以考虑尝试 Mathematica 的 SpherePoints 函数,等距性很好。我没能理解你的 dbscan 是怎么做的,空洞是什么意思?从图 1 来看感觉所有点都是连在一起的。你是直接对 (经,纬,1 )这样相当于对经纬度分类还是每个小区有不同的权重? dbscan 基于密度,加上权重也许你的问题就能解决了。另外,你可以试试 hdbscan 算法。
2019-08-20 19:55:03 +08:00
回复了 chengxiao 创建的主题 Python 请教一个关于坐标点生成算法
如果你不需要那么精确的结果,也可以考虑直接用密度,也就是如果你的矩形所占球台面积是 10,那么密度就是 50,如果球面积是 200,那么总点数就是 200x50=10000,Mathematica 有个 SpherePoints 函数,可以生成很均匀的点,大量点精确度会变高而且速度很快,详见 Fejes Tóth 问题。速度很快。你可以生成好以后用矩形去框一下,密度法可能有一定的涨落,如果要求结果不用那么精确的话( 500+-10 ),这个方法是最高效的。
2019-08-20 19:42:31 +08:00
回复了 chengxiao 创建的主题 Python 请教一个关于坐标点生成算法
如果是均分经度、维度,那么 1 楼说了,需要特定的长宽比。上面均分球面算法保证弧线、弦距离相等。
2019-08-20 19:40:37 +08:00
回复了 chengxiao 创建的主题 Python 请教一个关于坐标点生成算法
不知道你说的等距是啥概念,如果想求的是均分球面,等价于求 \theta\in(0, \theta), \phi\in(0, \phi) 的 500 个单位向量中,\sum_ij 1/|r_i - r_j| 的最小值,是一个有区域限制的汤普森问题。

初始化生成 500 个单位向量,在 0<theta<经度, 0<phi<维度 满足你的矩形限制条件下,最小化能量函数 U(r1,r2,...r500)=\sum_{i=1}^500 1/|r_i-r_j|,mathematica 有比较简单的代码。要自己撸需要用梯度下降法,或者参考 scipy.optimize 里的 minimize 函数。
2019-08-13 21:16:54 +08:00
回复了 love642285 创建的主题 Python 遇到一个对应计算的问题
B = np.random.randint(0,q,(m, n))
s = np.random.randint(0,q,(N, n))
e = np.random.randint(0,q,(N, m))
b = np.einsum('ij,...j->...i', B, s) + e

b -> (N, m)
2019-08-12 11:41:25 +08:00
回复了 nuochen 创建的主题 Linux [求助]在 Thinkpad X1C6 上进退两难
我折腾过 Arch
wiki.archlinux.org/index.php/HiDPI
多数配置应该能通用吧。不过咋折腾总有不好使的地方…… GNOME 和 KDE 好搞些。推荐搞个 infinality 字体补丁。
再折腾都存在有小毛病的地方。再折腾都存在有小毛病的地方。再折腾都存在有小毛病的地方。重要事情说三遍。
2019-08-10 14:40:26 +08:00
回复了 habin 创建的主题 Python Python 或 pandas 怎么读取 1g 的大 json 文件?
pandas 不是有 read_json 函数么……没用过,但是印象里 pandas 的解析器大多是 C 版的,效率应该不差。
2019-08-09 05:12:56 +08:00
回复了 xutao881 创建的主题 程序员 同为程序员,坐旁边的同事老喜欢偷看我屏幕怎么搞?
你问问他是不是以前经常在网吧打 CS
2019-08-09 04:54:18 +08:00
回复了 oldbird 创建的主题 Python 请教 Python 怎么进行列表的插值?
或者算符版的
b = np.vstack([a, np.convolve([.5,.5,0],a,'same')]).ravel('F')[:-1]
卷积里一个数组长度为常数所以应该还是 O(n) 的复杂度,不过 a 的长度必须大于等于 3,这样少生成两次用来插值的数组
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