我想做一个三维数组的和,但是把元素n个n个分组。显式地做它需要大量的执行时间。你知道吗
我试过用麻木,但没有改善。对于f2py,它可能会工作,但在这种情况下我宁愿跳过它。你知道吗
fsum=np.zeros([N,M,L])
for i in range(0,N):
for j in range(1,M-1):
for k in range(0,L):
for h in range(j-5,j+5):
fsum[i,j,k]=fsum[i,j,k]+g[i,h,k]
我想找到一个方法来写它这样的方式来提高性能。我该怎么做?你知道吗
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如果您可以使用scipy,那么就可以使用n-d卷积:
这是你的过错
这里定义了卷积的“窗口”
然后用一个处理边界的模式来计算卷积
显示结果
请参阅Here了解更多详细信息。你知道吗
编辑:
对于第二个维度,你需要对元素进行五乘五的求和。所以你要计算每个像素,这个像素周围的1x1x1窗口的总和(这是你的for循环,范围从j-5到j+5)。这可以使用卷积来计算(例如,对图像应用滤波器是卷积)。你知道吗
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