Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Konvertieren Sie den Generator schnell in Numpy Array und optimieren Sie die Randomisierung der Bildpixel
Konvertieren Sie den Generator schnell in Numpy Array und optimieren Sie die Randomisierung der Bildpixel
图像处理中，随机化像素顺序是一种常见的操作。原始代码中使用np.random.shuffle函数来实现，但效率较低。为了提升性能，开发者尝试使用生成器（generator）配合np.random.permutation，但遇到了类型转换的问题。本文将深入探讨如何利用np.random.permutation更高效地随机化图像像素，并解决将生成器转换为NumPy数组的难题。
使用 np.random.permutation 优化像素随机化
直接使用np.random.shuffle对大型数组进行原地洗牌效率较低。一个更高效的方法是生成一个随机排列的索引数组，然后使用该索引数组重新排列原始数组。
以下是改进后的代码示例：
import numpy as np
import time
def randomize_image(img):
# convert image from (m,n,3) to (N,3)
rndImg = np.reshape(img, (-1, img.shape[2]))
np.random.shuffle(rndImg)
rndImg = np.reshape(rndImg, img.shape)
return rndImg
def randomize_image2(img):
# convert image from (m,n,3) to (N,3)
rndImg = np.reshape(img, (-1, img.shape[2]))
i = np.random.permutation(len(rndImg))
rndImg = rndImg[i, :]
rndImg = np.reshape(rndImg, img.shape)
return rndImg
# 示例用法
m, n = 1000, 1000
img = np.arange(m*n*3).reshape(m, n, 3)
start_time = time.perf_counter()
img1 = randomize_image(img)
end_time = time.perf_counter()
print('Time random shuffle: ', end_time - start_time)
start_time = time.perf_counter()
img2 = randomize_image2(img)
end_time = time.perf_counter()
print('Time random permutation: ', end_time - start_time)
在这个例子中，randomize_image2 函数使用了 np.random.permutation 生成一个随机索引数组 i。然后，它使用这个索引数组来重新排列 rndImg 数组的行，从而实现像素的随机化。
使用 NumPy Generator 进一步优化
从 NumPy 1.17 版本开始，NumPy 引入了新的随机数生成器 (Generator) API，它提供了更好的性能和更多的控制选项。可以利用它来进一步优化像素随机化。
import numpy as np
# 在函数外部初始化 Generator
rng = np.random.default_rng()
def randomize_image3(img):
# convert image from (m,n,3) to (N,3)
rndImg = np.reshape(img, (-1, img.shape[2]))
i = rng.permutation(len(rndImg))
rndImg = rndImg[i, :]
rndImg = np.reshape(rndImg, img.shape)
return rndImg
在这个例子中，rng.permutation 代替了 np.random.permutation。 注意： rng = np.random.default_rng() 应该在函数外部初始化，避免每次调用函数时都重新初始化，从而提高效率。
关于生成器 (Generator) 的说明
原始代码中尝试使用 yield 创建生成器，但这并不是解决问题的正确方向。生成器主要用于迭代产生值，而此处的目标是直接获得随机化后的NumPy数组。因此，不需要将函数改为生成器。
总结与注意事项
- 使用 np.random.permutation 生成索引数组比直接使用 np.random.shuffle 更高效。
- 利用 NumPy 的 Generator 对象可以进一步提升性能，特别是对于大型图像。
- 避免不必要地使用生成器，因为它们并不适合直接生成NumPy数组的场景。
- -1 在 np.reshape 中表示 "根据其他维度自动计算大小"，使代码更简洁。
通过以上方法，可以显著提升图像像素随机化的效率，并更好地理解NumPy中随机数生成的相关工具。根据图像大小和具体应用场景，选择最合适的优化策略。
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKonvertieren Sie den Generator schnell in Numpy Array und optimieren Sie die Randomisierung der Bildpixel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Heiße KI -Werkzeuge
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!
Heißer Artikel
Heiße Werkzeuge
Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen
Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools
SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gemäß dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.
Python Fastapi Tutorial
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn können Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter können durch Pfaddefinition erfasst werden, während Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden können. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.
Python variabler Umfang in Funktionen
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden können. 1. lokale Variablen werden zerstört, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt geändert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die äußeren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ändern möchten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verständnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverlässigerer Funktionen.
Wie man eine API mit Python testet
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zunächst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. Überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schließlich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilität zu verbessern.
Zugang zu verschachtelten JSON -Objekt in Python
Jul 11, 2025 am 02:36 AM
Der Weg zum Zugang zu verschachtelten JSON -Objekten in Python besteht darin, zuerst die Struktur zu klären und dann Schicht für Schicht zu indexieren. Bestätigen Sie zunächst die hierarchische Beziehung von JSON, wie ein Wörterbuch verschachtelter Wörterbuch oder Liste; Verwenden Sie dann Wörterbuchschlüssel und Listenindex, um auf Ebene für Schicht zuzugreifen, z. B. Daten "Details" ["Zip"], um die ZIP -Codierung zu erhalten, Daten "Details" [0], um das erste Hobby zu erhalten. Um KeyError und IndexError zu vermeiden, kann der Standardwert durch die Methode .get () festgelegt werden, oder die Kapselungsfunktion Safe_get kann verwendet werden, um einen sicheren Zugriff zu erzielen. Für komplexe Strukturen suchen Sie rekursiv oder verwenden Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie JMespath.
Wie kann man große JSON -Dateien in Python analysieren?
Jul 13, 2025 am 01:46 AM
Wie kann ich große JSON -Dateien in Python effizient behandeln? 1. Verwenden Sie die IJSON-Bibliothek, um den Speicherüberlauf durch die Parsen von Elementen zu streamen und zu vermeiden. 2. Wenn es sich im Format von JSONLINES befindet, können Sie sie Zeile nach Zeile lesen und mit JSON.Loads () verarbeiten. 3. oder die große Datei in kleine Stücke teilen und dann separat verarbeiten. Diese Methoden lösen das Problem der Gedächtnisbeschränkung effektiv und sind für verschiedene Szenarien geeignet.
Python zur Schleife über einem Tupel
Jul 13, 2025 am 02:55 AM
In Python umfasst die Methode, Tupel mit für Schleifen zu durchqueren, direkt iteriert über Elemente, das Erhalten von Indizes und Elementen gleichzeitig und die Verarbeitung verschachtelter Tupel. 1. Verwenden Sie die für die Schleife direkt, um auf jedes Element in Sequenz zuzugreifen, ohne den Index zu verwalten. 2. Verwenden Sie Enumerate (), um den Index und den Wert gleichzeitig zu erhalten. Der Standardindex ist 0 und der Startparameter kann ebenfalls angegeben werden. 3.. Verschachtelte Tupel können in der Schleife ausgepackt werden, es ist jedoch erforderlich, um sicherzustellen, dass die Untertuple -Struktur konsistent ist, sonst wird ein Auspackfehler angehoben. Darüber hinaus ist das Tupel unveränderlich und der Inhalt kann in der Schleife nicht geändert werden. Unerwünschte Werte können durch \ _ ignoriert werden. Es wird empfohlen zu überprüfen, ob das Tupel vor dem Durchqueren leer ist, um Fehler zu vermeiden.
Kann eine Python -Klasse mehrere Konstruktoren haben?
Jul 15, 2025 am 02:54 AM
Ja, ApythonCanhavemultipleConstructorToHalternativetechnik.1.UTEFAULTARGUMENTETHED__INIT__METHODTOALLIBLEINIGIALISIALISIONISCHE Withvaryingnumbersofparameter
