给定语言 a 到 mb 到 n 次方的下推自动机如何,其中 n 小于 m a^mb^n / n
Numpy 数组的快速插值/重采样 - Python
目前,我已经编写了一些插入到管道中的 Python 代码。
传入的数据以形状为 (1,512,19,25) 的 numpy 数组形式出现。我使用scipy.ndimage.interpolation.zoom
使阵列成形 (1,512,38,50)。这可以通过一次调用函数来完成。基本上,它将每个 (19,25) 块的大小调整为 (38,50)。
稍后在代码中,当数据向另一个方向移动时,不同的数据再次在另一个方向 (38,50) 上调整大小到 (19,25)。
一切都按实施方式进行,但是我发现这真的很慢。例如,我测试了scipy.ndimage.interpolation.zoom
调整图像文件大小的函数,它比 Matlab 的imresize
函数慢得多。
在 Python 中有哪些更快的方法来做到这一点?
1 回答
[令 PDA 为 P:-(Q={q_0,q_1,q_2},={a,b},Δ,q_0,Z,F={q_2}) 其中 Q=有限状态集。Δ=转换函数 Z=堆栈开始符号 F=最终状态集 转换是 //push a on stack 1. Δ(q_0,a,Z)=(q_0,aZ) 2. Δ(q_0,a,a)= (q_0,aa) //每遇到一个 b 符号就弹出 a 3. Δ(q_0,b,a)=(q_1,ϵ) 4. Δ(q_1,b,a)=(q_1,ϵ) //当字符串是空的并且'a'符号仍然留在堆栈上到达最终状态5。Δ(q_1,ϵ,a)=(q_2,a)]