我认为在身份验证/权限服务后保存在FileField中的文件.from django.http import StreamingHttpResponse from rest_framework import viewsets from rest_framework.decorators import detail_route from wsgiref.util import FileWrapper import mimetypes from myapp.models import MyModelclass ExampleViewSet(viewsets.ViewSet):# Normal crud (retrive, list, etc.)@detail_route(methods=['GET'])def download(self, *args, ...
我想计算二进制NxM矩阵中形状周围的凸包.凸包算法需要一个坐标列表,所以我采用numpy.argwhere(im)来获得所有形状点坐标.然而,大多数这些点对凸包没有贡献(它们位于形状的内侧).因为凸包计算时间至少与它作为输入得到的点数成正比,所以我设计了一个想法,即预先过滤过多的无用点,只传递那些跨越轮廓的点.这个想法非常简单,对于二进制NxM矩阵中的每一行,我只采用最小和最大索引.例如：im = np.array([[1,1,1,0],[1,0,1,1],[1,1,0,1],[...
我在C中编写了一个Python扩展,我的python程序使用了该扩展.为了使它工作,我必须在我的程序运行之前在用户的系统上安装扩展.有没有办法绕过安装步骤,不知怎的只是在我的python包中有扩展名？唯一编译的部分显然是扩展(因为它在C中).解决方法:您可以避免让某人独立安装它,但您无法完全避免安装.如果他的计算平台与您的计算平台不同,他将不得不构建扩展.可以做的是使用distutils设置包分发.这样可以安装或构建包.您可以在包中加入“C”...
我有一个有趣的问题.我面临一个需要很长时间才能根据某个索引计算值的函数.称之为take_a_long_time(index).从此函数返回的值保证具有全局最小值,但不保证与之关联的索引将接近于零. 由于takes_a_long_time采用任意大的正整数作为其索引,因此对如何开始二进制搜索存在唯一约束.我需要一种方法来创建一个有限的间隔来搜索确切的最小值.我的第一个想法是从零开始检查越来越大的间隔.就像是：def find_interval_with_minimum():start =...
我有一个类似于这个表的xlsx文件：name place link terry mike 12<longbeach> http://www.google.com/xyz jessica mike 12<longbeach> http://www.google.com/abc amanda albert 189<washington> http://www.amazone.com/cali terry mike 189<longbeach> http://www.google.com/nnn我在python中使用Pandas作为数据框导入,并且能够使用以下...
我正在尝试将Python库(fontforge)捆绑在一起,以便我的脚本在没有安装该库的机器上运行(但安装了Python).到目前为止,我尝试将与“Missing library”错误相对应的“.so”文件复制到当前目录,虽然它对某些人起作用,但它对其他人没有用,我得到“Missing library：libgunicode”,即使我有libgunicode.so在当前目录中.是否有一些设置我可以调整以找到它？ 编辑：我在Ubuntu上 更新：我通过设置LD_LIBRARY_PATH =.,然后将“.so”文件复制到...
我正在尝试开始学习编写加密算法,因此在使用python时我试图将数据操作到二进制级别,因此我可以在数据末尾添加位以及操作来模糊数据. 我不是新编程我实际上是程序员,但我对python相对较新,这就是为什么我有点挣扎. 任何人都可以告诉我在python中操作一个字符串到二进制级别的最佳方法(或以我应该采用的方式推荐).我看过一些问题： Convert string to binary in python Manipulating binary data in Python Convert binary to ASCII ...
假设,我有一个n个元素的numpy向量,所以我想将这个向量中的数字编码为二进制表示法,因此得到的形状将是(n,m),其中m是log2(maxnumber),例如：x = numpy.array([32,5,67])因为我有的最大数是67,我需要numpy.ceil(numpy.log2(67))== 7位来编码这个向量,所以结果的形状将是(3,7)array([[1, 0, 0, 0, 0, 1, 1],[0, 0, 0, 0, 1, 0, 1],[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]])问题出现了,因为我没有快速的方法来移动二进制表示法函数numpy.binary_repr到n...
我有一个简单的任务：在luigi中,使用dropbox-python sdk将pandas数据帧存储为dropbox中的csv 通常(例如,使用S3),您可以将StringIO用作类似文件的内存中对象.它也适用于pandas df.to_csv() 不幸的是,dropbox sdk需要二进制类型,我无法得到如何将StringIO转换为二进制文件：with io.StringIO() as f:DF.to_csv(f, index=None)self.client.files_upload(f, path=path, mode=wmode)TypeError: expected request_binary as binary type,...
将二进制PNG文件从PIL图像对象转换为numpy数组时,无论原始图像是否反转,这些值都是相同的. 例如,这两个图像都产生相同的numpy数组.import numpy as np from PIL import Image t = Image.open('t.png') t_inverted = Image.open('t_inverted.png') np.asarray(t) np.asarray(t_inverted)np.asarray(t)或np.asarray(t_inverted)的输出是：array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],[1, 0, 1, 1, 0, 0, ...
请原谅我任何天真,但我是新手处理图像.假设我有一个二进制值列表[1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,1,0 ….],表示黑白图像中的像素.我如何从这个列表中制作一个.png文件？解决方法:使用Python Imaging Library实现此目的. 有一个img = Image.frombuffer(模式,大小,数据)方法,它根据“原始”数据(字符串)创建图像.然后,您可以通过img.save(‘image.png’,透明度=透明度)将其保存为PNG文件
是否有像Ruby的BinData这样的Python解决方案用于读取用户定义的二进制文件/流格式？如果没有,那么除了使用struct模块之外,Python中首选的方法是什么？ 我有一个存储事件“记录”的二进制文件.记录的大小是动态的,因此我必须读取每条记录的前几个字节以确定记录长度和记录类型.不同的记录类型将具有不同的字节布局.例如,类型为“warning”的记录可能包含三个4字节的整数,后跟一个128字节的值,而“info”类型的记录可能只包含五个4字...
通过二进制矩阵,我的意思是矩阵中的每个元素都是0或1,我在numpy中使用Matrix类. 首先,numpy中是否存在特定类型的矩阵,或者我们只使用填充0和1的矩阵？ 第二,在Matrix类的维度下,创建一个满0的方阵的最快方法是什么？注意：numpy.zeros((dim,dim))不是我想要的,因为它创建了一个带浮点数0的二维数组. 第三,我想经常得到并设置矩阵的任何给定行.对于get,我可以考虑使用row = my_matrix.A [row_index] .tolist(),它将返回给定行的列表...
我需要将2D numpy数组写入文件,包括其尺寸,以便我可以从C程序中读取它并创建相应的数组. 我已经编写了一些保存数组的简单代码,可以从C中读取,但如果我首先尝试编写数组的大小,它总会给我一个错误. 这是我的简单python代码：1 file = open("V.bin","wb") 2 file.write(V.shape) 3 file.write(V) 4 file.close()第二行给出错误,我也尝试过：n1, n2 = V.shape file.write(n1) file.write(n2)但它也不起作用. 我正在添加它显示的错误：...
我有一个二进制numpy二维数组,比方说,import numpy as np arr = np.array([ # Col 0 Col 1 Col 2[False, False, True], # Row 0[True, False, False], # Row 1[True, True, False], # Row 2 ])我想要矩阵中每个True元素的行和列：[(0, 2), (1, 0), (2, 0), (2, 1)]我知道我可以通过迭代来做到这一点：links = [] nrows, ncols = arr.shape for i in xrange(nrows):for j in xrange(ncols):if arr[i, j]:links.append((i, j...