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python与C++进行桌面截图和模板匹配对比——以梦幻西游为例

项目调用opencv配合dxgi完成对桌面和窗口的截图并进行不规则形状的模板匹配,并以梦幻西游为例,用来搜查鼠标位置(其实就是为了能写点游戏脚本玩玩)。但最终目的其实是分别用纯C++、python搭配C++打包的dll、纯python 对比3种渠道的速度

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#python#c++#开发语言
python计算莫兰指数(Moran‘s I)并绘制地区热力图——以中国各省pm2.5为例

计算省的pm2.5平均值作为观测矩阵,省会的距离的倒数作为空间权重矩阵,计算全局莫兰指数为0.49,显著性检验p值为3.75>1.96,得出中国地区的pm2.5存在空间正相关输入:中国各地区pm2.5值输出:莫兰散点图、莫兰指数、莫兰检验数、地区热力图莫兰指数(Moran’s I)是空间自相关系数的一种,其值分布在[-1,1],用于判别空间是否存在自相关。比如:一个小区内有钱人会集聚住在豪宅别墅区

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#python#开发语言#数据分析
python计算莫兰指数(Moran‘s I)并绘制地区热力图——以中国各省pm2.5为例

计算省的pm2.5平均值作为观测矩阵,省会的距离的倒数作为空间权重矩阵,计算全局莫兰指数为0.49,显著性检验p值为3.75>1.96,得出中国地区的pm2.5存在空间正相关输入:中国各地区pm2.5值输出:莫兰散点图、莫兰指数、莫兰检验数、地区热力图莫兰指数(Moran’s I)是空间自相关系数的一种,其值分布在[-1,1],用于判别空间是否存在自相关。比如:一个小区内有钱人会集聚住在豪宅别墅区

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#python#开发语言#数据分析
python计算莫兰指数(Moran‘s I)并绘制地区热力图——以中国各省pm2.5为例

计算省的pm2.5平均值作为观测矩阵,省会的距离的倒数作为空间权重矩阵,计算全局莫兰指数为0.49,显著性检验p值为3.75>1.96,得出中国地区的pm2.5存在空间正相关输入:中国各地区pm2.5值输出:莫兰散点图、莫兰指数、莫兰检验数、地区热力图莫兰指数(Moran’s I)是空间自相关系数的一种,其值分布在[-1,1],用于判别空间是否存在自相关。比如:一个小区内有钱人会集聚住在豪宅别墅区

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