Skia 图像重采样：Bilinear vs Bicubic 在缩放时的性能权衡 大家好，今天我们来深入探讨 Skia 图形库中的图像重采样，特别是 Bilinear（双线性）和 Bicubic（双三次）这两种常用算法在缩放操作中的性能与质量权衡。在图像处理领域，图像缩放是一个基础且关键的操作，而重采样算法的选择直接影响缩放后的图像质量和性能。 Skia 作为一款高性能的 2D 图形引擎，提供了多种重采样算法供开发者选择，理解它们的特性，有助于我们优化图像处理流程，提升用户体验。 图像重采样的基本概念 在开始讨论 Bilinear 和 Bicubic 之前，我们需要先了解图像重采样的基本概念。 图像缩放是将图像的尺寸从一个大小调整到另一个大小。 当我们放大图像时，需要填充新的像素点；当我们缩小图像时，需要合并多个像素点。 重采样算法就是用来决定这些新像素点应该取什么值的策略。 重采样算法本质上是一个插值过程。它根据原始图像中已知像素点的值，计算出目标图像中对应位置的像素值。不同的插值方法，产生不同的视觉效果和计算复杂度。 常见的重采样算法包括： Nearest Neighbor (最近 …
`Python`的`时间序列`分析：`Pandas`的`resampling`和`rolling`的`高级`用法。
Python 时间序列分析：Pandas Resampling 和 Rolling 的高级用法 大家好，今天我们深入探讨 Pandas 在时间序列分析中两个非常强大的工具：Resampling (重采样) 和 Rolling (滚动窗口)。我们将不仅仅停留在基本用法上，而是着重讲解它们的高级特性，并通过实际的代码示例来展示如何灵活运用它们解决实际问题。 1. Resampling 的高级用法 Resampling 是将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率的过程。这在处理不同时间粒度的数据，例如将每日数据聚合为每月数据，或将分钟数据插值为小时数据时非常有用。 1.1. loffset：调整标签时间 loffset 参数允许我们调整重采样后生成的标签时间。默认情况下，Pandas 会将聚合后的区间的左端点作为标签。loffset 允许我们将其移动到区间的右端点，中心或其他任何时间点。 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例时间序列 rng = pd.date_range(‘2023-01-01’, periods=10, freq= …
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