费了几天功夫，终于将Python科学计算工具winpython给熟悉了个大概，基本满足自己的需要了。费话不多说，马上讲解决一下为什么python如此让人着迷：1.下载Python的IDE发行版有很多，不过，最常用的是winpython，它轻巧，包含了常用的科学计算工具包numpy，scipy，sklearn，matplotlib，还有可以调用C动态库的扩展包ctypes，更好的是它有32位和64位，我是经常需要用到超过4G的内存，所以我选择了64位版本。下截地址：http://sourcefo...
1.在matlab里面调用python,并且进行图像传递https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/108181399这个博客里面有写2.在python中调用matlab并且进行图像传递https://www.cnblogs.com/seniusen/p/12171305.html这个博客提到了3种方法结合这个博客提到的像素点转图像的方法应该就可以进行愉快互传https://blog.csdn.net/weixin_43276913/article/details/86505367 原文：https://www.cnblogs.com/polipolu/p/14457608.html
接着上一章讲，大家好.我们知道矩阵是有行和列组成的二维数组，其中每一个元素都具有相同的数据类型。矩阵的创建：一般我们使用向量进行创建，比如matrix（)函数：matrix（A，nrow=n）#设定行数n，将向量A的元素逐个、按列填进矩阵；如若设定列数，则声明ncol=m，注意列和行一般声明一个即可。要将元素按行填入矩阵，则增加声明byrow=TURE（若不声明，该参数默认为FALSE）下面给出基本的矩阵运 函数 ...
一、聚类的概念聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。我们事先并不知道数据的正确结果(类标)，通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息，对数据进行分簇(分类)。聚类算法的目标是，簇内相似度高，簇间相似度低二、基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means)： 基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇。 2. 凝聚的层次距...
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL（GNU General Public License）协议 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。Python的优势：（推荐学习：Python视频教程）Python相对于Matlab最大的优势：免费。但既然你已经能用上Matlab，想必不在乎这个了。Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。可移植性，...
如果是学生，或者研究人员，比如研究信号处理，那么用matlab比较好，有大量现成工具箱和前人的成果可以借鉴。如果是产品化项目，那么python比较好，可以做web后台，可以打包成应用程序，效率相对matlab也要高那么一点点。如果是信号、数据方面的工程人员，建议还是两个都掌握吧，也不复杂，都是脚本式的语言，比C++什么的易学多了。下面从两者各自的应用做个对比。（推荐学习：Python视频教程）一、python的优势Python相对于Matlab...
题主背景：电子本科研究生转CS（机器学习和计算机视觉方向），MATLAB用的比较熟。想往python发展，原因：1. python在网络编程和文本处理方面感觉做的比MATLAB好一点。2. python写出来的脚本很容易编译成exe文件，MATLAB脚本要在没有安装MATLAB的环境上运行比较困难。3. 好像很多公司现在招聘都青睐会python的。感觉MATLAB的优点：1. 调试很方便，鼠标指着变量就能显示当前值，而且图像处理过程中只要imshow一下就可以看到当前图像被...
我平时是做图像上的机器学习实验的,识别和检测之类的.从去年入学一直是用的matlab(老板和实验室同学们都用).但是似乎很多人觉得numpy+matplotlib+scipy比matlab更方便,而且我实际实验中也发现matlab的mex接口很难debug,,而且有时候要用到cuda的话也感觉很难调试,经常就把matlab搞crush了需要重启matlab调试,于是是尝试用python.但是我感觉python很难用诶.我的环境是ubuntu14+pycharm比如:我经常需要在程序中设置断点去看看在图像中...
1.在matlab里面调用python,并且进行图像传递
https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/108181399
这个博客里面有写
2.在python中调用matlab并且进行图像传递
https://www.cnblogs.com/seniusen/p/12171305.html
这个博客提到了3种方法
结合这个博客提到的像素点转图像的方法应该就可以进行愉快互传
https://blog.csdn.net/weixin_43276913/article/details/86505367
我真的对Matlab或Octave的计算速度感到困惑.
怎么可能立即给出5 ^ 5 ^ 5 ^ 5(= 2.351 * 10 ^ 87)这样的计算结果？
我发现了有关the speed for matrix computations(this article)的一些结果,但没有发现其他问题.而this并不是解释(我的Python天真的实现现在运行了大约5分钟).解决方法:毕竟5 ^ 5 ^ 5 ^ 5不需要那么多操作.例如,在每个功率步长(例如a ^ b),您都可以计算exp(log(a)* b),得出相同的结果.
我并不是说这一定是Matlab的工作...
我有一些二进制输入文件(扩展名“ .bin”)描述了海洋深度的二维字段,并且均为负浮点数.我已经能够将它们加载到matlab中,如下所示：f = fopen(filename,'r','b');
data = reshape(fread(f,'float32'),[128 64]);这个matlab代码为我提供了介于0和-5200之间的双精度值.但是,当我尝试在Python中执行相同操作时,我奇怪地得到了0到1e-37之间的值. Python代码是：f = open(filename, 'rb')
data = np.fromfile(f, np.float32)
data.shape ...
为了进行基准比较,我考虑简单的功能：function dealiasing2d(where_dealiased, data)
[n1, n0, nk] = size(data);
for i0=1:n0 for i1=1:n1if where_dealiased(i1, i0)data(i1, i0, :) = 0.;endend
end它在伪光谱模拟(数据是一个3d复数数组)中很有用,但基本上它将掩码应用于一组图像,将其中where_dealiased为true的元素置零.
我将在这种简单情况下比较不同语言(以及实现,编译器等)的性能.对于Matlab,我将函数的计时时间定为timeit....
所以我下载了一些编译好的matlab文件.我在文件夹中看到以下文件.makemesh.mexmaci64
makemesh.mexw32
makemesh.mexw64我将此文件夹添加到userpath,现在路径变量显示该文件夹中存在该文件夹.
我尝试运行这些文件附带的测试脚本,我收到此错误消息.Undefined function 'makemesh' for input arguments of type 'struct'.现在要麻烦拍摄,我需要找到,
>是否找到了该函数,但数据类型错误.>它甚至没有找到功能.
如果是案例1.
1A.我如何...
我看到有一个array_split并拆分methods但是当你必须拆分一个长度不是块大小的整数倍的数组时,这些都不是很方便.而且,这些方法输入是切片的数量而不是切片大小.我需要更像Matlab的buffer方法,它更适合信号处理.
例如,如果我想将信号缓冲到大小为60的块,我需要这样做：np.vstack(np.hsplit(x.iloc [0：((len(x)// 60)* 60)],len (x)// 60))这很麻烦.解决方法:我编写了以下例程来处理我需要的用例,但是我还没有实现/测试“underlap”....
我正在尝试使用python中的pyplot绘制像01010101010101这样的位的数字信号波形图
Pyplot可以吗？解决方法:正如tcaswell所指出的,正确使用的功能是步骤.这里有一个近似你给定情节的例子：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef my_lines(ax, pos, *args, **kwargs):if ax == 'x':for p in pos:plt.axvline(p, *args, **kwargs)else:for p in pos:plt.axhline(p, *args, **kwargs)bits = [0,1,0,1,0,0,1,1,1,0,0,1,0...
如果是学生，或者研究人员，比如研究信号处理，那么用matlab比较好，有大量现成工具箱和前人的成果可以借鉴。如果是产品化项目，那么python比较好，可以做web后台，可以打包成应用程序，效率相对matlab也要高那么一点点。