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...
我要将RGB图像转换为YIQ图像,反之亦然.问题是Python给我一个奇怪的图像,而MATLAB显示正确的图像.我花了几个小时来弄清楚什么是错的,但我仍然不知道. 我使用Python 3.5.2与OpenCV 3.1.0和MATLAB R2016a. RGB2YIQ的Python代码：import cv2 as cv import numpy as npdef rgb2yiq(img):row, col, ch = img.shapeY = np.zeros((row,col))I = np.zeros((row,col))Q = np.zeros((row,col))for i in range(row):for j in range(col):Y[i,j]...
如何以与Matlab相同的方式打印numpy中的子阵列？我有一个3乘10000的数组,我想查看前20列.在Matlab中你可以写a=zeros(3,10000); a(:,1:20)Columns 1 through 150 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
我在将一些MATLAB代码转换为python时遇到问题.我试图通过将基本信号的移位副本添加到更长的信号中来构建信号.在MATLAB中工作的代码是function [time, signal] = generateRandomSignal(pulse,data,samples,Tb) N = length(data); time = linspace(0,N*Tb,samples*N); signal = zeros(1,length(time)); k = 1; for n = 1:Nwindow = k:k+samples-1;signal(window) = signal(window) + data(n)*pulse;k = k + samples; end在使用变量切...
我试图用MATLAB从Python中重现一个结果.但是,我似乎无法做到正确.这是正确的MATLAB代码：nx = 5; ny = 7;x = linspace(0, 1, nx); dx = x(2) - x(1); y = linspace(0, 1, ny); dy = y(2) - y(1);onex = ones(nx, 1); oney = ones(ny, 1);Dx = spdiags([onex -2*onex onex], [-1 0 1], nx, nx); Dy = spdiags([oney -2*oney oney], [-1 0 1], ny, ny);Ix = eye(nx); Iy = eye(ny); L = kron(Iy, Dx);size(L) % 35 35现在,这是Pyth...
前段时间我偶然发现了这个document.它评估了python中几种连接方法的性能.以下是它比较的6种方法中的4种： Python字符串连接方法 方法1：天真追加def method1():out_str = ''for num in xrange(loop_count):out_str += `num`return out_str方法4：构建字符串列表,然后加入它def method4():str_list = []for num in xrange(loop_count):str_list.append(`num`)return ''.join(str_list)方法5：写入伪文件def method5():from cStringI...
我正在为正态分布编写Bayseian分类器.我在python和MATLAB中都有几乎相同的代码.但是,MATLAB代码的运行速度比我的Python脚本快50倍.我是Python的新手,所以也许我做的事情非常糟糕.我假设它是我循环数据集的地方. 可能numpy.argmax()比[?,idx] = max()慢得多？循环数据框架很慢？字典的使用不好(以前我试过一个对象,它甚至很慢)？ 欢迎任何建议. Python代码import numpy as np import pandas as pd#import the data as a data frame ...
什么是来自Matlab的python中的someArray(：,1,1)？ 在python中,someArray [：] [0] [0]产生不同的值解决方法:someArray [：,0,0]是MATLAB的someArray(：,1,1)的Python NumPy等价物.我从来没有想过如何在纯Python中做到这一点,冒号切片操作对我来说是一个完全神秘的列表列表.
我有两个3D numpy数组,我想找出它们之间的区别.>>>A.dtype dtype('uint32') >>>B.dtype dtype('uint32') >>>A.shape (86, 50, 108) >>>B.shape (86, 50, 108) >>>A.min() 0 >>>B.min() 0 >>>A.max() 89478487 >>>B.max() 89115767现在,如果我们做A – B.>>> diff = abs( A-B ); >>> diff.min() 0 >>> diff.max() 4294967292考虑到两个矩阵的最小值和最大值,我们不能将4294967292作为差矩阵的最大值.我也在Matlab中做了类似的...
我想在python中翻译这个matlab代码 例如随机文件：FileA= rand([10,2]) FileB= randperm(10)for i=1:10 fileC(FileB(i),1)=FileA(i,1); %for the x fileC(FileB(i),2)=FileA(i,2); %for the y end有人可以给我一些帮助吗？谢谢！解决方法: import numpy as np array_a = np.random.rand(10,2) array_b = np.random.permutation(range(10))array_c = np.empty(array_a.shape, array_a.dtype) for i in range(10):array_c[array_b[i]...
我在python(numpy)中有一个简单的矩阵乘法代码import numpy as np import time a = np.random.random((70000,3000)); b = np.random.random((3000,100)); t1=time.time() c = np.dot(a,b); t2=time.time() print 'Time passed is %2.2f seconds' %(t2-t1在一个核心上完成乘法(c = np.dot(a,b);)需要大约16秒.但是当我在Matab上运行相同的乘法时,它需要大约1秒(6个核心)来完成乘法. 那么,为什么Matlab比矩阵乘法的numpy快2.6倍？ (每...
numpy中是否有等效的Matlab点函数？ Matlab中的点函数：对于多维数组A和B,dot返回沿着A和B的第一个非单例维度的标量积.A和B必须具有相同的大小. 在numpy中,以下内容类似但不相同：dot (A.conj().T, B)解决方法:在MATLAB中,相同大小的两个矩阵A和B的点(A,B)只是：sum(conj(A).*B)等效的Python / Numpy：np.sum(A.conj()*B, axis=0)
假设您具有满秩的NxM矩阵A,其中M> N.如果我们用C_i表示列(尺寸为Nx1),那么我们可以将矩阵写为A = [C_1, C_2, ..., C_M]如何获得原始矩阵A的第一个线性独立列,以便您可以构造一个新的NxN矩阵B,它是一个具有非零行列式的可逆矩阵.B = [C_i1, C_i2, ..., C_iN]如何在matlab或python numpy中找到索引{i1,i2,…,iN}？这可以使用奇异值分解来完成吗？代码片段将非常受欢迎. 编辑：为了使其更具体,请考虑以下python代码from numpy import ...
Matlab有一个名为publish的优秀工具.该工具将常规的matlab脚本转换为结构化,美观的报告(HTML,LateX,RTF).它能够处理图形,数学公式等. Python有类似的工具吗？解决方法:它有pyreport.它捕获“捕获其输出,将其编译为pdf或html文件中的漂亮报告”.有了这个,您可以编写打印出源代码的脚本,最后获得一个好的报告.
我正在尝试将一些代码从Matlab移植到Python,我遇到了一个问题.我似乎无法找到相当于svds. 我尝试使用numpy.corrcoef然后numpy.linalg.eig,但numpy.corrcoef不适用于大型数组(比如500 x 20000). 这是matlab中的代码,如果它有任何区别：s = size(data, 2) mean = sum(data, 2)/s m_data = ( data - repmat(mean, 1, s) ) / sqrt(s - 1) [res_u,res_s] = svds(m_data, s) eigenvals = diag(res_s).^2 eigenvecs = res_u解决方法:那么你...