python – Matlab的缓冲区是否等同于numpy？

内容导读

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内容图文

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”.

请随时提出改进建议.

def buffer(X, n, p=0, opt=None):
    '''Mimic MATLAB routine to generate buffer array

    MATLAB docs here: https://se.mathworks.com/help/signal/ref/buffer.html

    Parameters
    ----------
    x: ndarray
        Signal array
    n: int
        Number of data segments
    p: int
        Number of values to overlap
    opt: str
        Initial condition options. default sets the first `p` values to zero,
        while 'nodelay' begins filling the buffer immediately.

    Returns
    -------
    result : (n,n) ndarray
        Buffer array created from X
    '''
    import numpy as np

    if opt not in [None, 'nodelay']:
        raise ValueError('{} not implemented'.format(opt))

    i = 0
    first_iter = True
    while i < len(X):
        if first_iter:
            if opt == 'nodelay':
                # No zeros at array start
                result = X[:n]
                i = n
            else:
                # Start with `p` zeros
                result = np.hstack([np.zeros(p), X[:n-p]])
                i = n-p
            # Make 2D array and pivot
            result = np.expand_dims(result, axis=0).T
            first_iter = False
            continue

        # Create next column, add `p` results from last col if given
        col = X[i:i+(n-p)]
        if p != 0:
            col = np.hstack([result[:,-1][-p:], col])
        i += n-p

        # Append zeros if last row and not length `n`
        if len(col) < n:
            col = np.hstack([col, np.zeros(n-len(col))])

        # Combine result with next row
        result = np.hstack([result, np.expand_dims(col, axis=0).T])

    return result

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – Matlab的缓冲区是否等同于numpy？全部内容，希望文章能够帮你解决python – Matlab的缓冲区是否等同于numpy？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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