我有一个用于计算方波的傅立叶变换的小脚本,当我使用numpy.fft.ifft()反转fft时,该脚本运行良好并正确返回方波.但是,我无法通过在将它们乘以我从numpy.fft.fft获得的各自系数后手动累加谐波来反转变换()下面是我的脚本,我相信你会看到我的意图.from numpy import zeros, concatenate, sin, pi, linspace from numpy.fft import fft, fftfreq, ifft import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltN = 1024 # samples T = 1 # ...
当条件为True时,我试图获得一系列随机选择的数字. 我有一个充满布尔数的NumPy数组：In [1]: multiples Out[1]: array([False, False, False, True, True, False, False, False, False,False, False, False, False, False, False, False, False, False,False, False, False, False, False, False, False, False, False,False, False, True, True, True, True, False, False, False,False, False, False, True, True, False,...
你如何在二维阵列上取平均值例如四个附近的项目(2 * 2)？我的意见是：[[1,1,1,1],[1,1,0,0],[0,0,1,1],[0,0,0,0]]应该导致：[[1, 0.5],[0, 0.5]]numpy.mean(x.reshape(-1,4),1)将展平数组,并按错误的顺序略微平均四个项目. 附加信息 例如,通过此方法生成数组：n = 10 l = 100 A = np.zeros((l, l)) points = l*np.random.random((2, n**2)) A[(points[0]).astype(np.int), (points[1]).astype(np.int)] = 1 A = ndimage.gaussian_f...
特定samplelist = [100,101,102,103,104,105,106,107,108,109]然后我想要输出如下：[100,[101,102,103,104,105,106,107,108,109]] [101,[100,102,103,104,105,106,107,108,109]] [102,[100,101,103,104,105,106,107,108,109]]注意：在第一行输出100被跳过,即列表[0],然后在第二行中跳过列表[1]. 我尝试弹出并显示,但下次没有显示弹出的所有元素.所以我尝试再次将它们插入循环结束但没有运气.解决方法:一个简单的列表理解应该这样做...
我在我的大代码中发现了一个错误,我将问题简化为下面的案例. 虽然在每个步骤中我只改变w2,但是当我在每一步打印出w1时,它也会被改变,因为第一个循环的结束我将它们分配为相等.我读到了这个,但有写的以防万一我w1 = W2 [：]它会解决问题,但事实并非如此import numpy as np import mathw1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) w2=np.zeros_like(w1) print 'w1=',w1 for n in range(0,3):for i in range(0,3):for j in range(0,3):pr...
我有两个numpy数组,每个数组有两列.import numpy as npa = np.array([[1131, 1],[4131, 2],[421, 1],[41, 1]])b = np.array([[5881, 2],[637, 2],[742, 2],[36, 2]])我想创建一个包含2列的第三个数组,第一列将包含a和b的第一列之间的最小值,第二列将包含包含最小值的数组的第二列. 第三个数组应该是c = np.array([[1131, 1],[637, 2],[421, 1],[36, 2]])我怎样才能有效地做到这一点？解决方法:看起来像是在np.where内使...
我有3个numpy数组A,B和C.为简单起见,我们假设它们都是形状[n,n].我想将它们安排为块矩阵A B B^t C其中B ^ t表示B的转置.当然,我可以通过一系列连接来做到这一点top_row = np.concatenate([A, B], axis=1) bottom_row = np.concatenate([B.transpose(), C], axis=1) result = np.concatenate([top_row, bottom_row], axis=0)有更简单,更易读的方式吗？解决方法:从NumPy 1.13开始,有np.block.这是从嵌套的块列表构建矩阵,但它也更...
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”....
我试图在较小图像的网格中分割图像,以便我可以分别处理每个小图像.为此,我意识到我必须将每个小图像定义为ROI,我可以从那里轻松使用它. 现在,我的网格大小不固定.即,如果用户输入5,我必须制作55的网格. 逐像素迭代图像会很慢,所以我决定使用Numpy通过使用这个构造来创建ROI：#Assuming user entered grid size =5 roiwidth=w/5 roiheight=h/5 roi0=img[0:roiheight,0:roiwidth]这将是我的第一片. h和w分别是图像的高度和宽度.对...
我有一个巨大的python列表(16 GB),我想将它转换为numpy数组,inplace.我承担不起这个说法huge_array = np.array(huge_list).astype(np.float16)我正在寻找一些有效的方法将这个huge_list转换为numpy数组,而不是复制它. 有谁能建议一个有效的方法来做到这一点？这可能涉及首先将列表保存到磁盘然后加载为numpy数组,我很好. 我非常感谢任何帮助. 编辑1：huge_list是一个内存python列表,它是在运行时创建的,所以它已经占用了16GB.我需要...
我需要使用numpy处理多个条件. 我正在尝试这个似乎有用的代码. 我的问题是：还有另一种可以做同样工作的替代方案吗？Mur=np.array([200,246,372])*pq.kN*pq.m Mumax=np.array([1400,600,700])*pq.kN*pq.m Mu=np.array([100,500,2000])*pq.kN*pq.m Acreq=np.where(Mu<Mur,0,"zero") Acreq=np.where(((Mur<Mu)&(Mu<Mumax)),45,Acreq) Acreq=np.where(Mu>Mumax,60,Acreq) Print(Acreq) ['0' '45' '60']解决方法:从这开始：Mur = np...
参见英文答案 > Using python and matplotlib on android 12个我已经实现了一个python脚本,它导入Numpy和Pandas,我想在Android上运行这个脚本.更确切地说,我想将这个脚本嵌入到一个应用程序中.我想知道它是否可能？如果是这样,实施它的最佳做法是什么？我非常感谢任何帮助！解决方法:如果您不想构建网站或应用程序并将Python / Pandas作为后端运行.您可以在Android上使用Kivy作为packager to r...
Python机器学习包安装（numpy，scipy，matplotlib、sklearn） Python在机器学习方面非常好用，然而其中的各种包安装起来却很费劲！！！前段时间刚把电脑重置了，所以不得不再一次安装。不过之前怎么弄的全给忘了，然后又重新找了网上的各种资料终于把一些基础的库安装完了，也正好趁此次机会记录一下。 接下来就说一下numpy、scipy、matplotlib、sklearn这四个库的安装。其实这几个包安装起来还是比较简单的，主要是由于几个库之间...
NumPy作为Python的常用库，主要实现数组的计算和分析。 上回书说到：NumPy数组创建、索引、切片、转置的定义和注意事项； 顺其自然，就涉及到矩阵的运算： A.数学函数：针对数组和元素的通用函数，包含单个数组的一元函数：开方、指数、取整、判断NaN等；也包含多个数组的二元函数：加、减、相乘、整除、大小比较等；还有比较特殊的矩阵计算：点乘。一元函数：np.sqrt( ) ## 开方np.exp( ) ## 指数e^xnp.abs( )、np.fabs( )...
我正在研究一小段代码,它以我预先制作的插值曲面开始.插值用nan表示填充在表面的间隙中.我的部分处理涉及查看特定点周围的局部窗口,并使用局部曲面计算一些度量.理想情况下,如果整个局部表面不包含nan值,我希望这个代码只能进行任何计算.代码遍历原始大表面并检查关于点的局部窗口是否具有nan. 我知道这不是最有效的方法,时间效率不是我必须担心的事情. 这是我到目前为止：for in in range(startz,endx):imin = i - half_tileimax ...