如何在numpy中创建3维矩阵，如matlab a(:，:，:)
如何在numpy中创建3维矩阵，例如matlab a(:，:，:).我尝试通过使用numpy.array将可创建3d矩阵的matlab代码转换为python，但我不知道如何在numpy中创建3d矩阵/数组 解决方案 a=np.empty((2,3,5)) 创建一个2x3x5数组. (如果要初始化值，则还有np.zeros.) 您还可以调整现有数组的形状: a=np.aran
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如何在python中获取高斯滤波器
我正在使用python创建大小为5x5的高斯滤波器. 我在此处看到了这篇文章，他们在谈论类似的事情但是我没有找到确切的方法来获取等效的python代码到matlab函数fspecial('gaussian', f_wid, sigma) 还有其他方法吗? 我尝试使用以下代码: size = 2 sizey = None size = int(size) if not sizey: s
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Matlab的样条曲线等效于Python，三个输入.
我正在将matlab脚本转换为python，但遇到了障碍. 为了在信号上使用三次样条插值.脚本使用带有三个输入的命令样条线. f_o，c_signal和频率.因此如下所示. cav_sig_freq = spline(f_o, c_signal, freq) f_o = 1x264, c_signal = 1x264 and freq = 1x264 从matlab的文档中读取到:"s
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从.m matlab文件中声明的矩阵创建numpy数组
一个同事留下了一些我想用Numpy分析的数据文件. 每个文件都是一个Matlab文件，例如data.m，格式如下(但具有更多的行和列): values = [-24.92 -23.66 -22.55 ; -24.77 -23.56 -22.45 ; -24.54 -23.64 -22.56 ; ]; 这是matlab使用的典型的显式矩阵创建语法. 我的问题是:从这些文件创建n
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将(2 x 2)矩阵中的每个元素扩展为(3 x 2)块
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在numpy中将3个一维数组连接在一起
我要离开MatLab进行numpy了，总的来说还可以，但是我梦a以求的是找到一种不错的pythonic方法来完成MatLab要做的事情: A=[1.0;2.0;3.0;4.0] %Column vector B=[5.0;6.0;7.0;8.0] %Another one C=[A,B,B] %4 x 3 matrix 在Python中，像这样设置A: A=np.array([1,
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Python创建一个空的稀疏矩阵
我正在尝试将某些真实数据解析为.mat对象，以将其加载到我的 matlab 脚本. 我收到此错误: TypeError:"coo_matrix"对象不支持项目分配 我发现 data.txt 10 45 11 12 4 1 我想要一个大小为 100x100 的稀疏矩阵.并将1分配给 Mat(10, 45) = 1 Mat(11, 12) = 1 Mat(4, 1)
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从Matpy顺序从numpy数组中顺序获取数据
作为一个例子，假设在Matlab中像这样的矩阵a(2,3,2): a(:,:,1) = 1 2 3 4 5 6 a(:,:,2) = 7 8 9 10 11 12 如果我使用mex并顺序访问此矩阵的元素，则会得到以下顺序(最后，是按顺序访问它们的代码): 1, 4, 2, 5,
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矩阵乘法导致MATLAB和NUMPY(?)中的值不同
这是矩阵 >> x = [2 7 5 9 2; 8 3 1 6 10; 4 7 3 10 1; 6 7 10 1 8;2 8 2 5 9] Matlab给了我 >> mtimes(x',x) ans = 124 124 94 122 154 124 220 145 198 179 94 145 139 101
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如何在python matplotlib colormap中增加颜色分辨率
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Matlab和Numpy之间的本征向量输出冲突
我正在Matlab和Numpy中计算特征向量，但是得到的结果却不同.我的印象是给定矩阵只有一组特征向量，但是这两个输出似乎都是有效的. 这是我的matlab代码: m = [ 1.4675 + 0.0000i 0.1669 + 1.2654i; 0.1669 - 1.2654i 1.3085 + 0.0000i] [eig_vec,eig_val] = eig(
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如何将python字典列表另存为matlab结构化数组的数组?
我正在尝试创建一个要在Matlab环境中读取的文件. matlab中的结构看起来像这样 trx(1) = x: [1×1500 double] y: [1×1500 double] a: [1×1500 double] b: [1×1500 double] theta: [1×1500 double
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numpy数组和Matlab矩阵不匹配[3D]
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Python中的矩形脉冲序列
我正在尝试在python中实现矩形脉冲序列. 我搜索了scipy，没有实现的信号. http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/signal. html 在matlab中有一个名为pulstran的信号: http://es.mathworks.com/help/signal/ref/pulstran. html matlab中的代码示例如
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什么是numpy.fft.rfft和numpy.fft.irfft及其在MATLAB中的等效代码
我正在将python代码转换为MATLAB，其中一个代码使用numpy rfft.在numpy的文档中，它表示实际输入. 计算一维离散傅里叶变换以进行实际输入. 所以我在MATLAB中所做的是使用abs，但结果却不同. Python代码 ffta = np.fft.rfft(a) MATLAB代码 ffta = abs(fft(a)); 我误解了什么?
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Python中等效的Surface Curvature Matlab
我试图计算由点(x，y，z)数组给出的曲面的曲率.最初我试图拟合多项式方程z = a + bx + cx ^ 2 + dy + exy + fy ^ 2) 然后计算高斯曲率 $ K = \ frac {F_ {xx} \ cdot F_ {yy}-{F_ {xy}} ^ 2} {(1+ {F_x} ^ 2 + {F_y} ^ 2)^ 2} $ 但是，如果表面复杂，则问题很明显.我发现此
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MATLAB到Python代码的转换(NumPy，SciPy，MatplotLib?)
我正尝试将以下代码从EEG项目的MATLAB转换为Python(部分原因是Python稍微便宜一点！) 希望有人可以向我指出正确的方向:我已经开始改变它，但陷入困境:特别是试图找到等效的功能. 尝试过scipy.org(NumPy_for_Matlab_Users等)，但是我不确定我的参数的格式/数字是否正确) 我最初使用的是pyserial ser.read() 先读
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矩阵/张量三乘积?
我正在研究的算法需要在几个地方计算一种矩阵三乘积. 该操作采用三个具有相同尺寸的正方形矩阵，并生成一个3索引张量.标记操作数A，B和C，结果的第(i,j,k)个元素是 X[i,j,k] = \sum_a A[i,a] B[a,j] C[k,a] 在numpy中，您可以使用einsum('ia,aj,ka->ijk', A, B, C)进行计算. 问题: 此操作是否有标准
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等价于numpy(Python)中的Matlab'ismember'吗?
我正在努力使用不幸的是，这段代码通常是我的Matlab脚本花费的大部分时间，所以我想找到一个高效的Numpy等效项. 基本模式包括将子集映射到更大的网格.我有一组作为并行数组存储的键值对，我想将这些值插入以相同方式存储的更大的键值对列表中. 具体来说，我有按季度映射到每月时间网格的季度GDP数据，如下所示. quarters = [200712 200803 200806 200
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