numpy相关内容
我想用傅里叶空间中的数值积分对函数进行积分。 以下代码显示了一个工作示例: import numpy as np from pylab import * from numpy.fft import fft, ifft, fftshift, ifftshift N = 2**16 x = np.linspace(- np.pi , np.pi,N) y = np.exp(-x**2)
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我正在尝试用Python语言复制P.Bourke的"Frequency Synthesis of Landscapes"。我以为这会是一个简单的 import numpy as np from scipy.fft import fft2, ifft2 whitenoise = np.random.uniform(0,1,(256,256,3)) fouriertransformed = n
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我必须数值计算高斯函数的二阶导数: 我读了这里关于这个话题的每一个问题,但都没有得到好的结果。我已选择NumPy作为我的选择工具。 我们教授的指导: 通过步骤dx = 1获取大小N = 128的x数组。所以,-64, -63, ..., 62, 63。计算f(x) 对f(x)执行FFT,收到转换后的数组f_m。 乘以,其中是虚单位,是导数的程度, 执行逆FFT以获得导数。 在
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我正在分析时间序列数据,希望提取5个主要频率分量,并将其用作训练机器学习模型的特征。我的数据集是921 x 10080。每一行都是一个时间序列,总共有921个。 在探索可能的方法时,我遇到了各种函数,包括numpy.fft.fft、numpy.fft.fftfreq和DFT...我的问题是,这些函数对数据集做了什么?这些函数之间有什么区别? 对于Numpy.fft.fft,块文档状态:
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在Octave,我有 x = -0.8:0.2:1; y = -0.8:0.2:1; z = -0.8:0.8:1; [xx,yy,zz] = meshgrid(x, y, z); u = sin(pi .* xx) .* cos(pi .* yy) .* cos(pi .* zz); dx = xx(1,:,1)(:); dy = yy(:,1,1)(:); dz = zz(1,1,
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我有一个索引列表,表示我要访问的行和列。 r= np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 2, 3, 2, 3, 2, 3]) c = np.array([0, 0, 1, 1, 4, 4, 1, 1, 3, 3, 5, 5]) 当我将它们用作[r,c]时,我能够获取numpy数组中的相应元素。 arr = np.array([[517.0, 1876.0, 4716
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给每一个偶然发现这一点的人: 我最近在做图像分类(将CNN添加到一些已标记的数据上),我想使用KERAS的模块进行数据增强。但是,我抛出了一个NotImplementedError。更具体地说,它逐字如下: NotImplementedError:无法将符号张量(sequential_3/sequential/random_rotation/rotation_matrix/stride
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我希望在TensorFlow 2.0中编写一个函数,然后在每次训练迭代之前打乱数据及其目标标签。 假设我有两个无用的数据集,X和Y,它们表示用于分类的数据和标签。如何同时对它们进行置乱? 使用sklearn非常简单: from sklearn.utils import shuffle X, y = shuffle(X, y) 如何在TensorFlow 2.0中执行相同的操作?我
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我有一个 pandas 数据帧,格式为df, Batch_ID Product_ID 1 A 1 B 1 C 2 B 2 B 2 C 2 C 3 B 3
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我在下面的 pandas 数据框表格中有一些数据,其中列代表离散技能,行代表离散工作。仅当作业需要技能时,才会显示1,否则为0。 skill_1, skill_2, job_1 1, 0, job_2 0, 0, job_3 1, 1, 我想使用networkx创建一个图
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我正在尝试创建随机网络x图,其中每条边都具有随机权重(表示长度)。 目前我正在使用networkx graph generators集合中的gnm_random_graph函数: g=nx.gnm_random_graph(5,5) 然而,我正在努力添加随机权重。我的尝试基于对this question的回答。 for u,v,w in in g.edges(data=Tru
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我有两个表:一个是深度表,另一个是叶绿素表,它们是相互对应的。我想要平均每0.5米深度的叶绿素数据。 chl = [0.4,0.1,0.04,0.05,0.4,0.2,0.6,0.09,0.23,0.43,0.65,0.22,0.12,0.2,0.33] depth = [0.1,0.3,0.31,0.44,0.49,1.1,1.145,1.33,1.49,1.53,1.67,1.79,1
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对于项目工作,我需要通过录制的音频文件或使用麦克风实时录制来测量音量。经过初步研究,我尝试使用声音文件库。使用soundfile读取该文件,并使用20*np.log10(np.sqrt(np.mean(np.absolute(a)**2)))计算了dB值。我得到了声音文件的负值。但是正常的声音可能在50-70分贝的范围内,我得到的是负值。有人能帮我解决这个问题吗? 推荐答案 简答:db
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我有一个相当嘈杂的数据,我正在试图计算出信号的高包络和低包络。它有点像MATLAB中的这个例子: http://uk.mathworks.com/help/signal/examples/signal-smoothing.html 在&Q;中提取峰值包络&Q;。Python中有没有类似的函数可以做到这一点呢?我的整个项目都是用Python编写的,最坏的情况是,我可以提取Numpy数组并将其
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我通过下面的代码绘制的数字只是零附近的峰值,无论我如何更改数据。我的数据只是一列,它记录了某种信号的每个定时点。time_step是我应该根据数据中两个邻接点的间隔定义的值吗? data=np.loadtxt("timesequence",delimiter=",",usecols=(0,),unpack=True) ps = np.abs(np.fft.fft(data))**2 tim
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我刚才无意中发现了一种我不太理解的麻木索引行为。看起来Numpy正在根据索引架构更改我的轴的顺序。不幸的是,我在文档中找不到对以下内容的解释。有人能给我解释一下是怎么回事吗? # This is expected: dimension 1 is reduced to length 1: print np.ndarray(shape=(3,3,3,3))[:, [0], :, :].shape
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我知道以前有人问过这个问题,但似乎没有针对我的特定用例的任何内容。 我有一个数字数组obs,它表示彩色图像,形状为(252, 288, 3)。 我要将每个不是纯黑色的像素转换为纯白色。 我尝试的是obs[obs != [0, 0, 0]] = [255, 255, 255],但出现以下异常: ValueError: NumPy boolean array indexing
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我有一个这样的5维数组 a=np.random.randint(10,size=[2,3,4,5,600]) a.shape #(2,3,4,5,600) 我要获取第二维的第一个元素和最后一个维的几个元素 b=a[:,0,:,:,[1,3,5,30,17,24,30,100,120]] b.shape #(9,2,4,5) 如您所见,最后一个维度自动转换为第一个维度。 为什么?
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FAKE_News_Det.py中的代码: from flask import Flask, render_template, request from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.linear_model import PassiveAggressiveClassifier impo
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我要将二维数组传递给线性回归: x = [[1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0
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