将Matlab interp2移植到SciPy interp2d时出现问题
我正在用Python语言重写Matlab的代码. 在Matlab代码中，我具有以下功能:gt= interp2(I(:,:,i)',xi,yi,'cubic')';，其中I是RGB图像，xi和yi是具有相同形状的2D矩阵，定义了x和y坐标. 在将gt(isnan(gt))=0;设置为边界之外的值之后. 此功能可在Matlab上完美运行. 在Python中，我编写了以下代码:gt=interp
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如何在Python 3中转换MATLAB单元?
只为您提供一些背景信息: 我必须将一些MATLAB代码转换为Python 3，但是在这里我遇到了一个小问题. Matlab: for i in 1:num_nodes for j in 1:num_nodes K{i,j} = zeros(3,3); 我翻译成: k_topology = [[]] for i in range(x): f
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python分段三次埃尔米特插值器的根
我想做一些分段三次Hermite插值并获得多项式的 roots . (我以前在matlab中这样做，但现在想在python 3.4中实现). 我尝试使用时髦的PchipInterpolator.插值没问题，但是当我尝试检索根时，出现此错误... 我现在被困在这里，找不到任何解决方法.这是一个简单的代码，再现了我的工作以及确切的错误消息... import matplotlib.pyplo
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通过交换行和列来重新排列稀疏数组
我有大而稀疏的数组，我想通过交换行和列来重新排列它们.在scipy.sparse中执行此操作的好方法是什么? 一些问题 我认为置换矩阵不适合此任务，因为它们喜欢随机更改稀疏结构.并且即使只需要进行少量交换，操作也将始终“乘以"所有列或行. 在此任务中，scipy.sparse中最佳的稀疏矩阵表示是什么? 非常欢迎您提出实施建议. 我也用Matlab对此进行了标记，因为
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Python中的MATLAB ksdensity等效项
我已经上网了，还没有找到答案或方法来说明以下内容 我正在将一些MATLAB代码转换为Python，在MATLAB中，我希望通过以下功能找到内核密度估算值: [p,x] = ksdensity(data) 其中p是分布中x点的概率. Scipy具有功能，但仅返回p. 有没有一种方法可以找到x值处的概率? 谢谢！ 解决方案 这种形式的ksdensity调用会自
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具有SciPy lfilter()的Matlab filter()
根据他们的 Matlab filter()和 SciPy lfilter()，就像它们应该是“兼容的".但是我有一个问题，在Python中移植更大的Matlab代码，为此我得到了ValueError: object of too small depth for desired array.由于我想不出如何不复杂地展示我的原始资料，我将使用Matlab文档中提供的示例: data = [1:0
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从Python到MATLAB的实时数据传输
我正在使用python从USB输入设备读取数据.我想知道是否可以通过MATLAB实时与模型交换这种方法.我现在要做的是将读取的数据保存到.mat文件中，然后让模型从那里读取数据，这不是很直观.我为此使用的代码如下: #Import the needed libraries import usb.core,usb.util,sys,time import sys
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在python中访问.mat文件中的数组内容
我想阅读.a文件，该文件位于 http://www.eigenvector .com/data/tablets/index.html .要访问此文件中的数据，我尝试以下操作: import scipy.io as spio import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mat = spio.loadmat('nir_shootout_2
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将Matlab代码转换为python(scipy)
我正在尝试将此matlab代码转换为python: T = length(z); lambda = 10; I = speye(T) D2 = spdiags(ones(T-2,1)*[1 -2 1],[0:2],T-2,T); z_stat = (I-inv(I + lambda^2*D2'*D2))*z; 我现在得到的是: T = len(signal) lam = 10; I
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Matlab和Python中的优化算法(狗腿信任区域)
我正在尝试使用Matlab和Python中的狗腿信任区域算法来求解一组非线性方程. 在Matlab中，有 fsolve ，该算法是默认算法，而对于Python，我们在我没有Jacobian/Hessian，所以对于Python，有没有办法解决这个问题?还是在fsolve中有另一个函数执行与Matlab的dog-leg方法等效的功能? 解决方案 在较新版本的scipy中，有如果无法升级
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numpy数组中的ndim加载了scipy.io.loadmat?
使用SciPy和MATLAB，我在重构数组以匹配使用scipy.io.loadmat()加载的MATLAB单元格数组中给出的数组时遇到了麻烦. 例如，假设我在MATLAB中创建了一个包含一对双精度数组的单元格，然后使用scipy.io加载了该单元格(我正在使用SPM结合Pynifti等进行成像分析) MATLAB >> onsets{1} = [0 30 60 90] >>
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matlab的imregionalmax()和scipy.ndimage.filters.maximum_filter有什么区别
我需要找到图像的区域最大值，以获得用于分水岭分割的前景标记.我在matlab中看到使用功能 imregionalmax() .由于我没有Matlab软件，因此我使用了请帮助我如何找出图像的区域最大值.非常感谢您的帮助. 解决方案 似乎scipy的maximum_filter返回实际的局部最大值，而Matlab的imregionalmax返回具有位置的蒙版局部最大值的 我希望 lm
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Python和Matlab中的Kronecker产品
我试图从MATLAB中用Python复制结果.但是，我似乎无法正确地做到这一点.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);
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解约束时滞微分方程(DDE)系统以给出非负解
在MATLAB中， ode45 的参数名为 NonNegative 限制了解决方案为非负数. 他们甚至写了一篇有关该方法如何工作的论文以及它不是那么愚蠢就像只要将y_i变为负数就将其设置为0一样，通常就不会起作用. 现在，MATLAB还具有 dde23 来解决延迟微分方程，但该积分器没有等效的NonNegative参数. 不幸的是，我的任务是给现有的ODE系统增加延迟，可以使用有什么想
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Matlab过滤器与Python lfilter不兼容
美好的一天， 我一直在摆弄将matlab代码移植到python的问题，遇到了这个奇怪的问题.我在Google上搜索了一下，但没有发现任何信息表明我做错了事. 问题的核心是Matlab的filter(b，a，data)(内置在matlab中)与Python的scipy.signal.lfilter相比产生了不同的输出 这是问题，是在任意的粉红噪声信号上执行的 我有第三方给我的
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在Python中从MATLAB模仿ode45函数
我想知道如何将MATLAB函数ode45导出到python.根据文档应如下: MATLAB: [t,y]=ode45(@vdp1,[0 20],[2 0]); Python: import numpy as np def vdp1(t,y): dydt= np.array([y[1], (1-y[0]**2)*y[1]-y[0]])
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python读取的复杂Matlab结构Mat文件
我知道Mat文件的版本问题，这些文件对应于python中的不同加载模块，即scipy.io和h5py.我还搜索了许多类似的问题，例如 scipy .io.loadmat嵌套结构(即字典)和前两个级别: 在尺寸上: 在hoi: 在hoi bboxhuman中: 当我使用spio.loadmat('anno_bbox.mat', struct_as_record=False,
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使用scipy在python中读取MatLab文件
我正在使用带有scipy包的python来读取MatLab文件. 但是它花费的时间太长并崩溃了. 数据集的大小约为50〜MB 有没有更好的方法来读取数据并形成边缘列表? 我的python代码 import scipy.io as io data=io.loadmat('realitymining.mat') print data 解决方案 您可以将结构的每个字段
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MATLAB在NumPy/Python中的平滑实现(n点移动平均值)
Matlab的smooth函数默认情况下使用5点移动平均值对数据进行平滑处理.在python中做相同的最好方法是什么? 例如，如果这是我的数据 0 0.823529411764706 0.852941176470588 0.705882352941177 0.705882352941177 0.676470588235294 0.676470588235294 0.5000000000000
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四重精度特征值，特征向量和矩阵对数
我正在尝试以四倍精度对角矩阵，并取它们的对数.有没有一种语言可以使用内置函数来完成此任务? 请注意，标记中的语言/软件包不足，存在以下缺陷: Matlab:不支持四精度. Python/NumPy/SciPy:dtype float128的矩阵在float64中产生特征向量. 鼠尾草:通过GP/PARI的接口会产生错误的错误消息. 有人对角化和矩阵对数执行四进制精度吗
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