scipy distance_transform_edt函数如何工作?
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generation/scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt.html 我在理解欧几里得距离变换功能在Scipy中的工作方式时遇到了麻烦.据我了解，它与Matlab函数(bwdist)不同.例如，对于输入: [[ 0. 0. 0
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在Python中使用LPC估算共振峰
我是信号处理的新手(对此，还有numpy，scipy和matlab).我正在尝试通过修改以下matlab代码来估计使用LPC在Python中的元音共振峰: http://www.mathworks. com/help/signal/ug/formant-estimation-with-lpc-coefficients.html 到目前为止，这是我的代码: #!/usr/bin/e
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在numpy/scipy中找到函数matlab
是否有numpy/scipy的matlab中的find(A>9,1)等效功能.我知道numpy中有nonzero函数，但我需要的是第一个索引，以便可以在另一个提取的列中使用第一个索引. 例如:A = [ 1 2 3 9 6 4 3 10 ] find(A>9,1)将在matlab中返回索引4 解决方案 numpy中find的等效项是nonzero，但它不支持第二个参数. 但是您可以执
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对于稀疏的科学矩阵，将行设置为零的最有效方法是什么?
我正在尝试将以下MATLAB代码转换为Python，并且在找到可以在合理的时间内工作的解决方案时遇到了麻烦. M = diag(sum(a)) - a; where = vertcat(in, out); M(where,:) = 0; M(where,where) = 1; 在这里，a是一个稀疏矩阵，而在这里是一个向量(按in/out排列).我使用Python的解决方案是: M
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来自rr数据的真实ECG信号模拟器，适用于Matlab或python
我有一系列rr数据(PQRST心电图信号中r-r峰之间的距离) 我想在matlab或python中生成逼真的ECG信号.我已经找到了一些关于matlab的材料(matlab中的ecg内置函数)，但是我不知道如何从rr数据中生成它，而对于python却一无所获.有什么建议吗? 解决方案 这符合您的需求吗?如果没有，请告诉我.祝你好运. import scipy import scipy
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是否可以使用NumPy复制MATLAB的randn()?
我想知道是否可以用NumPy精确再现MATLAB的randn()的整个序列.我用Python/Numpy编写了自己的例程，它给我的结果与其他人的MATLAB代码略有不同，而且由于随机抽奖的不同，我很难找出它的来源. 我发现numpy random.seed值在第一次绘制时产生相同的数字，但是从第二次绘制开始，它是完全不同的.我正在绘制20,000次多元法线，所以我不想只保存matlab绘制并
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numpy.void类型-如何使用?
我通过scipy.io.loadmat加载了MATLAB .mat文件，它为我提供了numpy.void对象的列表. 有人可以告诉我它们是什么，如何使用它们，以及在哪里可以得到关于它们的参考文档? 解决方案 根据numpy文档: void用于容纳更通用和更灵活的类型，并且用于那些不必属于这些预定义数据类型中的任何一种的数据类型.在struct中加载时，通常会遇到这种情况，其中每个元素
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matlab日期字符串在python scipy.io中导致java lang字符串
我在Matlab中有一个类型的字段. 其值为 13:06:40 当我在python中读取该mat文件时，它会转换为 MatlabOpaque([ ('', 'java', 'java.lang.String', [[172, 237, 0, 5, 116, 0, 8, 49, 50, 58, 48, 49, 58, 53, 49]])],
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将mat文件以不同的数值数据格式保存在scipy.io.savemat中
我知道这很简单，我不敢相信我在任何地方都没有找到任何东西，但是它真的来了 我在python中有一个大型的高维矩阵，我想以.mat格式保存(适用于Matlab). 我正在使用scipy.io.savemat方法保存此矩阵，但始终将其保存为double.我想将其保存为较低精度的内容，例如单精度或16位浮点数. 我在保存之前将数组转换为低精度数据类型，但始终将其保存为double.真的没有办
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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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科学中的样条插值系数
我想通过scipy计算样条插值的系数. 在MATLAB中: x=[0:3]; y=[0,1,4,0]; spl=spline(x,y); disp(spl.coefs); ，它将返回: ans = -1.5000 5.5000 -3.0000 0 -1.5000 1.0000 3.5000 1.0000 -1.5000
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Python到MATLAB:使用scipy.io导出字符串列表
我正在尝试使用scipy.io将文本字符串列表从Python导出到MATLAB.我想使用scipy.io，因为我想要的.mat文件应该包含两个数值矩阵(我学会了我尝试过: import scipy.io my_list = ['abc', 'def', 'ghi'] scipy.io.savemat('test.mat', mdict={'my_list': my_list}) 在MAT
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大矩阵的SciPy插值
我有一个ndarray(Z)，在矩形网格(X，Y)上有大约500000个元素. 现在，我想在x，y中的大约100个位置插值，这些位置不一定在网格上. 我有一些在Matlab中工作的代码: data = interp2(X,Y,Z, x,y); 但是，当我尝试对scipy.interpolate使用相同的方法时，根据方法的不同会出现各种错误.例如，如果我指定kind = 'li
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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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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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使用Scipy与Matlab拟合对数正态分布
我正在尝试使用Scipy拟合对数正态分布.我之前已经使用Matlab进行过此操作，但是由于需要将应用程序扩展到统计分析之外，因此我正在尝试在Scipy中重现拟合值. 下面是我用来拟合数据的Matlab代码: % Read input data (one value per line) x = []; fid = fopen(file_path, 'r'); % reading is d
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Octave/Matlab与Scipy中的周期图
我正在使用scipy将一些matlab代码移植到python，并陷入以下行: Matlab/八度代码 [Pxx, f] = periodogram(x, [], 512, 5) Python代码 f, Pxx = signal.periodogram(x, 5, nfft=512) 问题是我在同一数据上得到不同的输出.更具体地说，Pxx向量是不同的.我尝试了不同的si
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Matlab的fminsearch的numpy/scipy类似物
我正在使用 numpy 将一些Matlab代码转换为python.一切工作都非常顺利，但是最近我遇到了 fminsearch 函数. 因此，简而言之:是否有一种简单的方法可以在python中制作像这样的东西: banana = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2; [x,fval] = fminsearch(banana,[-1.2, 1]) 将返
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Matlab与Python:重塑
所以我找到了此: 转换MATLAB代码时，可能有必要先重塑 矩阵成线性序列，执行一些索引操作，然后 重新塑形.重塑后(通常)会在同一视图上产生视图 存储，应该有可能相当有效地做到这一点. 请注意，Numpy中整形使用的扫描顺序默认为"C" 订单，而MATLAB使用Fortran订单.如果你只是 转换为线性序列并返回该序列无关紧要.但是如果 您正在从依赖扫描的MATLAB代码转换重塑形状
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