Thủ Thuật Hướng dẫn Hướng dẫn matlab diff in python Mới Nhất
Ban đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn matlab diff in python được Update vào lúc : 2022-09-19 16:18:24 . Với phương châm chia sẻ Bí quyết Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi tìm hiểu thêm nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Mình lý giải và hướng dẫn lại nha.
There are two problems here.
Nội dung chính
- Tổng quan1. Kiểm tra1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ1.2 Phần trăm của tập dữ liệu1.3 Mảng di động (cell2mat)1.4 Mảng di động (num2cell)1.5 Chuỗi link (strcat)1.6 Biểu đồ (histc)1.7 Độc đáo1.8 chồng chéoCân nhắcBIÊN TẬP :
First, you swapped the order of arguments in np.diff. MATLAB and Python use the same argument order. Python supports named arguments, so it is often better to use the argument name to avoid this sort of problem.
Second, python indexing starts with 0, while MATLAB indexing starts with 1. This applies to axes as well, so MATLAB’s axis 2 is Python’s axis 1.
So the correct function call in Python is
np.diff(fimg, 1, 1), but np.diff(fimg, axis=1) is better IMO.
MATLAB:
>> a = reshape(1:100, 10, [])’
a =
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
>> diff(a,1, 2)
ans =
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
Python:
>>> a = np.arange(100).reshape(10, -1)
>>> print(a)
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24 25 26 27 28 29]
[30 31 32 33 34 35 36 37 38 39]
[40 41 42 43 44 45 46 47 48 49]
[50 51 52 53 54 55 56 57 58 59]
[60 61 62 63 64 65 66 67 68 69]
[70 71 72 73 74 75 76 77 78 79]
[80 81 82 83 84 85 86 87 88 89]
[90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]]
>>> print(np.diff(a, axis=1))
[[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]]
Tổng quan
Gần đây trong việc làm của tớ, tôi đã viết lại những thuật toán được tăng trưởng trong MatLab sang Python , một số trong những hàm không đơn thuần và giản dị để thích nghi, nhất là những hàm mảng được gọi là Mảng di động .
Nội dung chính
- Tổng quan1. Kiểm tra1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ1.2 Phần trăm của tập dữ liệu1.3 Mảng di động (cell2mat)1.4 Mảng di động (num2cell)1.5 Chuỗi link (strcat)1.6 Biểu đồ (histc)1.7 Độc đáo1.8 chồng chéoCân
nhắcBIÊN TẬP :
Nội dung chính
- Tổng quan1. Kiểm tra1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ1.2 Phần trăm của tập dữ liệu1.3 Mảng di động (cell2mat)1.4 Mảng di động (num2cell)1.5 Chuỗi link (strcat)1.6 Biểu đồ (histc)1.7 Độc đáo1.8 chồng chéoCân nhắcBIÊN TẬP :
MatLab có API nơi bạn hoàn toàn có thể gọi những hàm MatLab thông qua Python. Tuy nhiên, ý tưởng không phải là sử dụng MatLab, nhưng cùng một thuật toán hoạt động và sinh hoạt giải trí theo cùng một cách chỉ sử dụng Python và NumPy và GNU Octave cũng luôn có thể có API tương tự như MatLab.
Để duy trì kĩ năng tương thích, tôi đã tạo những hàm có cùng tên được sử dụng trong MatLab được gói gọn trong một lớp mang tên là Precision .
1. Kiểm tra
Tạo bản sao kho tàng trữ và tuân theo những hướng dẫn trong tệp
README:
- ://github/edersoncorbari/mat2py
Dưới đây tôi sẽ chỉ ra một số trong những ví dụ, chúng được chứa trong những bài kiểm tra cty.
1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ
Đo lường thời hạn dành riêng cho chế biến.
from precision import Precision
p. = Precision()
p..tic()
for i in range(0, 1000): print(i)
p..toc()
Đầu ra sẽ trông in như vậy này:
: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.
1.2 Phần trăm của tập tài liệu
Điều này được sử dụng để đã có được một Phần Trăm. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi đang tạo ra một
phạm vi ngày thứ tự bằng phương pháp cắt 5% từ bên trái và 5% từ bên phải.
from datetime import datetime
from precision import Precision
p. = Precision()
d = [i for i in p.dtrange(datetime(2018, 6, 12),
datetime(2059, 12, 12),
‘days’:1, ‘hours’:2)]
x = [p.datenum(i.date()) for i in d]
x1 = p..prctile(x, 5)
x2 = p..prctile(x, 95)
r = (x2 – x1)
Đầu ra sẽ trông in như vậy này:
5% lower: 737980.1
5% higher: 751621.9
delta: 13641.800000000047
1.3 Mảng di động (cell2mat)
Điều này quy đổi một mảng ô thành một mảng thông thường của kiểu tài liệu cơ bản.
from precision import Precision
p. = Precision()
p..cell2mat([[1, 2], [3, 4]])
p..cell2mat(‘1 2; 3 4’)
Đầu ra sẽ trông in như vậy này:
matrix([[1, 2],
[3, 4]])
1.4 Mảng di động (num2cell)
Chuyển đổi mảng thành mảng ô với những ô có kích thước thích hợp.
import numpy
from precision import Precision
p. = Precision()
x = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], numpy.int64)
p..num2cell(x)
Đầu ra sẽ trông
in như vậy này:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
1.5 Chuỗi link (strcat)
Điều này nối chuỗi theo chiều ngang bằng phương pháp sử dụng strcat.
import pandas
from precision import Precision
p. = Precision()
df = pandas.DataFrame(data=’A’: [1, 2], ‘B’: [3, 4], dtype=numpy.int8)
p..strcat(df, ‘B’)
Đầu ra sẽ trông in như vậy này:
[‘3’, ‘4’]
1.6 Biểu đồ (histc)
Điều này đếm số lượng giá trị trong x nằm trong mọi phạm vi bin được chỉ định. Đầu vào, binranges, xác lập điểm cuối cho từng thùng. Đầu ra, bincounts, chứa số thành phần từ x trong mọi thùng.
import numpy
from precision import Precision
p. = Precision()
v = numpy.array([[1.5, 2.0, 3], [4, 5.9, 6]], numpy.int64)
p..histc(v, numpy.amax(v) + 1)
Đầu ra sẽ trông giống
như vậy này:
(array([1, 1, 1, 0, 1, 1, 1]), array([1., 1.71428571, 2.42857143,
3.14285714, 3.85714286, 4.57142857, 5.28571429, 6.]))
1.7 Độc đáo
Tìm kiếm những giá trị duy nhất trong một mảng và trả về những chỉ mục, nghịch hòn đảo và đếm.
import numpy
from precision import Precision
p. = Precision()
x = [0, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 7]
p..unique(numpy.array([x]))
Đầu ra sẽ trông in như vậy này:
array([[array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]),
array([[ 0, 1, 3, 4, 5, 7, 9, 10]]),
array([0, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 7]),
array([1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 3])]], dtype=object)
1.8 chồng chéo
Tìm kiếm những lớp phủ giữa hai mảng trả về chỉ mục.
import numpy
from precision import Precision
p. = Precision()
x, y = p..overlap2d(numpy.array([‘A’,’B’,’B’,’C’]),
numpy.array([‘C’,’A’,’B’,’C’,’D’]))
Đầu ra sẽ trông in như vậy này:
(array([0, 1, 2, 3]), array([1, 2, 0, 3]))
Cân nhắc
Có những hiệu suất cao không đúng là MatLab nhưng sẽ đóng vai trò tương hỗ, tôi kỳ vọng nó hoàn toàn có thể giúp
được ai đó. Có một nội dung bài viết thú vị trong NumPy cho những người dân tiêu dùng đang chuyển từ MatLab sang Python.
- NumPy cho MATLAB © Người dùng
0 hữu ích 0 phản hồi 12k xem chia sẻ
Tôi đã kiểm soát và điều chỉnh perl.mthành python.mvà đính kèm điều này để tìm hiểu thêm vào cho những người dân khác, nhưng dường như tôi không thể nhận bất kỳ đầu ra nào từ những tập lệnh Python để được trả về biến MATLAB ?
Đây là M-file của tôi; lưu ý rằng tôi
trỏ trực tiếp đến thư mục Python C:python27_64, trong mã của tôi, và điều này sẽ thay đổi trên khối mạng lưới hệ thống của bạn.
function [result status] = python(varargin)
cmdString = ”;
for i = 1:nargin
thisArg = varargini;
if isempty(thisArg) || ~ischar(thisArg)
error(‘MATLAB:python:InputsMustBeStrings’, ‘All input arguments must be valid strings.’);
end
if i==1
if exist(thisArg, ‘file’)==2
if isempty(dir(thisArg))
thisArg = which(thisArg);
end
else
error(‘MATLAB:python:FileNotFound’, ‘Unable to find Python file: %s’, thisArg);
end
end
if any(thisArg == ‘ ‘)
thisArg = [‘”‘, thisArg, ‘”‘];
end
cmdString = [cmdString, ‘ ‘, thisArg];
end
errTxtNoPython = ‘Unable to find Python executable.’;
if isempty(cmdString)
error(‘MATLAB:python:NoPythonCommand’, ‘No python command specified’);
elseif ispc
pythonCmd = ‘C:python27_64’;
cmdString = [‘python’ cmdString];
pythonCmd = [‘set PATH=’,pythonCmd, ‘;%PATH%&’ cmdString];
[status, result] = dos(pythonCmd)
else
[status ignore] = unix(‘which python’); %#ok
if (status == 0)
cmdString = [‘python’, cmdString];
[status, result] = unix(cmdString);
else
error(‘MATLAB:python:NoExecutable’, errTxtNoPython);
end
end
if nargout < 2 && status~=0
error(‘MATLAB:python:ExecutionError’, …
‘System error: %sCommand executed: %s’, result, cmdString);
end
BIÊN TẬP :
Giải quyết yếu tố của tôi, perl.m ban đầu trỏ đến một setup Perl trong thư mục MATLAB bằng phương pháp update PATH tiếp theo đó gọi Perl. Hàm trên trỏ đến setup Python của tôi. Khi tôi gọi function.pytệp của tớ , nó nằm trong một thư mục khác và được gọi là những tệp khác trong thư mục đó. Những thứ này sẽ không còn được phản ánh trong
PATH và tôi đã phải easy_install những tệp Python của tớ vào bản phân phối Python của tớ.
4 hữu ích 0 phản hồi chia sẻ
Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Hướng dẫn matlab diff in python
programming
python
Python diff
Numpy diff
Numpy diff datetime
Python differentiate array
Ifft MATLAB
Numpy date difference
Reply
6
0
Chia sẻ
Review Hướng dẫn matlab diff in python ?
Bạn vừa Read Post Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Clip Hướng dẫn matlab diff in python tiên tiến và phát triển nhất
Share Link Down Hướng dẫn matlab diff in python miễn phí
Bạn đang tìm một số trong những Share Link Down Hướng dẫn matlab diff in python miễn phí.
Thảo Luận vướng mắc về Hướng dẫn matlab diff in python
Nếu Bạn sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn matlab diff in python , bạn vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha
#Hướng #dẫn #matlab #diff #python
