我很快将开始最后一年的工程项目，包括实时跟踪在2D表面上移动的物体。这些对象将由我的算法使用featureextraction注册.我正在尝试做一些研究来决定我应该使用MATLAB还是使用PythonNumpy(NumericalPython)。我正在考虑的一些因素:1.)经验我在这两个方面都有相当的经验，但在使用Numpy进行图像处理方面可能更有经验。但是，我一直发现MATLAB非常直观且易于上手。2.)实时能力非常重要的一点是我的选择能够支持实时采集外接摄像头的视频数据。我找到了MATLAB的链接展示如何去做。我确信对于Python也是可能的，或许使用OpenCV库？3.)性能我听
在MATLAB中可以创建functionhandles用类似的东西myfun=@(arglist)body这样您就可以随时随地创建函数，而无需创建M文件。在Python中是否有一种等效的方法可以在一行中声明函数和变量，然后再调用它们？ 最佳答案 Python的lambda函数有些相似:In[1]:fn=lambdax:x**2+3*x-4In[2]:fn(3)Out[2]:14但是，您可以通过简单地将fn()定义为一个函数来实现类似的效果:In[1]:deffn(x):...:returnx**2+3*x-4...:In[2]:fn
这个问题在这里已经有了答案:PythonequivalentofMATLAB's"ismember"function(5个答案)关闭2年前。我正在努力为使用ismember的特定Matlab编码“模式”找到Numpy等价物|.不幸的是，这段代码往往是大部分时间花在我的Matlab脚本上的地方，所以我想找到一个有效的Numpy等价物。基本模式包括将子集映射到更大的网格上。我有一组存储为并行数组的键值对，我想将这些值插入到以相同方式存储的更大的键值对列表中。具体来说，我有季度GDP数据，我将其映射到月度时间网格，如下所示。quarters=[200712200803200806200809
我想在Numpy中创建一个类似MATLAB的元胞数组。我怎样才能做到这一点？ 最佳答案 Matlab元胞数组aremostsimilar到Python列表，因为它们可以容纳任何对象-但scipy.io.loadmat将它们导入为numpy对象数组-这是一个dtype=object的数组。老实说，尽管您使用Python列表也一样好-如果您保存的是一般对象，您将失去numpy数组的几乎所有优点(这些数组旨在保存一系列值，每个值都具有相同的数量内存)。 关于python-相当于MATLAB元胞
我一直在将isomap算法的代码从MATLAB移植到Python。我正在尝试使用spy函数可视化稀疏模式。MATLAB命令:spy(sparse(A));drawnow;Python命令:matplotlib.pyplot.spy(scipy.sparse.csr_matrix(A))plt.show()我无法使用上述命令在Python中重现MATLAB结果。使用仅包含非稀疏格式A的命令会给出与MATLAB非常相似的结果。但这需要很长时间(A是2000到2000)。什么是MATLAB等同于scipy的稀疏函数？ 最佳答案 也许是您的
使用zip函数，Python允许循环并行遍历多个序列。zip(List1,List2)中的(x,y):MATLAB是否有等效的语法？如果不是，使用MATLAB同时迭代两个并行数组的最佳方法是什么？ 最佳答案 如果x和y是列向量，你可以这样做:fori=[x';y']#dostuffwithi(1)andi(2)end(对于行向量，只需使用x和y)。这是一个运行示例:>>x=[1;2;3;]x=123>>y=[10;20;30;]y=102030>>fori=[x';y']disp(['sizeofi='num2str(size(i)
我正在尝试在Python上实现最小二乘曲线拟合算法，我已经在Matlab上编写了它。但是，我无法获得正确的变换矩阵，而且问题似乎发生在求解步骤。(编辑:我的变换矩阵在Matlab中非常准确，但在Python中完全不准确。)我在网上看了很多资源，它们都表明要翻译Matlab的“mldivide”，如果矩阵是方阵和非奇异矩阵，则必须使用“np.linalg.solve”，而“np.linalg.lstsq”'否则。但是我的结果不匹配。问题是什么？如果它与函数的实现有关，那么mldivide在numpy中的正确翻译是什么？我在下面附上了两个版本的代码。它们本质上是完全相同的实现，除了求解部分
存在MATLAB代码来查找所谓的“最小体积封闭椭圆体”(例如here，还有here)。为方便起见，我将粘贴相关部分:function[A,c]=MinVolEllipse(P,tolerance)[dN]=size(P);Q=zeros(d+1,N);Q(1:d,:)=P(1:d,1:N);Q(d+1,:)=ones(1,N);count=1;err=1;u=(1/N)*ones(N,1);whileerr>tolerance,X=Q*diag(u)*Q';M=diag(Q'*inv(X)*Q);[maximumj]=max(M);step_size=(maximum-d-1)/((d
我想使用Python2.6.5计算大型矩阵(大约1000x1000)的特征值。我一直做不到这么快。我还没有找到解决这个问题的任何其他话题。当我运行时a=rand(1000,1000);tic;fori=1:10eig(a);endtoc;在MATLAB中大约需要30秒。Python中的类似测试需要216秒。使用RPy通过R运行它并没有明显加快计算速度。Octave中的测试耗时93秒。我对速度的差异感到有点困惑。我在网上能找到的类似此类问题的唯一实例是this，已经有好几年了。该问题中的发帖人具有不同的Python目录结构(我将其归因于帖子的年代，尽管我可能会弄错)，因此我没有足够的信心
我希望从Python到MATLAB。我需要使用MATLABImageAcquisitionToolbox从摄像机中采集少量图像。MATLAB似乎是一个很好的解决方案，因为图像采集很容易，之后我必须做一些图像处理。我已经搜索了很长时间，但仍然没有找到任何可以从Python中执行此操作的方法。以下是我的一些尝试:mlabwrap1.1-运行MATLAB脚本:MATLAB脚本如下:vid=videoinput('testadaptor');img=getsnapshot(vid);imwrite(img,'./image.png','png');您可以使用以下命令运行此脚本:mlab.run
