我的目标是获得具有图像空间频率的图-有点像对其进行傅立叶变换。我不关心频率为f的特征在图像上的位置(例如)；我只想要一个图形，告诉我每个频率有多少(频带的振幅可以用与该频率的对比度之和来表示)。我正在尝试通过numpy.fft.fft2来做到这一点功能。这里是一个链接minimalexample描述我的用例。事实证明，我只得到明显更大的frequencies[:30,:30]值，其中绝对最高值是frequencies[0,0]。我该如何解释呢？每个值的幅度究竟代表什么？我的最高值在frequency[0,0]中是什么意思什么是0Hz频率？我能否以某种方式对这些值进行分类，以便我的频谱与
我用Python中的一些数据绘制了曲面图。现在我试图改变这样一个情节的风格。但不幸的是，我陷入了线条颜色。它默认为黑色，但我想将其设为红色或任何其他颜色。我的代码是:frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmimportnumpyasnpdata=np.loadtxt("test.txt")defformateU(data):U=np.zeros((20,20))forvalueindata:U[value[0],value[1]]=value[2]retu
我只是想知道如何在不使用循环的情况下做这样的事情。我做了一个简单的测试，试图像使用numpy.array一样调用除法，但我得到了相同的ndarray。N=2M=3matrix_a=np.array([[15.,27.,360.],[180.,265.,79.]])matrix_b=np.array([[.5,1.,.3],[.25,.7,.4]])matrix_c=np.zeros((N,M),float)n_size=360./Nm_size=1./Mforiinrange(N):forjinrange(M):n=int(matrix_a[i][j]/n_size)%Nm=int(m
我有一个格式如下所示的CSV文件:"FieldName1","FieldName2","FieldName3","FieldName4""04/13/201014:45:07.008","7.59484916392","10","6.552373""04/13/201014:45:22.010","6.55478493312","9","3.5378543"...请注意，CSV文件中每一行的开头和结尾都有双引号字符，","字符串用于分隔每一行中的字段。CSV文件中的字段数可能因文件而异。当我尝试通过以下方式将其读入numpy时:将numpy导入为npdata=np.genfromtxt
我想模拟在三维空间中某些物体上吸收和反射的传播波。我想用python来做。我应该使用numpy吗？我应该使用一些特殊的库吗？如何模拟波浪？我可以使用波动方程吗？但如果我有反射(reflection)呢？有更好的方法吗？我应该用向量来做吗？但是当光线发散时，强度会降低。很难。提前致谢。 最佳答案 如果您在Python中进行任何计算密集型数值模拟，您绝对应该使用NumPy。模拟任意形状Material中电磁波的最通用算法是finite-differencetimedomainmethod(时差)。它在3-D晶格上求解波动方程，一次一个时
我正在尝试使用numpy的savetxt函数生成一堆文件作为另一个软件的输入。我正在尝试编写以下形式的数组:a=np.array([1,2,3,4,...])a.shape=>(1,n)格式为文本文件1,2,3,4,...当我输入命令时np.savetxt('test.csv',a,fmt='%d',delimiter=',')我得到一个如下所示的文件:1234...savetxt按照我对二维数组的预期方式工作，但我无法将一维数组的所有值都放在一行中有什么建议吗？谢谢编辑:我解决了这个问题。使用np.atleast_2d(a)作为savetxt的输入会强制savetxt将数组写成行，而
我的一个friend需要阅读大量格式化的数据(大约18000个数据集)，这很烦人。具体来说，数据应该是8列和大约8000行数据，但数据以7列的形式提供，最后一个条目溢出到下一行的第一列。此外，每~30行只有4列。这是因为某些上游程序正在将200x280阵列reshape为7x8120阵列。我的问题是:我们如何将数据读入8x7000数组。当列数不均匀时，我常用的np.loadtxt和np.genfromtxt库会失败。请记住，性能是一个因素，因为必须为~18000个数据文件完成此操作。这是典型数据文件的链接:http://users-phys.au.dk/hha07/hk_L1.ref
是否可以在numpy中使用3-D记录数组？(也许这是不可能的，或者也有更简单的方法来做事——我愿意接受其他选择)。假设我想要一个数组来保存3个变量(比如温度、降水、湿度)的数据，并且每个变量的数据实际上是一个包含2年(行)和6个月数据(列)的二维数组，我可以这样创建:>>>importnumpyasnp>>>d=np.array(np.arange(3*2*6).reshape(3,2,6))>>>d##commentsaddedforexplanation...#janfebmaraprmayJunarray([[[0,1,2,3,4,5],#yr1temp[6,7,8,9,10,1
我经常遇到并从复杂的网络中制作长尾度分布/直方图，如下图所示。从许多观察来看，它们使这些尾部的重端非常重且拥挤:但是，我读过的许多出版物都有更清晰的度数分布，在分布的末端没有这种团block，而且观察结果分布更均匀。!如何使用NetworkX和matplotlib制作这样的图表？ 最佳答案 使用logbinning(seealso)。以下代码采用表示度值直方图的Counter对象并对分布进行log-bin以生成更稀疏和更平滑的分布。importnumpyasnpdefdrop_zeros(a_list):return[iforiin
这个问题在这里已经有了答案:Python(NumPy,SciPy),findingthenullspaceofamatrix(6个答案)关闭8年前。必须有一种简单的方法来获得一个小的零空间(比如3x3)python的numpy或scipy中的矩阵。MATLAB可以在这方面做得很好。比方说:A=[123;234;246]rank(A)%rankis2null(A,'r')%askmatlabtobe('r')reasonableabout%itschoiceofavectorinA'snullspace最后一条命令的输出是:1-21它出现了——这是真的吗？-在numpy中事情并不那么简单
