我有一个周期T的周期函数，想知道如何获得傅立叶系数列表。我尝试使用fft来自numpy的模块，但它似乎更专注于傅立叶变换而不是系列。也许是缺乏数学知识，但我看不到如何从fft计算傅立叶系数。感谢帮助和/或示例。 最佳答案 最后，最简单的事情(用黎曼和计算系数)是解决我的问题的最便携/高效/稳健的方法:importnumpyasnpdefcn(n):c=y*np.exp(-1j*2*n*np.pi*time/period)returnc.sum()/c.sizedeff(x,Nh):f=np.array([2*cn(i)*np.exp
我有一个周期T的周期函数，想知道如何获得傅立叶系数列表。我尝试使用fft来自numpy的模块，但它似乎更专注于傅立叶变换而不是系列。也许是缺乏数学知识，但我看不到如何从fft计算傅立叶系数。感谢帮助和/或示例。 最佳答案 最后，最简单的事情(用黎曼和计算系数)是解决我的问题的最便携/高效/稳健的方法:importnumpyasnpdefcn(n):c=y*np.exp(-1j*2*n*np.pi*time/period)returnc.sum()/c.sizedeff(x,Nh):f=np.array([2*cn(i)*np.exp
我在一个numpy数组中加载了一些音频数据，我希望通过查找静音部分来分割数据，即音频幅度在一段时间内低于某个阈值的部分。一个非常简单的方法是这样的:values=''.join(("1"if(abs(x)上面的代码找到了至少有MIN_SILENCE个连续元素小于SILENCE_THRESHOLD的部分。现在，很明显，上面的代码效率极低，并且严重滥用了正则表达式。有没有其他更有效的方法，但仍然可以得到同样简单和简短的代码？ 最佳答案 这是一个基于numpy的解决方案。我认为(?)它应该比其他选项更快。希望它相当清楚。但是，它确实需要两
我在一个numpy数组中加载了一些音频数据，我希望通过查找静音部分来分割数据，即音频幅度在一段时间内低于某个阈值的部分。一个非常简单的方法是这样的:values=''.join(("1"if(abs(x)上面的代码找到了至少有MIN_SILENCE个连续元素小于SILENCE_THRESHOLD的部分。现在，很明显，上面的代码效率极低，并且严重滥用了正则表达式。有没有其他更有效的方法，但仍然可以得到同样简单和简短的代码？ 最佳答案 这是一个基于numpy的解决方案。我认为(?)它应该比其他选项更快。希望它相当清楚。但是，它确实需要两
我想将一个大文本文件(大约1GB，3*10^6行和10-100列)加载为包含字符串的2Dnp数组。但是，似乎numpy.loadtxt()仅将float作为默认值。是否可以为整个数组指定另一种数据类型？我试过以下没有运气:loadedData=np.loadtxt(address,dtype=np.str)我收到以下错误消息:/Library/Python/2.7/site-packages/numpy-1.8.0.dev_20224ea_20121123-py2.7-macosx-10.8-x86_64.egg/numpy/lib/npyio.pycinloadtxt(fname,d
我想将一个大文本文件(大约1GB，3*10^6行和10-100列)加载为包含字符串的2Dnp数组。但是，似乎numpy.loadtxt()仅将float作为默认值。是否可以为整个数组指定另一种数据类型？我试过以下没有运气:loadedData=np.loadtxt(address,dtype=np.str)我收到以下错误消息:/Library/Python/2.7/site-packages/numpy-1.8.0.dev_20224ea_20121123-py2.7-macosx-10.8-x86_64.egg/numpy/lib/npyio.pycinloadtxt(fname,d
例如，我有100张分辨率相同的图片，我想将它们合并为一张图片。对于最终图片，每个像素的RGB值是该位置100张图片的平均值。我知道getdata函数可以在这种情况下工作，但是在PIL(PythonImageLibrary)中是否有更简单快捷的方法来做到这一点？ 最佳答案 假设您的图像都是.png文件，并且它们都存储在当前工作目录中。下面的python代码会做你想做的事。正如Ignacio所建议的，使用numpy和PIL是这里的关键。在构建平均像素强度时，您只需要小心在整数和float组之间切换。importos,numpy,PILf
例如，我有100张分辨率相同的图片，我想将它们合并为一张图片。对于最终图片，每个像素的RGB值是该位置100张图片的平均值。我知道getdata函数可以在这种情况下工作，但是在PIL(PythonImageLibrary)中是否有更简单快捷的方法来做到这一点？ 最佳答案 假设您的图像都是.png文件，并且它们都存储在当前工作目录中。下面的python代码会做你想做的事。正如Ignacio所建议的，使用numpy和PIL是这里的关键。在构建平均像素强度时，您只需要小心在整数和float组之间切换。importos,numpy,PILf
我有以下数据框timeXYX_t0X_tp0X_t1X_tp1X_t2X_tp200.0028760100NaNNaNNaNNaNNaN10.0029860100NaN0NaNNaNNaN20.03736711011.0000000NaN0NaN30.03737421020.50000011.0000000NaN40.03738931030.33333320.50000011.00000050.03739341040.25000030.33333320.500000....10303089.9622132562682560.0000002560.0039062550.003922103
我有以下数据框timeXYX_t0X_tp0X_t1X_tp1X_t2X_tp200.0028760100NaNNaNNaNNaNNaN10.0029860100NaN0NaNNaNNaN20.03736711011.0000000NaN0NaN30.03737421020.50000011.0000000NaN40.03738931030.33333320.50000011.00000050.03739341040.25000030.33333320.500000....10303089.9622132562682560.0000002560.0039062550.003922103
