我正在尝试将Matlab代码转换为Python。我想在Python中实现Matlab的fdesign.lowpass()。使用scipy.signal.firwin()可以完全替代此Matlab代码:demod_1_a=mod_noisy*2.*cos(2*pi*Fc*t+phi);d=fdesign.lowpass('N,Fc',10,40,1600);Hd=design(d);y=filter(Hd,demod_1_a); 最佳答案 一个非常基本的方法是调用#spellouttheargsthatwerepassedtotheM
我有一个函数compare_images(k,a,b)比较两个二维数组a和b在函数内部，我将sigma=k的gaussian_filter应用到a我的想法是估计我必须多少平滑图像a以使其与图像b相似问题是我的函数compare_images只会在k变化超过0.5时返回不同的值，如果我这样做fmin(compare_images,init_guess,(a,b)它通常卡在init_guess值上。我认为问题是fmin(和minimize)往往从非常小的步骤开始，在我的例子中，这将为重现完全相同的返回值compare_images，所以该方法认为它已经找到了最小值。它只会尝试几次。有没有办
似乎matplotlib.tri.Triangulation使用了一个有缺陷且可能不正确的Delaunay三角剖分实现，该三角剖分将被qHull取代.我正在尝试使用mpl_toolkits.mplot3d.plot_trisurf()绘制trisurf并遇到一堆无用的异常(IndexError和主要是KeyError，没有指出到底出了什么问题)。因为scipy.spatial.Delaunay已经使用了qHull，我想知道是否有办法构建一个matplotlib.tri.Triangulation对象以与一起使用mpl_toolkits.mplot3d.plot_trisurf()使用s
我正在学习使用scipy.optimize.minimize优化多元约束非线性问题，但收到了奇怪的结果。我的问题:minimizeobjfunobjfunx*yconstraints0我的代码:fromscipyimportoptimizedeffunc(x):returnx[0]*x[1]bnds=((0,100),(0,5))cons=({'type':'eq','fun':lambdax:x[0]+x[1]-5})x0=[0,0]res=optimize.minimize(func,x0,method='SLSQP',bounds=bnds,constraints=cons)收到
我正在使用mayavi(3.3.2)显示体积等值面。通常，我的体积没有立方体素；例如，采样网格在X和Y方向可能为1mmx1mm，但在Z方向可能为1.4mm。如何使用mayavi的mlab.contour3d或mlab.pipeline.iso_surface让这些体积以正确的空间比例显示？我真的不想将体积重新采样到立方网格。另一种陈述问题的方式:我该怎么做才能让下面的代码显示一个球体而不是扁平的椭球体(采用volume预期的1:1:2宽高比体素作为给定的，并且没有重新生成或重新采样体积)。importnumpyasnpfromenthought.mayaviimportmlabdefs
有没有办法使用NumPy对向量值函数进行插值？/SciPy？有很多针对标量值函数的产品，我想我可以使用其中之一来分别估计向量的每个分量，但有没有更有效的方法？具体来说，我有一个函数f(x)=V，其中x是标量，V是向量。我还有一个xs及其对应的Vs的集合。我想用它来插入和估计任意x的V。 最佳答案 插值函数scipy.interpolate.interp1d也适用于插值的向量值数据(尽管不适用于向量值参数数据)。因此，只要x是标量，就可以直接使用。以下代码是对thescipydocumentation中给出的示例的轻微扩展:>>>fr
我是Theano的新手，我尝试实现react扩散系统的数值积分器-FitzHugh–Nagumomodel这个版本的:现在我的表达方式是:importtheanoasthimporttheano.tensorasTu=T.dmatrix('u')v=T.dmatrix('v')e=T.dscalar('e')a0=T.dscalar('a0')a1=T.dscalar('a1')dudt=u-u**3-vdvdt=e*(u-a1*v-a0)所以我还没有实现有限差分laplacianoperator然而。我的问题是在Theano中是否有一种聪明的方法来做这件事？
我在Python2.7中计算似然比检验时遇到问题。我有两个模型和相应的似然值。我认为比较模型L2是否优于模型L1(如果模型密切相关)的规则是查看-2*log(L2/L1)。然后我想找到对应于-2*log(L2/L1)的p值，并将其与L2优于L1的重要性相关联。这是我目前所拥有的:importnumpyasnpfromscipy.statsimportchisqprobL1=467400.#log(likelihood)ofmy1stfitL2=467414.#log(likelihood)ofmy2ndfitLR=-2.*np.log(L2/L1)#LR=-5.9905e-05p=ch
我正在做一个需要获取图像方差的项目。目前我正在采取2种方法(两种方法都有效但速度很慢):分别计算每个像素的方差:这是使用numpy的代码，varianceMatrix是输出varianceMatrix=np.zeros(im.shape,np.uint8)w=1#theradiusofpixelsneighborsny=len(im)nx=len(im[0])foriinrange(w,nx-w):forjinrange(w,ny-w):sampleframe=im[j-w:j+w,i-w:i+w]variance=np.var(sampleframe)varianceMatrix[j
问题是，我正在尝试为我的目的设计拟合程序，并希望使用scipy的差分进化算法作为初始值的一般估计量，然后将其用于LM算法以实现更好的拟合。我想用DE最小化的函数是分析定义的非线性函数和一些实验值之间的最小二乘法。我坚持的一点是功能设计。正如scipy引用中所述:“函数必须采用f(x,*args)的形式，其中x是一维数组形式的参数，args是完全指定函数所需的任何附加固定参数的元组"有一个丑陋的代码示例，我只是为了说明目的而编写的:deffunc(x,*args):"""args[0]=xargs[1]=y"""result=0foriinrange(len(args[0][0])):r
