np.arange(n+2)是什么意思

时间: 2023-05-28 18:03:17 浏览: 78
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几个常用的Python数据分析库（附案例+源码）.pdf

这个表达式可能存在一些问题，因为它不是一个有效的 Python 表达式。np.arange() 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个包含一系列数值的数组，其语法为 np.arange([start], stop, [step], [dtype])，其中： - start：可选参数，表示起始值，默认为 0。 - stop：必选参数，表示终止值，但不包括该值。 - step：可选参数，表示步长，默认为 1。 - dtype：可选参数，表示数组的数据类型，默认为 None。 因此，如果该表达式被修改为 np.arange(n, 2)，它的意思是创建一个包含从 n 开始，以步长为 1，但不包括 2 的一系列整数的数组。例如，np.arange(3, 10, 2) 将创建一个包含 3、5、7 和 9 的数组。
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t = np.arange(1, T+1, 1)/T freqs = t - 0.5 - 1.0 / T freqs = freqs + 0.j N = 500 Alpha = alpha * np.ones((1, K)) Alpha = Alpha + 0.j f_hat = np.fft.fftshift(np.fft.fft(f)) f_hat_plus = f_...
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无迹卡尔曼滤波算法的python实现与解读.docx

self.sigma_points[:, i+n+1] = x - sqrt_P[:, i] def _predict_sigma_points(self, f, dt): # 预测sigma点 for i in range(2 * self.n + 1): self.sigma_points[:, i] = f(self.sigma_points[:, i], dt) ...

bins = np.arange(n+2)是什么意思

这行代码应该是有语法错误的，应该是：bins = np.arange(n, 2) 它的意思是创建一个numpy数组，其中包含从n开始到2（不包括2）的一系列数字。例如，如果n为5，则bins将包含数组[5,4,3]。这通常用于定义直方图的bin...

分析 bins = np.arange(n+2)

这行代码的作用是创建一...具体来说，np.arange(n-2)会创建一个从0到n-3的整数序列，因为arange函数不包括终止值，所以n-2是序列的最大值。然后，这个序列被赋值给变量bins。 例如，如果n=5，则bins的值为[0, 1, 2]。

分析代码def motion_compensate(img, Mvx, Mvy, pel): m, n = np.shape(img)[0], np.shape(img)[1] #读取行数、列数 img = resize(img, (np.int32(m/pel), np.int32(n/pel)), mode = 'reflect' ) Blocksize = np.floor(np.shape(img)[0]/np.shape(Mvx)[0]) m, n = np.shape(img)[0], np.shape(img)[1] M, N = np.int32(np.ceil(m/Blocksize)*Blocksize), np.int32(np.ceil(n/Blocksize)*Blocksize) f = img[0:M, 0:N] Mvxmap = resize(Mvy, (N,M)) Mvymap = resize(Mvx, (N,M)) xgrid, ygrid = np.meshgrid(np.arange(0,N-0.99), np.arange(0,M-0.99)) X = np.clip(xgrid+np.round(Mvxmap/pel),0,N-1) Y = np.clip(ygrid+np.round(Mvymap/pel),0,M-1) idx = np.int32(Y.flatten()*N + X.flatten()) f_vec = f.flatten() g = np.reshape(f_vec[idx],[N,M]) g = resize(g, (np.shape(g)[0]*pel,np.shape(g)[1]*pel)) return g

2. 通过resize函数对图像进行下采样，以减少计算量，pel为下采样的倍数。 3. 根据运动矢量的大小计算出块的大小，即Blocksize。 4. 将下采样后的图像f扩展到M*N的大小。 5. 将运动矢量Mvx和Mvy分别通过resize函数...

分析一下def plot_binomial(n, p): '''绘制二项分布的概率质量函数''' sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2)

其中，n和p是二项分布的参数，sample = np.random.binomial(n, p, size=10000)表示生成10000个符合二项分布的随机数样本。这个函数可以用于可视化二项分布的概率质量函数，帮助我们更好地理解和分析二项分布的性质和...

m = (margin>0).astype(int) f=np.sum(m,axis=1) m[np.arange(n),y]=-f dW= X.T.dot(m)/n + 2*reg*W

这段代码是什么意思？ 这段代码是支持向量机（SVM）的损失函数关于权重矩阵W的梯度计算。其中： - margin是样本与各个类别之间的差值，即公式中的f(x_i,y_i) - f(x_i,y_j)+delta； - n是样本数量； - X是样本特征...

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数...

sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True) # 绘制直方图 # 设置标题和坐标 plt.title('二项分布的概率质量函数 其中：n={}, p={}'.format(n, p)) plt.xlabel('正面出现的次数') plt.ylabel('可能性')

这是一个 Python 代码，使用了 NumPy 库中的随机二项分布函数，生成了一个包含 10000 个样本的二项分布数据集。其中，n 和 p 分别代表二项分布的参数，size 参数指定了生成样本的数量。

1.用两种以上方法计算1+2+4+7+11+...+211 2.计算：1+3+3+5+5+5+5+...+11（重复次数为1,2,4，...） 3.计算：1+2+2+4+4+4+8+....+8+16+...+16 4.生成1000个标准偏态分布，并计算均值、方差、标准差、偏度和峰度，并与正态分布比较 5.绘制常见的t分布、卡方分布、F分布和密度函数与分布函数图，并比较随着自由度的变化，图形会产生怎样的变化

plt.plot(x, chi2.pdf(x, i), label="df={}".format(i)) plt.legend() plt.title("卡方分布的概率密度函数") plt.show() # F分布 dfn = [1, 2, 5, 10] dfd = [1, 2, 5, 10] x = np.linspace(0, 10, 1000) for i in...

def fft_v(x): # 向量计算 x = np.asarray(x, dtype=float) N = x.shape[0] if np.log2(N) % 1 > 0: raise ValueError("must be a power of 2") N_min = min(N, 2) n = np.arange(N_min) k = n[:, None] M = np.exp(-2j * np.pi * n * k / N_min) X = np.dot(M, x.reshape((N_min, -1))) while X.shape[0] < N: X_even = X[:, :int(X.shape[1] / 2)] X_odd = X[:, int(X.shape[1] / 2):] terms = np.exp(-1j * np.pi * np.arange(X.shape[0]) / X.shape[0])[:, None] X = np.vstack([X_even + terms * X_odd, X_even - terms * X_odd]) return X.ravel() 请将这段代码用MATLAB实现

以下是使用 MATLAB 实现的代码： ...2. 在 Python 中，可以使用 np.asarray 来将输入的数组转换为 float 类型，但是在 MATLAB 中，需要使用 double 函数将输入的数组转换为 double 类型。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import * a=2 #生成数据 t=np.arange(0,2*pi+0.1,0.1) x=a*(np.cos(t))**3 y=a*(np.sin(t))**3 theta = np.linspace(0,2*np.pi) m=2*np.cos(theta)+2 n=2*np.sin(theta)+2 #绘制图形 plt.plot(m,n,label='circle',color='r') plt.plot(x,y,label="sketch the curve",color='b') plt.xlabel("x") #x轴的标签 plt.ylabel("y") #y轴的标签 plt.title('curve') #指定坐标系范围 plt.xlim(-2,4.2) plt.ylim(-2,4.2) plt.legend() plt.show()我如何将这串代码在centos7上面运行

2. 安装numpy和matplotlib： sudo pip3 install numpy sudo pip3 install matplotlib 3. 在终端中运行代码： python3 文件名.py 注意，要将 "文件名.py" 替换为你保存代码的文件名。

dx = int((dx1 + dx2) / 2) dy = int((dy1 + dy2) / 2) x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy c++ Eigen

这段代码使用了Python中的numpy库来进行矩阵的操作，其中使用了meshgrid函数生成一个网格矩阵，np.arange函数生成等差数列，int函数进行了取整操作。 如果你想在C++中使用类似的操作，可以使用Eigen库。Eigen是一...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # 对整个网格预测函数值 Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制轮廓和训练样本 plt....

解释以下代码：def populate_x(self): layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist() #np.cumsum 计算每个数组轴向求和 例如np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5] #tolist 数组转向列表 #layerCumSum 计算得出了每一层边界处的对应的厚度值 self.periodL = layerCumSum[-1] #单周期总长度 self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres) #离散格点，得到每一个离散点的具体位置坐标，初值0，末值为单周期长度*重复周期数，步长为位置分辨率 N = self.xPoints.size #离散位置点总数 if N == 0: self.xPoints = np.array([0]) N = 1 self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int) self.xVc = np.empty(N) self.xMc = np.empty(N)

# np.cumsum 计算每个数组轴向求和，例如 np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5] # tolist 将数组转换为列表 # layerCumSum 计算得出每一层边界处的对应的厚度值 self.periodL = layerCumSum...

def dec2bin(n, count=8): """returns the binary of integer n, using count number of digits""" return [int((n >> y) & 1) for y in range(count-1, -1, -1)] def dec2binAry(x, bits): mask = np.expand_dims(2**np.arange(bits-1,-1,-1),1).T return (np.bitwise_and(np.expand_dims(x,1), mask)!=0).astype(int) def bin2decAry(x): if(x.ndim==1): x = np.expand_dims(x,0) bits = x.shape[1] mask = np.expand_dims(2**np.arange(bits-1,-1,-1),1) return x.dot(mask).astype(int) def Morton(A): A = A.astype(int) n = np.ceil(np.log2(np.max(A)+1)).astype(int) x = dec2binAry(A[:,0],n) y = dec2binAry(A[:,1],n) z = dec2binAry(A[:,2],n) m = np.stack((x,y,z),2) m = np.transpose(m,(0, 2, 1)) mcode = np.reshape(m,(A.shape[0],3*n),order='F') return mcode

2. dec2binAry(x, bits): 将整数x转换为bits位的二进制数组。使用了位掩码和按位与操作来实现。 3. bin2decAry(x): 将二进制数组x转换为对应的整数。使用了位权重和点积运算来实现。 4. Morton(A): 对输入的...

x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy c++ Eigen::Tensor

其中，使用了Eigen::Tensor来存储矩阵，通过双重循环来实现numpy中的arange()函数的功能，最后分别计算了x_o、y_o、x_i和y_i。注意，C++中整数相除默认向下取整，因此需要将除数改为2.0才能得到正确的结果。
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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。