python:T_w, M_sw, M_cw = TT * np.ones((68446, 1)), MM * np.ones((68446, 1)), SS * np.ones((68446 1)),怎么把这三个合成一个(68446,3)的ndarray,并获取ndarray的第一个数组

时间: 2023-08-21 10:03:28 浏览: 47
你可以使用 `numpy` 库中的 `column_stack` 函数将三个一维数组按列合并成一个二维数组,然后使用索引获取第一个数组,代码如下: ``` import numpy as np T_w, M_sw, M_cw = TT * np.ones((68446, 1)), MM * np.ones((68446, 1)), SS * np.ones((68446, 1)) merged_array = np.column_stack((T_w, M_sw, M_cw)) first_array = merged_array[:, 0] # 获取第一个数组 print(first_array) ``` 这样就可以将 `T_w`、`M_sw` 和 `M_cw` 合并成一个大小为 `(68446, 3)` 的名为 `merged_array` 的二维数组,并获取其中的第一个数组 `first_array`。
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python:怎么把这三个合成一个大小是(68446,3)的ndarray:T_w, M_sw, M_cw = TT * np.ones((cood.shape[0], 1)), MM * np.ones((cood.shape[0], 1)), SS * np.ones((cood.shape[0], 1))

你可以使用 `numpy` 库中的 `column_stack` 函数将三个一维数组按列合并成一个二维数组: ``` import numpy as np T_w, M_sw, M_cw = TT * np.ones((cood.shape[0], 1)), MM * np.ones((cood.shape[0], 1)), SS * np.ones((cood.shape[0], 1)) merged_array = np.column_stack((T_w, M_sw, M_cw)) ``` 这样就可以将 `T_w`、`M_sw` 和 `M_cw` 合并成一个大小为 `(68446, 3)` 的名为 `merged_array` 的二维数组。

python:怎么把这三个合成一个ndarray:T_w, M_sw, M_cw = TT * np.ones((cood.shape[0], 1)), MM * np.ones((cood.shape[0], 1)), SS * np.ones((cood.shape[0], 1))

你可以使用 `numpy` 库中的 `hstack` 函数将三个一维数组合并成一个二维数组: ``` import numpy as np T_w, M_sw, M_cw = TT * np.ones((cood.shape[0], 1)), MM * np.ones((cood.shape[0], 1)), SS * np.ones((cood.shape[0], 1)) merged_array = np.hstack((T_w, M_sw, M_cw)) ``` 这样就可以将 `T_w`、`M_sw` 和 `M_cw` 合并成一个名为 `merged_array` 的二维数组。

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优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X2 Y_square =Y2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta),把输入信号部分整理成函数:输入参数为t_vec,A,phi,noise;锁相测量部分也整理成代码,输入待测周期信号,以及频率freq,输出为A,phi,不用绘图

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