x1=np.linspace (0.0,5.0)

时间: 2023-10-31 07:31:57 浏览: 209
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numpy np.newaxis 的实用分享

这是一行 Python 代码，用于生成一个从 0.0 到 5.0 的等差数列。具体来说，np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 函数返回一个一维数组，其中包含 num 个均匀分布的样本，在区间 [start, stop] 内。在这个例子中，因为只提供了两个参数，所以默认生成50个样本。
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numpy.linspace函数具体使用详解

np.linspace(1, 10, 10, endpoint=False, retstep=True) 这将返回一个元组，第一个元素是上面的数组，第二个元素是步长0.9。 类似函数： - numpy.arange与numpy.linspace相似，但arange使用步长而非样本...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、序列的相加和相乘： n1=np.linspace(0,3,4,dtype=int) x1=np.array([2,0.5,0.9,1]).reshape(1,4) n2=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x2=np.linspace(0,0.7,8,dtype=float) n=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x1=np.append(x1,np.z

其中 n1 和 x1 分别表示序列1的索引和数值，n2 和 x2 分别表示序列2的索引和数值，通过 np.append 将两个序列合并为一个新的序列 x。您的代码应该继续如下所示： python import numpy as np import ...

s = np.linspace(0, 3, 10) cmap = sns.cubehelix_palette(start=0.0, light=1, as_cmap=True)

这段代码使用了NumPy和Seaborn库，其中np.linspace()函数生成了一个长度为10的数组，该数组从0开始，到3结束，间隔相等。接下来，sns.cubehelix_palette()函数创建了一种颜色映射，该映射可以用于可视化数据。参数...

xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max), np.linspace(x2_min, x2_max)) grid = np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()]

其中，xx1 和 xx2 通过 np.meshgrid 函数获得，np.linspace 函数用于生成一维的等差数列，ravel() 函数用于降维，np.c_ 函数将降维后的两个数组组合成一个二维数组。最终生成的 grid 数组即为所需的网格数据点坐标。

这段代码有什么问题吗：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、序列的相加和相乘： n1=np.linspace(0,3,4,dtype=int) x1=np.array([2,0.5,0.9,1]).reshape(1,4) n2=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x2=np.linspace(0,0.7,8,dtype=float) n=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x1=np.append(x1,np.zeros(8-len(n1))) x2=np.append(np.zeros(8-len(n2)),x2) x=x1+x2 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(3,1,1) ax1.stem(n1,x1) ax1.axis([-1,9,0,2.1]) ax2=fig.add_subplot(3,1,2) ax2.stem(n2,x2) ax2.axis([-1,9,0,0.9]) ax3=fig.add_subplot(3,1,3) ax3.stem(n,x) ax3.axis([-1,9,0,2.1]) plt.show()

这段代码在将两个序列 x1 和 x2 进行相加时，使用了 np.append 函数将两个数组合并，但是合并的方式有误。np.append 函数的第三个参数是 axis，表示将两个数组在哪个维度上进行合并，如果不指定 axis ...

x=np.linspace

关于你提到的np.linspace，它是NumPy库中的一个函数，用于生成等差数列。 np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)函数会返回在指定范围内均匀分布的数字序列。 参数解释...

X=np.linspace

这是一个NumPy库中的函数，用于生成等差数列。其中，参数start和stop分别表示数列起始和结束值，num表示数列中元素的个数。...X = np.linspace(0, 10, 5) print(X) 输出： [ 0. 2.5 5. 7.5 10. ]

x = np.linspace

np.linspace 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成等间隔的一维数组。其语法如下： python np.linspace(start, end, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 其中，start 和 end 分别为...

请使用np.linspace创建一个包含从-5到5（包含端点）的等差数列，共有21个元素，并打印出它的第11个元素。 x = np.linspace(-5.0,5.0,21) print(x) print(x[10])

x = np.linspace(-5.0, 5.0, 21) print(x) print(x[10]) 输出结果为： [-5. -4.5 -4. -3.5 -3. -2.5 -2. -1.5 -1. -0.5 0. 0.5 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. ] 0.0 第11个元素为0.0，符合要求。

显示代码中y_rec的函数表达式：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if name == 'main': snum =4 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量：snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -14 xe = 14 #x1 = np.linspace(xs, xe,snum) x1 = np.array([9, 9.1, 13 ]) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) # 输出均方根误差值 print("均方根误差为:", rmse) plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): ...

讲解下列代码：def make_grid(shape, window=256, min_overlap=32): """ Return Array of size (N,4), where N - number of tiles, 2nd axis represente slices: x1,x2,y1,y2 """ x, y = shape nx = x // (window - min_overlap) + 1 x1 = np.linspace(0, x, num=nx, endpoint=False, dtype=np.int64) x1[-1] = x - window x2 = (x1 + window).clip(0, x) ny = y // (window - min_overlap) + 1 y1 = np.linspace(0, y, num=ny, endpoint=False, dtype=np.int64) y1[-1] = y - window y2 = (y1 + window).clip(0, y) slices = np.zeros((nx,ny, 4), dtype=np.int64) for i in range(nx): for j in range(ny): slices[i,j] = x1[i], x2[i], y1[j], y2[j] return slices.reshape(nx*ny,4)

具体来说，函数首先根据 window 和 min_overlap 计算出水平方向和垂直方向上的矩形块数量 nx 和 ny，然后用 np.linspace 函数在水平和垂直方向上均匀分割原始数组，得到每个矩形块的起始和结束位置。...

def compute_ap(recall, precision): """ Compute the average precision, given the recall and precision curves # Arguments recall: The recall curve (list) precision: The precision curve (list) # Returns Average precision, precision curve, recall curve """ # Append sentinel values to beginning and end mrec = np.concatenate(([0.0], recall, [1.0])) mpre = np.concatenate(([1.0], precision, [0.0])) # Compute the precision envelope mpre = np.flip(np.maximum.accumulate(np.flip(mpre))) # Integrate area under curve method = 'interp' # methods: 'continuous', 'interp' if method == 'interp': x = np.linspace(0, 1, 101) # 101-point interp (COCO) ap = np.trapz(np.interp(x, mrec, mpre), x) # integrate else: # 'continuous' i = np.where(mrec[1:] != mrec[:-1])[0] # points where x axis (recall) changes ap = np.sum((mrec[i + 1] - mrec[i]) * mpre[i + 1]) # area under curve return ap, mpre, mrec这个代码什么意思

这段代码是计算平均精度（Average Precision, AP）的函数。AP是用于评估物体检测算法性能的一种指标，它是Precision-Recall曲线下的面积。该函数需要输入一个召回率曲线和一个精度曲线，然后使用梯形法或插值法计算...

def make_grid(shape, window=256, min_overlap=32): """ Return Array of size (N,4), where N - number of tiles, 2nd axis represente slices: x1,x2,y1,y2 """ x, y = shape nx = x // (window - min_overlap) + 1 x1 = np.linspace(0, x, num=nx, endpoint=False, dtype=np.int64) x1[-1] = x - window x2 = (x1 + window).clip(0, x) ny = y // (window - min_overlap) + 1 y1 = np.linspace(0, y, num=ny, endpoint=False, dtype=np.int64) y1[-1] = y - window y2 = (y1 + window).clip(0, y) slices = np.zeros((nx,ny, 4), dtype=np.int64) for i in range(nx): for j in range(ny): slices[i,j] = x1[i], x2[i], y1[j], y2[j] return slices.reshape(nx*ny,4)此段代码所运用的想法

3. 接下来，代码使用 np.zeros 函数创建一个形状为 (nx, ny, 4) 的零数组 slices，其中第三个维度表示每个矩形块的左上角和右下角坐标。 4. 最后，代码使用两个嵌套的循环，将每个矩形块的位置信息填充到 ...

x=np.linspace()

这个问题不完整，np.linspace()需要传入参数来生成一个等差数列。np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)中，start表示起始值，stop表示终止值，num表示等差数列中的...

z = np.linspace()

np.linspace()是一个numpy库中的函数，用于在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。它的语法如下： python np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 其中，参数...

# 画图 plt.figure(figsize=(9, 4), dpi=100) x1 = np.linspace(1, 7, 7) x2 = np.linspace(1, 12, 12) plt.subplot(121) plt.title('x^0') plt.plot(x2, data_0_hat, 'r--', marker='') plt.scatter(x1, data, marker='^') plt.subplot(122) plt.title('x^1') plt.plot(x2, data_1_hat, 'r--', marker='') plt.scatter(x1, data_1, marker='^') plt.show()

其中，x1 和 x2 分别是 7 个和 12 个等间距的数据点，data 和 data_1 是对应的原始数据，data_0_hat 和 data_1_hat 是使用模型预测得到的结果。在绘制时，使用了不同的标记来区分不同的数据点。最后使用 plt.show() ...

seta=np.linspace(-1*np.pi,np.pi,101) y1=np.sin(seta)什么意思

这段代码使用NumPy库中的linspace函数生成一个由-π到π（包括π）等间距的101个数的一维数组seta，然后使用NumPy库中的sin函数计算seta中每个元素的正弦值，并将结果存储在一维数组y1中。换句话说，这段...

修改代码，使求出来的数值结果保留到小数点后两位：import numpy as np # 定义高斯核函数 def gkernel(x, x0, sig): return np.exp(-(x-x0)**2/(2*sig**2)) # 定义曲率函数 def curvature(x, y): dy = np.gradient(y, x) ddy = np.gradient(dy, x) k = np.abs(ddy) / (1 + dy**2)**1.5 return k # 定义参数和数组 x1 = np.linspace(11, 14, 6) x2 = np.linspace(11, 14, 1000) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到与x1中的任意原采样点间隔不小于1的五个最大曲率点坐标 idx_max = np.argsort(curv_list)[-7:] x_max = x2[idx_max] x_max_sorted = np.sort(x_max) x_max_filtered = x_max_sorted[1:] # 从第二个点开始，保证与x1中的任意原采样点间隔不小于1 print("与x1中的任意原采样点间隔不小于1的五个最大曲率点的横坐标为:", x_max_filtered)

x1 = np.linspace(11, 14, 6) x2 = np.linspace(11, 14, 1000) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * ...

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