二维线性变换python代码
时间: 2023-10-14 13:30:19 浏览: 29
二维线性变换可以用矩阵乘法来表示,以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义二维向量
v = np.array([1, 2])
# 定义变换矩阵
A = np.array([[2, 1], [-1, 3]])
# 计算变换后的向量
w = A.dot(v)
print(w)
```
在上面的代码中,我们使用 `numpy` 库定义了一个二维向量 `v`,并定义了一个变换矩阵 `A`。我们可以使用 `dot` 函数来计算变换后的向量 `w`,并最终输出结果。
相关问题
二维线性变换动画python代码
以下是一个简单的二维线性变换动画的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
# 定义初始点和变换矩阵
x = np.array([1, 1])
A = np.array([[2, -1], [1, 1]])
# 定义动画函数
def animate(i):
global x
x = np.dot(A, x)
plt.cla()
plt.xlim([-5, 5])
plt.ylim([-5, 5])
plt.plot([0, x[0]], [0, x[1]], 'r-', lw=2)
plt.plot(0, 0, 'ko')
plt.plot(x[0], x[1], 'bo')
# 创建动画对象
fig = plt.figure()
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, interval=500)
# 展示动画
plt.show()
```
运行代码后,将会生成一个动画窗口,展示初始点和每次变换后的点。每隔500毫秒,程序将自动执行一次变换,更新点的位置。你可以根据需要调整初始点和变换矩阵,以及动画的帧率和持续时间等参数。
BM3D二维线性变换
BM3D算法中的二维线性变换是由两个步骤组成的。首先,对于相似的块,进行正交变换。这个正交变换可以将块内的信息表示为一组系数。然后,将这些块的系数叠加在一起,形成一个三维矩阵。接下来,在这个三维矩阵上进行块间的正交变换,得到变换后的系数矩阵。这个二维线性变换的目的是在块内和块间同时捕获图像的特征信息,从而实现去噪效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [BM3D 图像降噪算法与 Python 实现](https://blog.csdn.net/u011660367/article/details/130701681)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [BM3D 去噪算法原理解析与代码实现](https://blog.csdn.net/fangwei1993/article/details/125548068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]