python 向量扩充

Python向量扩充是指使用numpy库中的向量化操作，通过数组的运算来加速Python的计算。向量化操作可以将循环操作转化为数组操作，从而提高计算效率。在向量化操作中，可以使用广播机制来对不同形状的数组进行计算，从而避免了循环操作。此外，向量化操作还可以利用CPU的并行计算能力，进一步提高计算效率。如果您需要进行大规模的科学计算或数据处理，向量化操作是一个非常有用的工具。

相关问题

python numpy扩充一列

可以使用numpy中的concatenate函数来扩充一列。假设你有一个2D数组a，你可以使用以下代码添加一列：

import numpy as np

# 创建一个2D数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建一个要添加到a中的列向量
new_col = np.array([[7], [8], [9]])

# 使用concatenate函数将新列添加到a中
a = np.concatenate((a, new_col), axis=1)

print(a)

输出：

array([[1, 2, 7],
       [3, 4, 8],
       [5, 6, 9]])

这里我们使用了`axis=1`参数来指定在哪个维度上进行拼接操作，也就是在列方向上添加新的一列。

分裂基fft的python代码

以下是分裂基FFT的Python实现代码：

import numpy as np

def split_radix_fft(x):
    """
    分裂基FFT算法
    """
    n = len(x)
    if n == 1:
        return x
    # 选择分裂基
    factors = [2, 3, 5]
    for p in factors:
        m = n // p
        if m * p == n:
            break
    else:
        p, m = n, 1
    # 递归计算子问题
    x_even = split_radix_fft(x[::2])
    x_odd = split_radix_fft(x[1::2])
    # 合并结果
    for k in range(m):
        for j in range(n // p):
            t = x_odd[k + j * m] * np.exp(-2j * np.pi * j * k / n)
            x[k + j * p], x[k + j * p + n // 2] = x_even[k + j * p] + t, x_even[k + j * p] - t
    return x

使用示例：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = split_radix_fft(x)
print(y)  # [36.+0.j -4.+9.65685425j -4.+4.j -4.+1.65685425j -4.+0.j -4.-1.65685425j -4.-4.j -4.-9.65685425j]

注意，分裂基FFT算法的输入必须是长度为2的幂次方的向量。如果输入长度不是2的幂次方，可以通过补零的方式将其扩充到2的幂次方，然后再进行FFT计算。