t, dt = np.linspace(0, 1, len(data_EIQ), retstep=True)
时间: 2023-09-30 16:05:30 浏览: 36
这是一个常见的 numpy 函数 `linspace` 的用法。`linspace` 函数用于生成一个等间隔的数组。在这个例子中,`linspace(0, 1, len(data_EIQ), retstep=True)` 生成了一个从 0 到 1 的数组,数组的长度与 `data_EIQ` 的长度相同,并返回了步长 `dt`。这样可以用来对时间进行离散化,以便进行后续的数据处理或分析。
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优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%config InlineBackend.figure_format='retina'
def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq):
Omega = 2*np.pi*freq
return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random)
def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq):
Omega = 2*np.pi*ref_freq
ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec)
ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec)
signal_0 = signal * ref_0
signal_1 = signal * ref_1
X = np.mean(signal_0)
Y = np.mean(signal_1)
A = np.sqrt(X**2+Y**2)
phi = np.arctan2(Y,X)
print("A=", A, "phi=", phi)
t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001)
A = 1
phi = np.pi
noise = 0.2
ref_freq = 17.77777
signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq)
lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)
x = np.linspace(0, image_shape[0], image_shape[1]) y = np.linspace(0, image_shape[1], image_shape[0])作用
:
这段代码的作用是生成一个网格,其中x轴和y轴分别被分成了image_shape[1]和image_shape[0]个均匀的间隔,然后返回这个网格。
具体来说,np.linspace()函数会生成一个一维的数组,其元素值是在指定的起点和终点之间均匀分布的。在这里,x和y分别是一维数组,分别代表了横轴和纵轴上的坐标值。在图像处理中,这个网格通常被用来进行坐标变换、像素插值、图像配准等操作。
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