怎么用python改写matlab代码ind = find(D > 1/beta);

时间: 2023-06-03 09:03:23 浏览: 147
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FINDIND:查找两个矩阵之间匹配元素的索引（v2.0，1 月 9 日）-matlab开发

您可以使用以下代码将MATLAB代码转换为Python： ind = np.where(D > 1/beta)[0] 注意，您需要导入NumPy库才能使用np.where函数。同时，确保您已将变量D和beta替换为相应的Python变量。
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【MATLAB神经网络30个案例分析：LVQ1用于人脸识别】 LVQ（Learning Vector Quantization）神经网络是一种监督学习的分类模型，尤其适用于模式识别和分类任务。在这个案例中，LVQ网络被应用于人脸识别，这是一项在...

void main() { u8 key_temp=0; u8 save_value=0; u8 save_buf[3]; while(1) { key_temp=key_scan(1); //??????????? //?????? //?????? if(IND_KEY1==0) //??????????1 { save_value+=10; //?save_value??10 if(save_value>255) { save_value=255; } IND_KEY1=1; //??????1????? } else if(IND_KEY2==0) //??????????2 { save_value-=10; //?save_value??10 if(save_value<0) { save_value=0; } IND_KEY2=1; //??????2????? } else if(IND_KEY3==0) //??????????3 { save_value+=1; //?save_value??1 if(save_value==255) { save_value=255; } IND_KEY3=1; //??????3????? } else if(IND_KEY4==0) //??????????4 { save_value-=1; //?save_value??1 if(save_value<0) { save_value=0; } IND_KEY4=1; //??????4????? } //????????,??????????? //?????? //?????????? //?????????? //?save_value??????????? save_buf[0]=save_value/100; save_buf[1]=save_value%100/10; save_buf[2]=save_value%100%10; //???????save_value smg_display(save_buf,6); } }优化使k1，k2，k3分别控制三位数码管分别加1，k4储存

if(IND_KEY1==0) { if(selected_digit == 0) { save_value += 100; if(save_value > 255) { save_value = 255; } } else if(selected_digit == 1) { save_value += 10; if(save_value > 255) { save_value...

使用MATLAB,请输出结果，代码如下：str=input(",'s'); ind=find((str>='a'&str<='z')(str>='A'&str<='Z)); str1=str(ind); disp(str1);

这段代码存在语法错误，应该修改为： ...ind = find((str >= 'a' & str <= 'z') | (str >= 'A' & str <= 'Z')); str1 = str(ind); disp(str1); 运行结果示例： 请输入字符串：Hello, World! HelloWorld

function Im2=pParam(Im,perct) bestDelta=Im; BestThrd=0; [m,n]=size(Im); for Thrd=0:255 ind1=find(Im<=Thrd); ind2=find(Im>Thrd); if(~isempty(ind1)&&~isempty(ind2)) p1=length(ind1)/(m*n); p2=length(ind2)/(m*n); Delta=abs(p2-perct); if(Delta<bestDelta) BestThrd=Thrd; bestDelta=Delta; end end end Im2=zeros(m,n); Im2(find(Im>BestThrd))=1; Im2=logical(Im2); end给每段代码加上注释

ind1=find(Im<=Thrd); % 找到小于等于当前阈值的像素的下标 ind2=find(Im>Thrd); % 找到大于当前阈值的像素的下标 if(~isempty(ind1)&&~isempty(ind2)) % 如果两个下标集合都不为空 p1=length(ind1)/(m*n); % ...

详细解释这段代码 ind = find(desc<0);%更新最大步长 if ~isempty(ind) stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; costmax = 0; else stepmax = 0; deltmax = 0; end

这段代码是用于更新最大步长的。具体来说，该代码首先寻找所有梯度 desc 中小于 0 的元素，这些元素对应着目标函数下降的方向。接着，如果存在这样的元素，则计算这些元素对应的 SigmaNew 元素与 desc 元素之比的...

clc; clear all; close all; I=imread('cc.png'); I1=rgb2gray(I); %转灰度图 [H,W,G]=size(I1); H1=H/4;H2=H*2/3;W1=W/10;W2=W*85/100; S=(W2-W1)*(H2-H1); I2=imcrop(I1,[W1,H1,W2,H2]); I3=im2bw(I2,0.6); I3=~I3; se=strel('disk',5); I3=imclose(I3,se); I3=imopen(I3,se); I3=imopen(I3,se); L=bwlabel(I3); STATS=regionprops(L,'all'); strNum=max(L(:)); for i=1:1:strNum rectangle('position',STATS(i).BoundingBox,'edgecolor','r'); end Ar=cat(1,STATS.ConvexArea); ind= find(Ar>S/4); rectangle('position',STATS(ind).BoundingBox,'edgecolor','r'); CK=cat(1,STATS.BoundingBox); I4=imcrop(I,[CK(ind,1),CK(ind,2),CK(ind,3),CK(ind,4)]); subplot,imshow(I4);

这段代码主要是对一张图像进行处理，提取其中的某些目标，并将其包围的矩形框绘制出来。...需要注意的是，这段代码中使用了一些 MATLAB 的图像处理函数和语法，如果没有相关的基础知识可能不太容易理解。

解释这段代码：ind = find(desc<0); stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind));

这段代码涉及到数值计算中的最大步长问题。 首先，desc 是一个向量，它表示当前点的梯度方向（下降方向）。find(desc) 表示找到所有 desc 中小于零的元素的下标，这些元素对应的方向是当前点的下降方向。 ...

def getPureSample(raw_data,start,end,sr=22050): ''' Takes a numpy array and spilts its using start and end args raw_data=numpy array of audio sample start=time end=time sr=sampling_rate mode=mono/stereo ''' max_ind = len(raw_data) start_ind = min(int(start * sr), max_ind) end_ind = min(int(end * sr), max_ind) return raw_data[start_ind: end_ind] 将上述python代码翻译成matlab代码

以下是将上述Python代码翻译为MATLAB代码的示例： matlab function pureSample = getPureSample(raw_data, start, ending, sr) % Takes a vector and splits it using start and ending args % raw_data: ...

解释这段代码：ind = find(desc<0); stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; if isempty(stepmax) || stepmax==0 Sigma = SigmaNew; return end if stepmax > 0.1 stepmax=0.1; end

1. ind = find(desc);：找到梯度向量中所有元素值小于0的位置，将这些位置的下标保存在ind中。 2. stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind));：计算可以沿着梯度方向移动的最大步长，这个步长应该是使得...

matlab中ptemp = matlabpath; ind = strfind(ptemp,';'); filepath = ptemp(ind(end)+1:end);什么意思

这段代码的意思是获取当前 Matlab 环境中最后一个路径的字符串。具体来说，它首先获取 Matlab 的路径，然后在路径中查找分号，找到最后一个分号的位置，然后将该位置之后的字符串作为 filepath 变量的值。

>>b = zeros(3); >>b(:) = 1:9 >>IND = [3 4 5 6] >>[I,J] = ind2sub(size(b),IND)帮我解释这个代码

这段代码的含义如下： 第一行创建了一个 3x3 的全零矩阵 b。 第二行将 b 中所有元素依次赋值为 1 到 9，也就是将 b 中的每个元素按行优先顺序分别赋值为 1，2，3，4，5，6，7，8，9。 第三行创建了一个索引向量 ...

ind = find(desc<0);%更新最大步长 if ~isempty(ind) stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; costmax = 0; else stepmax = 0; deltmax = 0; end

这段代码是一个最优化算法中的步骤，用于更新最大步长。具体来说，假设当前点的位置为x，搜索方向为d，则可以通过最小化目标函数来确定下一步的位置x'，即： x' = x + alpha*d 其中alpha是步长。而在实际应用中，...

while (min(Ar)<ar2) L = bwlabel(bW_st1); stats = regionprops(L); Ar = cat(1, stats.Area); ind = find(Ar ==); bW_st1(find(L==ind(1)))=0; end 改为for循坏

将 while 循环改为 for 循环的话... bW_st1(find(L == ind(1))) = 0; end 这样，代码将会执行 ar2 次循环，每次循环都会计算一次 stats.Area，找到其中最小值的索引，并将对应的区域从 bW_st1 中删除。

import re import urllib from bs4 import BeautifulSoup def weixinData(self, name: str) -> str: # 从此处开始编写代码 curns = 'YES' findname = re.compile(r'(.*?)', re.S) findind = re.compile(r'<span.*>(.*?).*') urldate = [] url = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/open/show/weixindata.html" head = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36' } text = urllib.request.Request(url, headers=head) html = '' texts = urllib.request.urlopen(text) html = texts.read().decode('utf-8') shem = BeautifulSoup(html, 'html.parser') for tr in shem.find_all('tr'): tr = str(tr) bate = [] ind = re.findall(findind, tr) bate.append(ind) names = re.findall(findname, tr) bate.append(names) urldate.append(bate) # print(urldate) left, right = 1, (len(urldate)) - 1 # print(right) while left <= right: # print(left) tabe = urldate[left] # print(tabe) # print (tabe[0][0]) if tabe[0][0] == name: # print(4) if tabe[1][2][-1] != '+': # print(1) # print(tabe[1][2]) if float(tabe[1][2]) < 90000: curns = 'NO' if str(tabe[1][5])[-1] != '+': # print(2) if int(tabe[1][5]) < 80000: curns = 'NO' if float(tabe[1][1].replace('万', '')) > 300: # print(3) curns = 'NO' left += 1 return curns print(weixinData('占豪'))

这段代码中的问题在于函数weixinData(self, name: str)的定义中使用了self，但是在函数的调用中没有传递任何参数给self。因此，在调用weixinData()函数时，你需要将类的实例作为第一个参数传递给它。如果你只需要...

function r = vqlbg(d,k) e = .01; r = mean(d, 2); dpr = 10000; for i = 1:log2(k) r = [r*(1+e), r*(1-e)]; while (1 == 1) z = disteu(d, r); [m,ind] = min(z, [], 2); t = 0; for j = 1:2^i r(:, j) = mean(d(:, find(ind == j)), 2); %#ok<FNDSB> x = disteu(d(:, find(ind == j)), r(:, j)); %#ok<FNDSB> for q = 1:length(x) t = t + x(q); end end if (((dpr - t)/t) < e) break; else dpr = t; end end end

这是一个 MATLAB 函数，用于对一组数据进行矢量量化。具体来说，它使用 Lloyd-Max 算法对给定的数据集进行聚类，然后返回每个聚类的聚类中心。这些聚类中心可以用于将新数据点映射到最近的聚类中心，从而实现数据的...

怎么用python改写matlab代码ind = find(D > 1/beta); D = diag(D(ind) - 1/beta); L = U(:,ind) * D * VT(ind,:);

可以使用numpy库来实现类似的操作。代码如下： import numpy as np ind = np.where(D > 1/beta)[0] D = np.diag(D[ind] - 1/beta) L = np.dot(U[:,ind], np.dot(D, VT[ind,:]))

怎么用python改写matlab代码ind = find(D > 1/beta); D = diag(D(ind) - 1/beta);

可以使用numpy库中的函数实现： import numpy as np ind = np.where(D > 1/beta)[0] D = np.diag(D[ind] - 1/beta)
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