jet_map[:127] = [np.linspace(0, 1, 127), np.zeros(127), np.zeros(127)]

时间: 2023-12-02 21:04:32 浏览: 56
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numpy np.newaxis 的实用分享

This code creates a new entry in the dictionary `jet_map` with the key `127` and the value of an array containing three arrays. The first array contains 127 evenly spaced values between 0 and 1, created using the `np.linspace` function. The second and third arrays are both arrays of zeros, also with a length of 127. Overall, this code creates a colormap with a gradient that goes from black to bright red, with 127 different shades of red.
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python定间隔取点(np.linspace)的实现

linspace_points = np.linspace(0, 10, 5) print(linspace_points) 输出结果将会是： [ *. *.***. *.5 10. ] np.linspace在生成等间隔点时，不仅仅考虑了起始值、结束值和间隔数，还能够保证包括...

jet_map[:127] = [np.linspace(0, 1, 127), np.zeros(127), np.zeros(127)]怎么改

- 要将前127个颜色设置为绿色，可以将代码改为：jet_map[:127] = [np.zeros(127), np.linspace(0, 1, 127), np.zeros(127)] - 要将前127个颜色设置为蓝色，可以将代码改为：jet_map[:127] = [np.zeros(127), np....

修改代码为找出区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标：x1 = np.linspace(-2, 40, 10) x2 = np.linspace(-2, 40, 100) 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]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-10:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 2): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

idx_max = np.where(np.diff(np.sign(curv_list)) == -2)[0] + 1 x_max = x2[idx_max] print("区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标为：", x_max) 修改后的代码中，增加了采样点数，从而提高曲率计算的精度。找...

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)

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]) ...

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)

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 #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

x2 = np.append(np.zeros((1, 4)), x2.reshape(1, 8), axis=1) x = x1 + x2 y = x1 * x2 # 绘制图像 plt.subplot(2, 1, 1) plt.stem(n, x[0]) plt.title('Sequence Addition') plt.subplot(2, 1, 2) plt.stem(n, y...

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()

x2 = np.append(np.zeros((1, 8-len(n2))), x2.reshape(1, 8), axis=1) x = x1 + x2 # 绘制图像 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(3, 1, 1) ax1.stem(n1, x1[0]) ax1.axis([-1, 9, 0, 2.1]) ax2 = fig.add...

修改代码为找出区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标：mport 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(-2, 40, 10) x2 = np.linspace(-2, 40, 100) 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]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-10:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 2): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

idx_max = np.where(np.diff(np.sign(curv_list)) == -2)[0] + 1 x_max = x2[idx_max] print("区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标为：", x_max) # 绘制曲率函数图像 plt.plot(x2, curv_list) plt.xlabel('x') ...

修改代码：根据y_rac在区间[-4,4]内的曲率由大到小的顺序，依次选点十个做圆心，半径为0.02且新的园不能和旧园相交。并画出最终图像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(-4, 4, 7) x2 = np.linspace(-4, 4, 100) 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]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-7:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 8/7): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

overlap = np.zeros((top_k_points.shape[0], top_k_points.shape[0]), dtype=bool) # 根据每个圆的圆心和半径，绘制圆 fig, ax = plt.subplots() for i in range(top_k_points.shape[0]): for j in range(i): if...

x = np.linspace(0, np.pi)

x = np.linspace(0, np.pi)是一个使用numpy.linspace函数的例子。该函数的参数包括起始值、结束值和样本数量等。在这个例子中，起始值为0，结束值为π，样本数量默认为50。因此，x将包含从0到π之间的50个等间距的...

优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' #输入信号 def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq noise = 0.2 return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random(t_vec.size)-1) #锁相测量 def lock_in_measurement(signal,t_vec,A,phi,noise,ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) #参量 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi ref_freq = 17.77777 #混频 signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 #滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) #计算振幅和相位 A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # 进行锁相放大测量 lock_in_measurement(signal,t_vec,A,phi,noise,ref_freq)

t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # 生成信号 signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # 进行锁相放大测量 lock_in_measurement(signal,...

纵坐标的取值：depth = np.linspace(5344, 5454, 100) 横坐标的取值：每条线np.random.uniform(0, 10, size=100)，0和10可调 所有子图共享Y轴,用python编程生成折线图

depth = np.linspace(5344, 5454, 100) # 横坐标取值，每次随机生成100个介于0到10之间的数值 lines_data = [np.random.uniform(0, 10, size=100) for _ in range(len(depth))] # 创建一个新的图形 fig, ax = plt....

import netCDF4 as nc import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt filename = r'C:\Users\24759\.spyder-py3\wrfout_d01_2020-08-20_02_00_00 (1)' data = nc.Dataset(filename) temperature = data.variables['T'][:] qrain = data.variables['QRAIN'][:] qcloud= data.variables['QCLOUD'][:] subzero_temperature = temperature < 273 overcooled_water = np.logical_and(subzero_temperature, np.logical_or(qcloud > 0, qrain > 0)) t_2d = temperature[0, 0, :, :] overcooled_water_grid = np.zeros_like(t_2d, dtype=bool) overcooled_water_grid[overcooled_water[0, 0, :, :]] = True x = np.linspace(0, 1, t_2d.shape[1]) y = np.linspace(0, 1, t_2d.shape[0]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) cf = ax.contourf(x, y, t_2d, cmap='coolwarm') cbar = plt.colorbar(cf) ax.contour(x, y, overcooled_water_grid, colors='green', linewidths=1) ax.set_title("Temperature and Overcooled Water Distribution") ax.set_xlabel("Longitude") ax.set_ylabel("Latitude") cbar.ax.set_ylabel('Temperature (K)', rotation=270, labelpad=15) plt.show()在这段代码的基础上画出（100，25）到（120，36）的航线图

overcooled_water_grid = np.zeros_like(t_2d, dtype=bool) overcooled_water_grid[overcooled_water[0, 0, :, :]] = True # 获取经纬度数据 lon = data.variables['XLONG'][0] lat = data.variables['XLAT'][0] #...

t_sim = np.linspace(0, 8, 10)

具体而言，np.linspace(0, 8, 10)的意思是从0到8之间生成10个等间距的数值，也就是0、0.888、1.778、2.667、3.556、4.444、5.333、6.222、7.111和8。这个数组通常用于创建时间序列或坐标轴上的刻度。

axis_x=np.linspace(0, 20, 100)

具体来说，np.linspace(0, 20, 100) 函数接收三个参数，分别是起点、终点和元素个数。在这里，起点是 0，终点是 20，元素个数是 100。因此，axis_x 数组中的第一个元素是 0，最后一个元素是 20，相邻两个元素之间的...

x=np.linspace(0,4*np.pi)基本用法

np.linspace(0, 4 * np.pi) 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建等差数列，从起点 0 到终点 4 * np.pi（其中 np.pi 表示 π 的近似值）。这个函数返回一个数组，包含了指定范围内的线性间隔元素。其基本用法...

z = np.linspace()

np.linspace()是一个numpy库中的函数，...z = np.linspace(0, 1, 10) print(z) 输出结果为： [0. 0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556 0.66666667 0.77777778 0.88888889 1. ]

x=np.linspace

你好！感谢你的提问。...x = np.linspace(0, 10, num=100) print(x) 以上代码将生成一个包含100个元素的数组，元素从0到10（包括10）均匀分布。 希望能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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![缺失值处理（Missing Value Imputation）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190521154527414.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1bmxpbnpp,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 自动化缺失值处理概览 在数据科学的实践中，数据分析和建模的一个常见挑战是处理含有缺失值的数据集。缺失值不仅会降低数据的质量，而且可能会导致不准