이미지의 각 열에 대해 질량 중심을 찾으려고합니다. 나는 현재 scipy.ndimage.measurements.center_of_mass 모듈과 간단한 반복을 사용한다. 현재 코드는 다음과 같습니다. def get_y_vec(img):
out = []
for col in img.T:
out.append(np.around(me
audio.wav 파일에서 스펙트로 그램을 그리기 위해 오디오 파일 작업을하고있었습니다. 나는 scipy 문서에있는 코드를 살펴 봤다. from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fs = 10e3
N = 1e5
amp = 2 * np.sqrt(2)
noi
두 개의 드문 드문 한 배열이 (거의) 동일한 지 확인하고 싶습니다. 반면 NumPy와 배열을 위해 당신이 할 수 있습니다 : import numpy as np
a = np.ones(200)
np.testing.assert_array_almost_equal(a, a)
이것은 내가 이해할 수있는 스파 스 배열, 작동하지 않습니다는 (두 배열의 크기와
하나는 '반 높이 너비'시그마 중 승산기 (사용자 설정)에 기초하여 에지 또는를 가우스 함수에 기초하여 자동 피크 검출을 수행하고 나중에 결정 . 사용자가 2 시그마에서 피크를 제한하도록 지정한 시나리오에서 알고리즘은 피크 중심 (mu)에서/- 2 * 시그마를 취합니다. 그러나, 나는 curve_fit에 의해 반환 된 시그마가 음수 일 수 있다는 것을 알아
모양이 3x3, 5x5, , ... scipy.ndimage.rotate 인 다른 배열 (dtype : np.float32)을 회전시킵니다. 입력 배열은 항상 sum <= 1.0이고 대부분의 경우 합계 1.0에서 매우 작은 엡실론을 뺀 값과 같습니다. 이 배열의 최소값은 항상 >= 0.0입니다. [0.0, 1.0]의 결과 값이 항상 scipy.ndimage
scipy.optimize를 사용하여이 기능을 최소화 할 수 있습니까? def obj(x):
Budget = ((df['CPP TA 30']/30 * df['TVC']) * x).sum()
x = (x - min_train_x)/(max_train_x-min_train_x)
x = np.array([x])
return (
행 주요 텍스트 데이터 파일을 numpy로로드하는 방법은 무엇입니까? loadtxt(..) 함수는 열 길이를로드합니다. 즉, 데이터는 첫 번째 행의 이름 아래 행에 있습니다. 이름이 첫 번째 열과 다음 열의 데이터에로드 할 수있는 방법은 무엇입니까? 주요 행 : field 1: d1, d2, d3, ...
field 2: d1, d2, d3, ...
f
나는 소리 샘플 모음을 기반으로 훈련을하려고합니다. 긍정적 인 샘플을 정규화하여 음의 샘플을 더 넓게 만들고 싶습니다. 이 내 코드입니다 : ~/.local/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in
check_array(array, accept_sparse, dtype, order, copy
저는 Cython으로 파이썬 입자 추적 코드의 성능을 높이기 위해 고심하고 있습니다. 분명히 from scipy.integrate import odeint
import numpy as np
from numpy import sqrt, pi, sin, cos
from time import time as Time
import multiprocessing