我正在尝试实现一个巴特沃斯带通滤波器,以便在Python (我是新手)中实现wav文件。我现在得到的代码如下所示
import wave
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
from scipy.signal import filtfilt
# open the audio file and extract some information
spf = wave.open('clip.wav','r')
(nChannels, sampWidth, samp
我有一个非常小的指数值列表(例如,exp(n)和n<-300),它们是由高斯PDF生成的。
我想计算它们中的每一个与和成正比的程度,比如下面类似python的伪代码所做的那样:
s = 0 # sum of all values
for n in exponents:
s += exp(n)
for n in exponents:
k = exp(n)/s # I want to compute k for each n
问题是,由于n的值都很小,所以有时求和s是零,我会得到除以零的错误。
我知道我可以做的一件事是向所有的n添加一个常量值(比如300),以防止下溢,
在本例中,我正在尝试将图像与用户提供的蒙版进行卷积
u = array([[-2,-2,-2],[-2,25,-2],[-2,-2,-2]])/9
使用命令
In[1]: import scipy.ndimage as ndi
In[2]: import skimage.io as io
In[3]: c = io.imread('cameraman.png')
In[4]: cu = ndi.convolve(c,u)
In[5]: io.imshow(cu)
我正在检查GNU Octave中的命令:
Octave-3.8: 1> c = imread(
我正在使用JITCODE来计算Lorenz振子的lyapunov指数。 下面是documentation后面的简单脚本 import numpy as np
import pylab as plt
from jitcode import jitcode_lyap, y
p, r, b = 10.0, 28.0, 8.0/3.0
x0 = np.array([10.0, 10.0, 5.0])
f = [
p * y(1) - p * y(0),
-y(0) * y(2) + r * y(0) - y(1),
y(0) * y(1) - b * y(2)
]
n
我对C#非常陌生,并且在Python和Java方面有入门水平的背景。我正在使用团结试图制作一个2d游戏与门户枪和门户式物理(想想阀门的门户系列)。
目前有两个门户通过将您传送到另一个门户来工作。当我的玩家进入传送门时,我希望当他们弹出另一个传送门时,他们的速度被“旋转”。
试图使用来实现这一目标,但效果非常糟糕。这是我的完整代码:-
门户脚本:
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class Portal : MonoBehaviour
{
publ
我正在尝试实现线性回归的梯度下降算法。我想我理解了数学部分,但它在Python中不起作用。
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
import numpy as np
import random
data = load_boston()
df = pd.DataFrame(data['data'], columns=data['feature_names'])
y = data['target']
X = df.TAX
def RMSE(y, y_hat):
只需注意,我已经检查了和。
因此,我使用distplot在不同的子图上绘制一些直方图:
import numpy as np
#import netCDF4 as nc # used to get p0_dict
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
import seaborn.apionly as sns
import cPickle as pickle
'''
LINK TO PICKLE
https://drive.google.com/file/d/0B8Xk