matlab函数

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 NumPy 操作 使用NumPy，开发人员可以执行以下操作： 数组的算数和逻辑运算。 傅立叶变换和用于图形操作的例程。 与线性代数有关的操作。 NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。 NumPy – MatLab 的替代之一 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用。 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个流行的技术计算平台。 但是，Python 作为 MatLab 的替代方案，现在被视为一种更加现代和完整的编程语言。 NumPy 是开源的，这是它的一个额外的优势。 NumPy - Ndarray 对象 NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目

今天来说说im2col和col2im函数，这是MATLAB中两个内置函数，经常用于数字图像处理中。其中im2col函数在《MATLAB中的im2col函数》一文中已经进行了简单的介绍。 一般来说： 如是将图像分割成块的时候用的im2col参数为’distinct’，那么用col2im函数时参数也是’distinct’，即可将转换后的数组复原。 如果将图像分割成块的时候用的im2col参数为’sliding’，我目前还不知道MATLAB中使用内置函数是如何复原的。 今天，来看看Python中是如何实现这两个函数的（sliding类型）。 对于im2col的实现，我们沿着原始矩阵逐行计算，将得到的新的子矩阵展开成列，放置在列块矩阵中。 对于col2im的实现，我们沿着列块矩阵逐行计算，将得到的行展成子矩阵，然后将子矩阵放置在最终结果对应的位置（每次当前值进行相加），同时记录每个位置的值放置的次数。最后，将当前位置的值除以放置的次数，即可得到结果（原始矩阵）。 ''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：579817333 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ ''' def im2col ( mtx , block_size ) : mtx_shape = mtx . shape sx = mtx_shape [ 0 ]

一 概述 　　NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 他也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 NumPy是 高性能科学计算和数据分析 的基础包。部分功能如下： ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。 二 创建矩阵 　　NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray 中的每个元素是数据类型对象的对象（称为 dtype ）。从 ndarray 对象提取的任何元素（通过切片）由一个数组标量类型的 Python

Python之Numpy基础 一个栗子 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> a.shape (3, 5) >>> a.ndim # 数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩 2 >>> a.dtype.name 'int64' >>> a.itemsize # 数组中每个元素的字节大小。 8 >>> a.size 15 >>> type(a) <type 'numpy.ndarray'> >>> b = np.array([6, 7, 8]) >>> b array([6, 7, 8]) >>> type(b) <type 'numpy.ndarray'> 创建矩阵 对于Python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 例如: >>> import numpy as np #创建一维的narray对象 >>> a = np.array([2,3,4]) >>> a array([2, 3, 4]) >>> a.dtype dtype('int64') #

NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的维数。 1、创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象，有很多属性：T，data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsize,nbytes,ndim,shape,strides,ctypes,base等等。 1.1采用ndarray对象 import numpy as np #引入numpy库 #创建一维的narray对象 a = np.array([1,2,3,4,5]) #创建二维的narray对象 a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) #创建多维对象以其类推 1.2通过函数创建矩阵 1.2.1 arange 1 import numpy as np 2 3 a = np.arange(10) # 默认从0开始到10（不包括10），步长为1 4 print(a) # 返回 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 5 6 a1 = np.arange(5,10

什么是数据分析? 数据分析:就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律. 数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlb NumPy简介 NumPy(Numerical python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. NumPy的前身Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 NumPy是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: - 一个强大的N维数组对象ndarray - 广播功能函数 - 整合 c/c++/Fortran 代码的工具 - 线性代数, 傅里叶变换、随机数生成等功能 NumPy应用 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。 SciPy

一起来学演化计算-matlab基本函数min 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ Follow Me 找到数组中最小的元素 语法 M = min(A) 返回A的最小元素 如果A是一个向量，那么min(A)返回A的最小元素 如果A是一个矩阵，那么min(A)是一个行向量，包含每一列的最小值 如果A是一个多维数组，那么min(A)沿着大小不等于1的第一个数组维操作，将元素视为向量。这个维度的大小变为1，而所有其他维度的大小保持不变。如果A是第一个维度为0的空数组，那么min(A)返回一个与A大小相同的空数组。 M = min(A,[],dim) 返回沿dim维数的最小元素，例如，如果A是一个矩阵，那么min(A，[]，2)是一个列向量，包含每一行的最小值。因为第一维是列，第二维才是行，所以按照行来取最小值，则得到的是一个列向量 [M,I] = min( ___ )找到A的最小值的索引，并使用前面语法中的任何输入参数在输出向量I中返回它们。如果最小值出现多次，那么min返回与第一次出现相对应的索引 C = min(A,B) 返回一个数组，其中最小的元素取自A或B。 ___ = min( ___ ,nanflag) 指定是否在计算之前的任何语法时包含或省略NaN值。对于单个数组的情况，要在不指定dim的情况下指定nanflag，请使用min(A，[]，nanflag)。例如，min(A，

一起来学演化计算-matlab基本函数sort 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ Follow Me sort 对数组元素排序 语法 B = sort(A) 按照大小不等于1的第一个数组维度对A的元素按升序排序 如果A是一个向量，那么sort(A)对向量元素进行排序 如果A是一个矩阵，那么sort(A)将A的列作为向量，并对每一列进行排序 如果A是一个多维数组，那么sort(A)沿着大小不等于1的第一个数组维度操作，将元素视为向量。 B = sort(A,dim) 返回沿维度dim的已排序元素。例如，如果A是一个矩阵，那么sort(A,2)对每一行中的元素进行排序 B = sort( ___ ,direction) 返回使用前面任何语法按方向指定的顺序排序的元素。单字符串“ascend”表示升序(默认情况下)，“descent”表示降序。 [B,I] = sort( ___ ) 返回以前任何语法的索引向量集合。I的大小与A相同，描述了A的元素沿排序维数排列成B的情况。例如，如果A是一个数值向量，B = A(I)。即 返回排序后元素的索引 示例 按升序排列向量 创建一个行向量，并按升序对其元素排序 A = [9 0 -7 5 3 8 -10 4 2]; B = sort () B = -10 7 0 2 3 4 5 8 9 对矩阵中的行做升序排列 A = [3 6 5; 7 -2

特殊矩阵 通用型的特殊矩阵 zeros函数：产生全0矩阵，即零矩阵 ones函数：产生全1矩阵，即幺矩阵 eye函数： 产生对角线为1的矩阵。当矩阵是方阵时，得到一个单位矩阵。 rand函数：产生（0,1）区间均匀分布的随机矩阵 randn函数：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。 以上函数三种调用格式 例： 产生m x m 零矩阵 ：zeros(m) 产生m x n 零矩阵 ：zeros(m,n) 产生与矩阵A同型的零矩阵 ：zeros(sizeof(A)) 面向专门学科的特殊矩阵 1、 魔方矩阵：n阶魔方阵由1..n 2 共n 2 个整数组成，其每行每列及主、副对角线元素 之和都相等。当n>=2时，有多个不同的n阶魔方阵。 magic(n)：产生一个特定（不是所有的）n阶的魔方阵 2、 范德蒙(Vandermonde的)矩阵（常用与通信编码纠错）： vander(v)函数：生成以向量V为基础的范德蒙矩阵 3、 希尔伯特（Hilbert）矩阵：H( i , j )= 1/ (i+j-) Hilb(n)函数：生成n阶希尔伯特矩阵 4、 伴随矩阵（？？）： Compan(p)函数：求矩阵P的伴随矩阵 5、 帕斯卡矩阵：P( i , j )=p(i , j-1) + p(i-1,j) 且 p(i , 1)= p(1,j)=1 Pascal(n)函数：生成帕斯卡矩阵 矩阵变换

matlab函数_连通区域 1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象 格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn) 作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。 算法： (1)Determine the connected components. L = bwlabeln(BW, conn); (2)Compute the area of each component. S = regionprops(L, 'Area'); (3)Remove small objects. bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P)); 2、matlab函数bwarea──计算对象面积 格式：total = bwarea(BW) 作用：估计二值图像中对象的面积。 注：该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。 3、matlab函数imclearborder──边界对象抑制 格式：IM2 = imclearborder(IM,conn) 作用：抑制和图像边界相连的亮对象。若IM是二值图，imclearborder将删除和图像边界相连的对象。默认情况conn=8。 注：For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity