matlab中cumsum函数通常用于计算一个数组各行的累加值.在matlab的命令窗口中输入doc cumsum或者help cumsum即可获得该函数的帮助信息. 格式一:B = cumsum(A)   这种用法返回数组不同维数的累加和. 如果A是一个向量, cumsum(A) 返回一个向量,该向量中第m行的元素是A中第1行到第m行的所有元素累加和: 如果A是一个矩阵, cumsum(A) 返回一个和A同行同列的矩阵,矩阵中第m行第n列元素是A中第1行到第m行的所有第n列元素的累加和: 如果…

>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> np.cumsum(a) array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21]) # 计算累加和,1=1,3=1+2,6=1+2+3....…

…

在NumPy中,矩阵是 ndarray 的子类,与数学概念中的矩阵一样,NumPy中的矩阵也是二维的,可以使用 mat . matrix 以及 bmat 函数来创建矩阵. 一.创建矩阵 mat 函数创建矩阵时,若输入已为 matrix 或 ndarray 对象,则不会为它们创建副本. 因此,调用 mat() 函数和调用 matrix(data, copy=False) 等价. 1) 在创建矩阵的专用字符串中,矩阵的行与行之间用分号隔开,行内的元素之间用空格隔开.使用如下的字符串调用 mat 函数…

Python模块中的numpy,这是一个处理数组的强大模块,而该模块也是其他数据分析模块(如pandas和scipy)的核心. 接下面将从这5个方面来介绍numpy模块的内容: 1)数组的创建 2)有关数组的属性和函数 3)数组元素的获取--普通索引.切片.布尔索引和花式索引 4)统计函数与线性代数运算 5)随机数的生成 数组的创建 numpy中使用array()函数创建数组,array的首个参数一定是一个序列,可以是元组也可以是列表. 一维数组的创建 可以使用numpy中的arange()函数…

假设矩阵A=[1 3;4 2] 1.对角置零: A-diag(diag(A)) 2.求A的特征值以及特征向量: 用到eig(A)函数,此函数有五种用法,如下: 2.1 E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E. E= 3.4641 -3.4641 2.2 [V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量 v =  0.6547 -0.6547  0.7559 0.7559 d =   3.4641   0 0         -3.4641…

城市坐标数据下载  密码:07d5 求遍历这52座城市后最后回到最初城市的最短距离 %% 第9章 蚁群算法及MATLAB实现——TSP问题 % 程序9-1 %% 数据准备 % 清空环境变量 clear all clc % 程序运行计时开始 t0 = clock; % 导入数据 citys = xlsread('berlin52.xlsx','B2:C53'); %% 计算城市间距离 n = size(citys,1); %城市数 D = zeros(n,n); for i = 1:n for j…

第3章 灰度变换与空间滤波(2) 3.3 直方图处理与函数绘图 基于从图像亮度直方图中提取的信息的亮度变换函数,在诸如增强.压缩.分割.描述等方面的图像处理中扮演着基础性的角色.本节的重点在于获取.绘图并利用直方图技术进行图像增强.直方图的其他应用将在后续章节中加以介绍. 3.3.1 生成并绘制图像的直方图 一幅数字图像在范围[0,G]内总共有L个灰度级,其直方图定义为离散函数: \[ h(r_k)=n_k \] 其中,\(r_k\)是区间[0,G]内的第k级亮度,\(n_k\)是灰度级为\(r…

matlab中cumsum函数通常用于计算一个数组各行的累加值. 调用格式及说明 matlab中cumsum函数通常用于计算一个数组各行的累加值.在matlab的命令窗口中输入doc cumsum或者help cumsum即可获得该函数的帮助信息. 调用格式及说明 格式一:B = cumsum(A) 这种用法返回数组不同维数的累加和. 为了便于接下来的叙述,解释一下matlab中矩阵.数组.向量的概念:[1] 首先,matlab的是矩阵实验室的意思.也就是说matlab中的数据都被视为矩阵. 数…

ipython notebook 命令行输入ipython notebook 此时,浏览器会自动运行并打开ipython网页 基本操作 如上图所示,新建一个项目 导入相关模块,建立一个数据集 制造数据缺失项,并给新插入部分部分赋值 这样就构造了一个二维的DataFrame数组,其中包含了一些空数据 处理空数据一般有两种 dropna(),将含有空值行去掉 fillna(values=5)将空值替换成默认值 pd.isnull(df1) 可以判断元素是否是空数据,加any().any()可以得到是…