Python科学计算(两)-- 时域和频域波形为正弦波形信号生成.计算和显示 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl import matplotlib import math import random row = 4 col = 4 N = 500 fs = 5 n = [2*math.pi*fs*t/N for t in range(N)] axis_x = np.linspace(

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

使用python求字符串或文件的MD5 五月 21st, 2008 #以下可在python3000运行. #字符串md5,用你的字符串代替'字符串'中的内容. import hashlib md5=hashlib.md5('字符串'.encode('utf-8′)).hexdigest() print(md5) #求文件md5 import hashlib #文件位置中的路径,请用双反斜杠, 如'D:\\abc\\www\\b.msi' file='[文件位置]' md5file=open(fi

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

python求100以内素数之和 from math import sqrt # 使用isPrime函数 def isPrime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True count = 0 for i in range(101): if isPrime(i): count += i print(count) # 单行程序扫描素数

Python 求两个文本文件以行为单位的交集 并集 差集,来代码: s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) print 'uni: %s'%(s1.union(s2)) print 'dif: %s'%(s1.difference(s2).union(s2.difference(s1)))

[开发技巧]·Python实现信号滤波(基于scipy) 个人网站--> http://www.yansongsong.cn GitHub主页--> https://github.com/xiaosongshine ​ 1.背景介绍 在深度学习中,有时会使用Matlab进行滤波处理,再将处理过的数据送入神经网络中.这样是一般的处理方法,但是处理起来却有些繁琐,并且有时系统难以运行Matlab.Python作为一种十分强大的语言,是支持信号滤波滤波处理的. 本文将以实战的形式基于scipy模块使

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

python使用信号机制实例: 程序会一直等待,直到其他程序发送CTRL-C信号给本进程.需要其他程序配合测试. 或者打开新的终端使用kill -sig PID 向一个进程发送信号,来测试. from signal import * import time #信号处理函数 def handler(sig,frame): if sig == SIGALRM: print('接受到时钟信号') elif sig == SIGINT: print('接受到CTRL-C') alarm(5) signa

Python求一个数字列表的元素总和.练手: 第一种方法,直接sum(list): 1 lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 2 total = 0 #初始化总和为0 3 4 #第一种方法 5 total = sum(lst); #直接调用sum()函数 6 print(total) #55 第二种方法,while循环: lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 total = 0 #初始化总和为0 i = 0 whil

作用:发送和接收异步系统信号 信号是一个操作系统特性,它提供了一个途径可以通知程序发生了一个事件并异步处理这个事件.信号可以由系统本身生成,也可以从一个进程发送到另一个进程. 由于信号会中断程序的正常控制流,如果在中间接收到信号,有些操作(特别是I/O操作)可能会发生错误. 接收信号: signal.signal(sig,action) sig为某个信号,action为该信号的处理函数. 例如: signal.signal(signal.SIGALRM, hanlder)       hanld

转自:http://www.jb51.net/article/74844.htm 在liunx系统中要想每隔一分钟执行一个命令,最普遍的方法就是crontab了,如果不想使用crontab,经同事指点在程序中可以用定时器实现这种功能,于是就开始摸索了,发现需要一些信号的知识... 查看你的linux支持哪些信号:kill -l 即可 1) SIGHUP   2) SIGINT   3) SIGQUIT  4) SIGILL   5) SIGTRAP  6) SIGABRT  7) SIGBUS 

(一)求字符串的MD5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SHA1,SHA256等方法 m = hashlib.md5() #声明一个对象 m.update(b'hello python') #用对象的update方法指定一个字符串,前面的b是转换为二进制,否则显示不 了. print(m.hexdigest()) #用对象的hexdigest()方法进行十六进制显示 . (二)求一个文件的md5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SH

谢谢董老师,董老师是个好老师. 心情久久不能平静,主要是高频这门课的分析方法实在是让我难以理解,公式也背只是,还是放放吧. 近期厌恶了Matlab臃肿的体积和频繁的读写对我的Mac的损害,所以学习了一下Python这一轻量级的脚本.发现"Python自诞生那天就跟科学计算分不开"这个事实. 无聊,写写心得. 配置环境什么的还是弄了几个晚上的. 在Mac下用PyCharm还是非常好滴.装上NumPy,SciPy等等一众免费的,非常不错的Python包.就能够灰了. 1.Hilbert变换

一.内置信号 Django中提供了“信号调度”,用于在框架执行操作时解耦.通俗来讲,就是一些动作发生的时候,信号允许特定的发送者去提醒一些接受者. Model signals pre_init # django的modal执行其构造方法前,自动触发 post_init # django的modal执行其构造方法后,自动触发 pre_save # django的modal对象保存前,自动触发 post_save # django的modal对象保存后,自动触发 pre_delete # djang

信号signal 是python进程间通信多种机制中的其中一种机制.可以对操作系统进程的控制,当进程中发生某种原因而中断时,可以异步处理这个异常. 信号通过注册的方式‘挂’在一个进程中,并且不会阻塞该进程的运行.一个进程一旦接收到其他进程(可能是应用中的其他进程,也可能使操作系统中的进程)发送的信号就会打断原来的程序执行流程来处理这个信号. 名词理解: 异步: 程序在执行中利用内核功能帮助完成必要的辅助操作,不影响应用层持续执行 注意: 这里的同步和异步机制是相对多进程而言的. 在多个进程中通信

一. 先说我对这个题目的理解 直线的x,y方程是这样的:y = kx+b, k就是斜率. 求线性回归斜率, 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本.如果有四组,就说样本量是4.根据这些样本,做“线性回归”,最终求出一条直线(即y = kx + b的k值和b值),使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线(或者直线附近)上. 二. python解题需要安装的包 实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”,这用到了pandas的ols函数. 我的系统

一.前言说明 今天看到微信群里一道六年级数学题,如下图,求阴影部分面积 看起来似乎并不是很难,可是博主添加各种辅助线,写各种方法都没出来,不得已而改用写Python代码来求面积了 二.思路介绍 1.用Python将上图画在坐标轴上,主要是斜线函数和半圆函数 2.均匀的在长方形上面洒满豆子(假设是豆子),求阴影部分豆子占比*总面积 三.源码设计 1.做图源码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def init(): plt.xla

最近在做的东西中有一件任务,相当于一个函数已知y来求x,网上找了各种办法最终得以实现.在此说明方法,并记录一些坑. 要求的函数比如:log(x) - log(1-x) + 2.2 * (1 -2x) 最好用的方法,利用Scipy.optimize中的fsolve函数. 在该方法中,我们可以调用scipy.optimize.fsolve来求解非线性方程(组),具体方法如下: from scipy.optimize import fsolve import numpy as np # 按格式要求定义