互相关(cross-correlation)及其在Python中的实现 在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念.正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分:互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation).线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的,不同之处在于如何处理边界数据.其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同.通过这篇文章

Counter类:计算序列中出现次数最多的元素 from collections import Counter c = Counter('abcdefaddffccef') print('完整的Counter对象:', c) a_times = c['a'] print('元素a出现的次数:', a_times) c_most = c.most_common(3) print('出现次数最多的三个元素:', c_most) times_dict = c.values() print('各元素出现

序列   数据存储方式  数据结构 python 列表.元组.字典.集合.字符串 序列: 一块用于存放多个值的连续内存空间,并且按一定顺序排列,可以通过索引取值 索引(编号): 索引可以是负数 从左到右从0开始 从右到左从-1开始 切片 列表名[起始值:结束值:步长] 起始值从0开始 结束值需要获得位+1 步长位0不用写 序列相加 序列1 + 序列2 = 序列1序列2 只能是同类型的序列相加 列表+列表 元组+元组 字符串+字符串 序列乘法 序列 * 乘数 = 重复N次的序列 把序列的内容重复N

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4046399.html 使用分治算法,首先选择随机选择轴值pivot,并使的序列中比pivot小的数在pivot左边,比pivot大的数在pivot右边,即快速排序算法中的partition的过程,可以参考:快速排序算法 Quick sort. 进行partition过程后,我们随机选择的轴值为序列的第j个,且其左边有a个数,右边有b个数. 如果j=k,那么说明该轴值就是第k小个数. 如果j

计算短时傅里叶变换(STFT) scipy.signal.stft(x,fs = 1.0,window ='hann',nperseg = 256,noverlap = None,nfft = None,detrend = False,return_onesided = True,boundary ='zeros',padded = True,axis = -1 ) 参数: x : array_like 时间序列的测量值 fs : float,可选 x时间序列的采样频率.默认为1.0. wind

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

1.序列概览 1.数据结构 序列.容器 Python中最基本的数据结构是序列,其有索引(从左到右第一个索引为0,从右到左第一个索引为-1). Python包含6中内建的序列: 列表 元组 字符串 Unicode字符串 buffer对象 xrange对象 2.列表和元组的主要的主要区别:列表可以修改,元组则不能. 一般来说,几乎所有的情况下都可以用列表替代元组(例外情况:使用元组作为字典的键的时候,在这种情况下,因为键不可修改,所以不能用列表) 3.序列可以包含其他的序列 4. 容器基本上式包含其

过了许久的时间,终于趁闲暇的时间来继续将函数式编程这个专辑连载下去,这段时间开头是为IOS这个新方向做准备,将OC的教程写成了SWIFT版,当然我个人是支持Xamarin,但是我一般会先掌握原生态的开发,再掌握Xamarin.后面剩下的时间开发了一个Xamarin App项目,用了十几天完成的.今天的内容将对比较简单,就是讲述如何利用函数式编程来实现列表推导.说的简单点就是列表的数据并不像我们平时开发那样实现写好的,而是通过一定的算法计算出来的(不是程序一打开就计算完成的,而是在使用的时候才计算

上一篇:python字符串基础一 下一篇:Python 列表操作简介 序列概览 Python包含6种内置的序列:列表.元组.字符串 .Unicode字符串.buffer对象.xrange对象.在序列中的每个元素都有自己的编号.列表与元组的区别在于,列表是可以修改,而组元不可修改.理论上几乎所有情况下元组都可以用列表来代替.有个例外是但元组作为字典的键时,在这种情况下,因为键不可修改,所以就不能使用列表. 我们先来编写一个列表: 使用方括号括起来,列表元素使用逗号进行分隔: >>> a =

序列概览 在Python中有六种内建的序列:列表.元组.字符串.Unicode字符串.buffer对象和xrange对象.在这里暂时只讨论列表和元组.列表和元组的主要区别在于:列表可以修改,元组(不可变)不能. 1. 通用序列操作 所有的序列都可以进行某些特定的操作.这些操作包括: 索引(indexing) 分片(sliceing) 加(adding) 乘(multiplying) 检查某个元素是否属于这序列(index) 计算序列长度(len) 找出最大元素和最小元素(min/max) 1.1

本来说完字符串.数字.布尔值之后,应该要继续讲元祖.列表之类的.但是元祖和列表都属于序列,所以有必要先讲讲python的序列是什么. 首先,序列是是Python中最基本的数据结构.序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推.每个索引对应一个元素. Python包含 6 中内建的序列,包括列表.元组.字符串.Unicode字符串.buffer对象和xrange对象. 对于序列,都可以使用以下操作: 1.索引 2.切片 3.加 4.乘 5.成员检查

找到所有和为S的连续整数序列,序列长度>=2 我的思路:数学法,限定首元素范围,计算序列长度. 书上解法:用small和big两个游标记录序列的开始和结束位置,调整游标. 我的解法: /* ​直接用数学方法做的 等差数列公式 2*n*a1+n(n-1)/2 = s; 由n>= 2 得 a1 <= (s - 1)/2 对首位数字a1从1到 (s - 1)/2遍历 等差数列公式变形 n*n+(2*a1 - 1)n-2s = 0 可得 n = [-(2a - 1) + sqrt((2a - 1

本题要求编写程序,计算序列 2/1+3/2+5/3+8/5+... 的前N项之和.注意该序列从第2项起,每一项的分子是前一项分子与分母的和,分母是前一项的分子. 输入格式: 输入在一行中给出一个正整数N. 输出格式: 在一行中输出部分和的值,精确到小数点后2位.题目保证计算结果不超过双精度范围. 输入样例: 20 输出样例: 32.66 注:本题输出格式要求小数点后2位,因此输出时使用“%.2f”的形式 #include "stdio.h" int main() { int N; ,i

序列 数据结构:通过某种方式组织在一起的数据元素的集合,这些数据元素能够是数字或者字符,甚至能够是其它数据结构. python中,最主要的数据结构是序列. 序列中的每一个元素被分配一个序号--即元素的位置,也称为索引.第一个索引是0,第二个是1,以此类推. 序列概览 python包括6种内建的序列:列表.元组.字符串.Unicode字符串.buffer对象和xrange对象. 列表和元组的主要差别在于,列表能够改动,元组不能. 使用后者的理由一般是技术性的,它与python内部的运作方式有关.这

C#函数式编程之序列 过了许久的时间,终于趁闲暇的时间来继续将函数式编程这个专辑连载下去,这段时间开头是为IOS这个新方向做准备,将OC的教程写成了SWIFT版,当然我个人是支持Xamarin,但是我一般会先掌握原生态的开发,再掌握Xamarin.后面剩下的时间开发了一个Xamarin App项目,用了十几天完成的.今天的内容将对比较简单,就是讲述如何利用函数式编程来实现列表推导.说的简单点就是列表的数据并不像我们平时开发那样实现写好的,而是通过一定的算法计算出来的(不是程序一打开就计算完成的,

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型,主要是linear-CRF的模型原理.本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题:评估,学习和解码.这三个问题和HMM是非常类似的,本文关注于第一个问题:评估.第二个和第三个问题会在下一篇总结. 1. linear-CRF的三个基本问题 在隐马尔科夫模型HMM中,我们讲到了HMM的三个

第4章 序列的应用 4.1序列 序列是一块用于存放多个值的连续内存空间,并且按上一定顺序排列,每一个值(称为元素)都分配一个数字,称为索引或位置.通过该索引可以取出相应的值.例如,我们可以把一家酒店看作一个序列,那么酒店里的每个房间都可以看作是这个序列的元素.而房间号就相当于索引,可以通过房间号找到对应的房间. 在Python中,序列结构主要有列表.元组.集合.字典和字符串,对于这些序列结构有以下几个通用的操作.其中,集合和字典不支持索引.切片.相加和相乘操作. 4.1.1索引 序列中的每一个元

序列是用于存放多个值得连续空间,并按一定顺序排列,每一个值(称为元素)都分配一个数,称为索引或位置.通过该索引可以取出相应的值. 索引 序列中的元素都是有序的.拥有自己编号(从0开始),我们可以通过索引得到序列中对应的元素,索引也可以为负值,负数索引表示从右往左开始计数,最后一个元素索引为-1,倒数第二为-2,以此类推. 示例代码: """ [1, 2, 3, 4, 5, 6] 0 1 2 3 4 5 <--------索引(下标)对应关系 ""&q

缺点:需要联网,经常出错,不是操作问题而是因为网络问题 安装 if("seqinr" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("seqinr")} suppressMessages(library(seqinr)) ls('package:seqinr') ###Retrieving a