问题引入在对布尔数组进行布尔运算时，and报错，而&正常。后仔细研究了下，发现是没有理清python中的and or与& | 的区别。In [37]: a=np.arange(-3,3)Out[37]: array([-3, -2, -1,0,1,2])In [38]: a>0Out[38]: array([False, False, False, F...

方法获取实验数据x, y利用scipy.optimize.curve_fit()进行三角函数拟合。curve_fit本质是提供一个目标函数和初值，通过优化算法去搜索出最佳的拟合参数。在这里目标函数定义为：a0sin⁡(a1x+a2)+a3a_0\sin(a_1x+a_2)+a_3a0​sin(a1​x+a2​)+a3​需要给出一个初值[a0, a1, a2, a3]。主要是频率参数a1，可通过傅里

阿里云官方公共 Linux 系统镜像，基于性能及通用性等因素考虑，默认没有安装图形化桌面组件。按照官方配置安装出现问题：E:unable to locate package解决办法：sudo apt-get update总结：这个安装后只是通过自带的远程连接可以用桌面。不能通过ssh客户端连接桌面。VNCVNC(Virtual Network Console)是什么?开源的基于linux系统的远程

需求已经有保存到本地的.fig文件，希望导入到matlab中后，能够获取该fig中的原始数据，以便做后续的处理。解决实例代码如下。导入本地的test.fig到matlab后，通过以下代码可以获取到这个fig中的所有曲线的原始数据，即x和y，它们为cell数组，其中x{i}和y{i}就对应第i条曲线的原始数据。FilePath = 'E:\data\test.fig';open(FilePath);

引言在一些场景中，不同的参数下绘制出的fig是不同的，为了清晰的看到不同参数下fig的变化。可以将一组fig保存成动态图，从而就可清晰的看出参数变化对fig的影响。在matlab中可以用imwrite()函数实现这一个功能实例利用randn(1, n)产生正态分布的随机数，可以预期：当n越大时，生成的随机数越符合正态分布曲线。h = figure();ax = axes(h);pic_num =

需求将matlab下保存的数据.mat文件，导入到python中进行数据分析。实现搜索后发现有现成接口可以调用：scipy.io.loadmat(filename)实例test_data.mat中有I0,I1两个变量,是5000*800的矩阵。目的是：将该数据文件导入大python中，提取出I0和I1。代码如下：from scipy.io import loadmatfile ...

需求获取当前文件夹（或任意文件夹）下的所有文件名（或部分文件名）。方法dir实例1目的：获取当前文件夹下(或先切换到某一文件夹)的所有文件名cd folderfilenames = dir()注意返回的files是结构数组。每一个文件为一个结构体，有name，folder，date，bytes，isdir，datenum字段。因此可通过filenames(i).name来获取文件名实例2目的：获取

简介常用接口boxplot(x)boxplot(ax, x)boxplot(ax, x, Name, Value)创建 x 中数据的箱线图。如果 x 是向量，boxplot 绘制一个箱子。如果 x 是矩阵，boxplot 为 x 的每列绘制一个箱子。功能：箱线图提供样本数据的汇总统计量的可视化每个箱子的底部和顶部分别表示样本的第 25 个和第 75 个百分位数。每个箱子的底部和顶部之间的距离表示四

需求已知一条曲线(x, y)，想要找到各个peak或dip，以及对应的x值。应用：已知一幅频谱图，要求找到各个peak及对应的频率解决方案1、直接利用已有的方法scipy.signal.find_peaks2、自己写一个方法思路：1.利用sort(list(zip(y,x)))全部排序；2.再根据各个条件筛出结果，比如y值大小，相邻peak的间距等。这样看与方法1思路是可能是相同的。...

简介下面简单总结python中矩阵的常用运算。重要注释：在numpy中既可以用二维数组(numpy.ndarray)来表示矩阵，也可用numpy.matrix来表示矩阵。但我统一选择用ndarray来表示矩阵。原因：ndarray更通用，可以表示任意N维数组；官方文档不推荐用matrix，可能会在未来版本中移除matrix以前用matrix的一个好处是，可以直接用a*b进行矩阵乘法，...