Hướng dẫn matlab python library - thư viện python matlab

Tổng quan

Gần đây trong công việc của mình, tôi đã viết lại các thuật toán được phát triển trong MatLab sang Python , một số hàm không đơn giản để thích nghi, đặc biệt là các hàm mảng được gọi là Mảng di động .

Nội dung chính

• Tổng quan
• 1. Kiểm tra
• 1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ
• 1.2 Phần trăm của tập dữ liệu
• 1.3 Mảng di động (cell2mat)
• 1.4 Mảng di động (num2cell)
• 1.5 Chuỗi liên kết (strcat)
• 1.6 Biểu đồ (histc)
• 1.7 Độc đáo
• 1.8 chồng chéo
• Cân nhắc
• BIÊN TẬP :

Nội dung chính

• Tổng quan
• 1. Kiểm tra
• 1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ
• 1.2 Phần trăm của tập dữ liệu
• 1.3 Mảng di động (cell2mat)
• 1.4 Mảng di động (num2cell)
• 1.5 Chuỗi liên kết (strcat)
• 1.6 Biểu đồ (histc)
• 1.7 Độc đáo
• 1.8 chồng chéo
• Cân nhắc
• BIÊN TẬP :

Nội dung chính

• Tổng quan
• 1. Kiểm tra
• 1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ
• 1.2 Phần trăm của tập dữ liệu
• 1.3 Mảng di động (cell2mat)
• 1.4 Mảng di động (num2cell)
• 1.5 Chuỗi liên kết (strcat)
• 1.6 Biểu đồ (histc)
• 1.7 Độc đáo
• 1.8 chồng chéo
• Cân nhắc
• BIÊN TẬP :

MatLab có API nơi bạn có thể gọi các hàm MatLab thông qua Python. Tuy nhiên, ý tưởng không phải là sử dụng MatLab, nhưng cùng một thuật toán hoạt động theo cùng một cách chỉ sử dụng Python và NumPy và GNU Octave cũng có API tương tự như MatLab.

Để duy trì khả năng tương thích, tôi đã tạo các hàm có cùng tên được sử dụng trong MatLab được gói gọn trong một lớp có tên là Precision .

1. Kiểm tra

1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ

• 1.2 Phần trăm của tập dữ liệu

1.3 Mảng di động (cell2mat)

1.1 Bắt đầu Đồng hồ bấm giờ

1.2 Phần trăm của tập dữ liệu

from precision import Precision

p = Precision()
p.tic()
for i in range(0, 1000): print(i)
p.toc()

1.3 Mảng di động (cell2mat)

: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.

1.2 Phần trăm của tập dữ liệu

1.3 Mảng di động (cell2mat)

from datetime import datetime
from precision import Precision

p = Precision()
d = [i for i in p.dtrange(datetime(2018, 6, 12), 
                          datetime(2059, 12, 12), 
                          {'days':1, 'hours':2})]
x = [p.datenum(i.date()) for i in d]

x1 = p.prctile(x, 5)
x2 = p.prctile(x, 95)
r = (x2 - x1)

1.3 Mảng di động (cell2mat)

5% lower: 737980.1
5% higher: 751621.9
delta: 13641.800000000047

1.3 Mảng di động (cell2mat)

1.4 Mảng di động (num2cell)

from precision import Precision

p = Precision()
p.cell2mat([[1, 2], [3, 4]])
p.cell2mat('1 2; 3 4')

1.3 Mảng di động (cell2mat)

matrix([[1, 2],
        [3, 4]])

1.4 Mảng di động (num2cell)

1.5 Chuỗi liên kết (strcat)

import numpy
from precision import Precision

p = Precision()
x = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], numpy.int64)
p.num2cell(x)

1.3 Mảng di động (cell2mat)

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

1.5 Chuỗi liên kết (strcat)

1.6 Biểu đồ (histc)

import pandas
from precision import Precision

p = Precision()
df = pandas.DataFrame(data={'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, dtype=numpy.int8)
p.strcat(df, 'B')

1.3 Mảng di động (cell2mat)

['3', '4']

1.6 Biểu đồ (histc)

1.7 Độc đáo

: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.

0

1.3 Mảng di động (cell2mat)

: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.

1

1.7 Độc đáo

1.8 chồng chéo

: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.

2

1.3 Mảng di động (cell2mat)

: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.

3

1.8 chồng chéo

Cân nhắc

: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.

4

1.3 Mảng di động (cell2mat)

: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.

5

Cân nhắc

BIÊN TẬP :

• MatLab có API nơi bạn có thể gọi các hàm MatLab thông qua Python. Tuy nhiên, ý tưởng không phải là sử dụng MatLab, nhưng cùng một thuật toán hoạt động theo cùng một cách chỉ sử dụng Python và NumPy và GNU Octave cũng có API tương tự như MatLab.

Để duy trì khả năng tương thích, tôi đã tạo các hàm có cùng tên được sử dụng trong MatLab được gói gọn trong một lớp có tên là Precision . 0 bình luận 12k xem chia sẻ

Tạo bản sao kho lưu trữ và làm theo các hướng dẫn trong tệp README:

https://github.com/edersoncorbari/mat2py

: > Elapsed time is 0:0:2 secounds.

6

BIÊN TẬP :

MatLab có API nơi bạn có thể gọi các hàm MatLab thông qua Python. Tuy nhiên, ý tưởng không phải là sử dụng MatLab, nhưng cùng một thuật toán hoạt động theo cùng một cách chỉ sử dụng Python và NumPy và GNU Octave cũng có API tương tự như MatLab.PATH sau đó gọi Perl. Hàm trên trỏ đến cài đặt Python của tôi. Khi tôi gọi

from datetime import datetime
from precision import Precision

p = Precision()
d = [i for i in p.dtrange(datetime(2018, 6, 12), 
                          datetime(2059, 12, 12), 
                          {'days':1, 'hours':2})]
x = [p.datenum(i.date()) for i in d]

x1 = p.prctile(x, 5)
x2 = p.prctile(x, 95)
r = (x2 - x1)

0tệp của mình , nó nằm trong một thư mục khác và được gọi là các tệp khác trong thư mục đó. Những thứ này không được phản ánh trong PATH và tôi đã phải easy_install các tệp Python của mình vào bản phân phối Python của mình.

Để duy trì khả năng tương thích, tôi đã tạo các hàm có cùng tên được sử dụng trong MatLab được gói gọn trong một lớp có tên là Precision . 0 bình luận chia sẻ