我有一个任务,我必须在同一图中显示瑞利分布的曲线图和直方图(它在Y轴上永远不会达到1,对我来说,最高点是0.30)。
我有一个x数组(从0到10的线性空间)和一个计算的y数组(从Rayleigh函数计算得到,有两个参数1,5和2)。
我可以很容易地画出来。但不能显示直方图,因为直方图从不取小于1的值(因为直方图的x是某个x范围的值在y刻度上出现的频率)。
你能给我一些建议吗?
以下是代码示例:(我想我必须以某种方式计算y上的x次,对吗?这就是我怀念的吗?)
使用瑞利分布:
import math
import numpy as np
import pandas as pd
import mat
我的SQLite表名是发票,列有部件号和制造商。
我的问题是以这样的方式查询该表,即它只显示有至少两个不同制造商的零件编号的记录。
我研究了流中的堆栈,并尝试了这个解决方案。
QString Filter = "PART_NUMBER in (select PART_NUMBER FROM Invoices GROUP BY "
"PART_NUMBER HAVING count(PART_NUMBER)>1)";
model->setFilter(Filter);
model->select();
但是这个解决方案的问题是它
我想要模拟CRC在瑞利衰落和AWGN中的效果。我的代码如下:
clear
NoBits =4; % number of bits
noPacket=4;
%-------------------------At the transmitter-------------------------------
DataIn =randi([0,1],noPacket,NoBits); % generating 0,1 with equal probability
%~~~~~~~~~~Cyclic Redundancy Check (CRC)~~~~~~~~~~
div
我正在使用Matplotlib的函数hist2d(),我想要解压输出以便进一步使用它。下面是我要做的:我简单地用numpy加载一个包含我的数据的2列文件,并使用以下代码
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
import numpy as np
traj = np.loadtxt('trajectory.txt')
x = traj[:,0]
y = traj[:,1]
M, xe, ye, img = plt.hist2d(x, y, bins = 80, norm = L
嗨,我试图在Fortran中计算一个内积。我在下面提供了一个示例代码,并解释了我得到的输出和预期的输出。代码本身编译时没有错误,但是我获得的输出不是我所期望的。我认为这里面的产品没有正确编码。代码在下面。
编辑:我根据下面的注释中获得的帮助编辑了代码。
program
integer :: i,j
integer, parameter :: nx = 10, ny = 10
complex, dimension(-nx:nx,-ny:ny) :: A,v
real :: B
B = 0.0
do j = -ny+1,ny-1
do i = -nx+1,nx-1
在CG文献中,有时转换等同于坐标系的变化。只要转换只包括旋转和平移,这是很好的。然而,当涉及到缩放时,这似乎是一种错误的解释。具体问题是如何在变换后测量长度和角度。角度和长度对坐标系的变化是不变的:\langle a, b \rangle = \sum_{i,j}g_{ij}a^ib^j。在图形中,通常用只对正交基有效的表达式来代替:\langle a, b \rangle = \sum_{i}a_ib^i,而不管a,b在什么假定的基础上( a的指数被降低,就好像该基是正交的,而不涉及度量张量)。因此,虽然这作为一种转变是有意义的,但我不认为这与改变基础的想法是一致的。我是不是漏掉了什么,还是
我希望循环通过1到21,然后使用这个循环数得到一个Strings数组'e1.wkh',.‘e21.wkh’。但现在我得到的唯一价值是“e21.wkh”。
function calculateStats() {
var obj = {}
var deviceId = "34534";
for (var i = 1; i <= 21; i++) {
var loo = i.toString();
console.log(loo);
obj[deviceId] = ['e
我试着用朱莉娅对实验数据进行统计分析。我试图创建一个模型,并使用图灵获得均值和标准差的分布。但是,我不知道在这之后要做什么来判断我的数据是否适合这些发行版。抱歉,如果这是微不足道的,我是新的编码和统计,所以任何解释都是感激的。
@model function normal_fit(data,index)
μ ~ Uniform(0,triple_max_pink_values[index])
σ ~ Uniform(0,std_double_pink[index])
data ~ MvNormal(Fill(μ,length(data)),σ)
end
functio