我想绘制一个二维汉宁窗口功能的图片与N=512像素作为矢量图形(*.svg,*.eps,(矢量化!) *.pdf左右).所以我需要绘制一个二维函数
w(x,y) = sin(x*pi/N)^2 * sin(y*pi/N)^2
我的解决方案首先是python:
import numpy as np
from PIL import Image
im_hanning = Image.new("F", (N, N))
pix_hanning = im_hanning.load()
for x in range(0, N):
for y in range(0, N):
我是一个新手,目前正在尝试绘制此函数,以便我可以选择应该在ChemistryLab中执行实验的x值范围。
我找到了不同的关于绘制函数的文章,它们都适用于像sin(x)这样的泛型函数。但是一旦我输入了我的函数,它就不起作用了。问题已经出现在前两行之后:
import numpy as np
import math
X = np.linspace(0, 512, 256)
f = ((x+22)- math.sqrt((x+22)**2-4*2*x))
--> TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
在构造一个简单的感知器神经网络时,我们通常将格式(batch_size,features)输入的2D矩阵传递给二维权矩阵,类似于中的这种简单的神经网络。我总是假设神经网络的感知器/密集/线性层只接受2D格式的输入,并输出另一个2D输出。但最近,我遇到了这样一个模型:线性层接受三维输入张量,并输出另一个三维张量(o1 = self.a1(x))。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def
我对python完全陌生。我正在尝试做一件非常简单的事情,评估一个非平凡的函数,它将浮点数作为2D网格上的输入。下面的代码完全符合我的要求,但是由于使用了double for循环,所以速度很慢。
import numpy as np
from galpy.potential import RazorThinExponentialDiskPotential
R = np.logspace(0., 2., 10)
z=R
#initialize with default values for this example
potfunc=RazorThinExponentialDiskPoten
这与我之前的问题()有关,但我似乎在这个问题上做得不太好。这是另一次尝试。
我正在使用R.中拥抱空间中的转换器模型,除了需要多个字符串作为输入的模型之外,所有模型都工作得很好。在python中,语法是"a","b“。什么是R中的等价物?对我来说,快速的研究产生了向量/列表,但这些似乎不起作用。
这就是我试图复制的python中的输入:
text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image
这是R码
library(reticulate)
library(here)
libr
我在2D游戏中完成了一个关于创建闪电效果的,我想在python中实现同样的效果。但是我被困在一个地方。
让我们说,startpoint和endPoint在2D平面上是协调的,代表线段的端点。
让我们看一下博客中的代码片段:
midPoint = Average(startpoint, endPoint);
// Offset the midpoint by a random amount along the normal.
midPoint += Perpendicular(Normalize(endPoint-startPoint))*RandomFloat(-offsetAmount,of