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MATLAB与Python中FFT线性代数的差异

主要体现在以下几个方面：

语法和函数名称：在MATLAB中，FFT（快速傅里叶变换）函数的名称为fft，而在Python中，FFT函数的名称为fft.fft。此外，MATLAB中还提供了ifft函数用于逆傅里叶变换，而Python中的逆傅里叶变换可以通过fft.ifft函数实现。
默认行为：MATLAB中的FFT函数默认对输入信号进行列向量的FFT计算，而Python中的FFT函数默认对输入信号进行行向量的FFT计算。因此，在使用FFT函数时需要注意输入信号的维度。
输出格式：MATLAB中的FFT函数返回一个复数数组，其中包含了频域的幅度和相位信息。而Python中的FFT函数返回一个复数数组，其中仅包含频域的幅度信息。如果需要获取频域的相位信息，可以使用numpy.angle函数。
频率轴表示：MATLAB中的FFT函数返回的频率轴是以正频率和负频率分别从0到Fs/2和-Fs/2到0的方式表示，其中Fs为采样率。而Python中的FFT函数返回的频率轴是以0到Fs的方式表示，其中Fs为采样率。如果需要将频率轴转换为以负频率表示，可以使用numpy.fft.fftshift函数。

总体而言，MATLAB和Python中的FFT函数在使用上存在一些差异，但原理和功能是相同的。对于线性代数中的FFT计算，可以根据具体的需求选择适合的语言和工具进行实现。

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PyTorch 1.8发布，支持AMD GPU和Python函数转换

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Python2 和 Python3 中默认编码的差异

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转：FFT算法在局域网管理软件中的应用与实现

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python2和3中zip的差异(坑)

最近用python写个东西，里面用到了一个zip，内存飙升，甚是费解，查阅资料后发现zip在python2和3中的机制不同 class Foo(object): def __init__(...# 输出： # 提前已经遍历了一遍，组成新的列表了 ('__getitem__', 0) ('__getitem__', 0) ('__getitem__', 1) ('__getitem__', 1...object at 0x7f96933f9648> 可以看到python2中是先把2个foo**全部遍历一下组成一个新的列表，十分耗内存** 而python3是返回一个迭代器，遍历zip(foo1..., foo2)时才会去取foo1和foo2的每个元素，不费内存 ---- (Python版本3.3有zip这个用法吗？...Color的回)[https://www.zhihu.com/question/22089964]

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————在python中导出矩阵至matlab———— 如果矩阵是mxn维的。...= False) ————在matlab中导出矩阵至python———— matlab里面得到矩阵后可以直接从工作区变量处保存为.mat文件。...假如有俩个矩阵score,score1 save(‘score.mat’,’score’,’score1′) 在python中 import scipy.io matlab_data = scipy.io.loadmat...('score.mat') score = matlab_data['score'] score1 = matlab_data['score1'] 补充知识：python如何输出矩阵的行数与列数？...) #3 以上这篇matlab、python中矩阵的互相导入导出方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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