numpy中的双重梯形积分_Modelica中的梯形数值积分_梯形积分程序没有返回合理的值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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NumPy 实现梯形法积分

使用梯形法计算一二次函数的数值积分 $\int_{a}^{b}f(x)dx$ we can partition the integration interval $[a,b]$ into smaller...积分道理很简单，就是把积分区间分割为很多小块，用梯形替代，其实还是局部用直线近似代替曲线的思想。这里对此一元二次函数积分，并与python模块积分制对比(精确值为4.5)用以验证。

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VIO中的IMU积分

VIO中的IMU积分一、数值积分原理对于一个给定的微分方程，假设已经知道了初值，则其时刻后的数值积分为：实际当中我们通常无法获得的表达式，只能对其进行离散采样，然后使用离散积分逼近真实的连续积分...计算精确的恒定常数，针对的通常有三种积分方法：欧拉积分、中值积分和4阶龙格-库塔积分。...二、积分方法 2.1 欧拉积分欧拉积分假设在倒数区间内的斜率是恒定的，其取时刻的斜率作为至时间段的斜率，即：从公式可以看出，欧拉积分是最简单的一种积分方式，其逼近误差较大，但计算量很小...2.2 中值积分中值积分是在欧拉积分的基础上进行改善。先使用欧拉积分逼近时间间隔的中点，即的斜率，然后使用中点斜率作为整个时间段内的近似斜率。 ...实际上4阶龙格-库塔积分就是斜率的加权结果，与的斜率权重为2，其余为1。显而易见，这种方法的近似精度是最高的。其中就是欧拉积分当中的斜率，就是中值积分当中的斜率。

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【numpy】numpy中的常用函数

1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?

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【numpy】新版本中numpy（numpy>1.17.0）中的random模块

numpy是Python中经常要使用的一个库，而其中的random模块经常用来生成一些数组，本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法。...首先查看numpy的版本： import numpy numpy....__version__ '1.18.2' numpy获得随机数有两种方式：结合BitGenerator生成伪随机数结合Generate从一些统计分布中采样生成伪随机数 BitGenerator：生成随机数的对象...某些过期的API清除意味着已从Generator中删除了旧方法和兼容性方法。 ?...这与Python的随机性是一致的。 numpy中的所有BitGenerator都使用SeedSequence将种子转换为初始化状态。

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numpy中的broadcasting

broadcast是numpy中array的一个重要操作。首先，broadcast只适用于加减。...然后，broadcast执行的时候，如果两个array的shape不一样，会先给“短”的那一个，增加高维度“扩展”（broadcasting），比如，一个2维的array，可以是一个3维size为1的3...broadcast 之后的运算是怎样呢？...举例说明:a = [ [0,1,2,3], [4,5,6,7] ]b = [1,2,3,4]a + b = [ [1,3,5,7], [5,7,9,11] ] 或可自己运行下面代码观察：import numpy...：import numpy as np a = np.arange(3)b = np.arange(5)a = a[:, np.newaxis]print(a)print(b)print(a+b)Output

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Python龙贝格法求积分实例

梯形公式表明：f(x)在[a,b]两点之间的积分（面积），近似地可以用一个梯形的面积表示。 2.显然，这个梯形公式对于不同的f(x)而言，其代数精度不同。...因此，我们用于数值积分的牛顿-科特斯公式通常是一次的梯形公式、二次的辛普森公式和4此的科特斯公式。辛普森公式： ? 科特斯公式： ? 3.牛顿-科特斯公式次数高于8次不能用，但是低次公式又精度不够。...一个大区间[a,b]上用一次梯形公式精度不够，那么在n个小区间都使用梯形公式，最后将小区间的和累加起来，就可以得到整个大区间[a,b]的积分近似值。...令Tn为将[a,b]划分n等分的复合梯形求积公式，h =(b-a)/n为小区间的长度。h/2类似于梯形公式中的（b-a）/2 注意：这里的k+1是下标 ?...注意：这里的k+1/2是下标。并且其中的h/2是中的h是Tn(n等分中的h = (b-a)/n)) ?

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Numpy 中的 Ndarray

numpy概述 Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。...2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 numpy的核心：多维数组代码简洁：减少Python代码中的循环。...)) # 内存中的ndarray对象元数据（metadata）存储对目标数组的描述信息，如：ndim、shape、dtype、data等。...数组对象的特点 Numpy数组是同质数组，即所有元素的数据类型必须相同 Numpy数组的下标从0开始，最后一个元素的下标为数组长度减1，同python的列表。...数组对象的创建 np.array(任何可被解释为Numpy数组的逻辑结构) import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(a) #

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

python之Numpy学习 NumPy 数组过滤从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。...] print(filter_arr) print(newarr) NumPy 中的随机数什么是随机数？...实例生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例生成由数组参数（3、5、7 和 9）中的值组成的二维数组： from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,

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numpy中的文件读写

在实际开发中，我们需要从文件中读取数据，并进行处理。...在numpy中，提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵，常用的函数有以下两个 1. loadtxt loadtxt适合处理数据量较小的文件，基本用法如下 >>> import numpy as np...默认采用空白作为分隔符，将文件中的内容读取进来，并生成矩阵，要求每行的内容数目必须一致，也就是说不能有缺失值。由于numpy矩阵中都是同一类型的元素，所以函数会自动将文件中的内容转换为同一类型。...除了经典的文件读取外，numpy还支持将矩阵用二进制的文件进行存储，支持npy和npz两种格式，用法如下 # save函数将单个矩阵存储到后缀为npy的二进制文件中 >>> np.save('out.npy...以上就是numpy文件读写的基本用法，numpy作为科学计算的底层核心包，有很多的包对其进行了封装，提供了更易于使用的借口，最出名的比如pandas，通过pandas来进行文件读写，会更加简便，在后续的文章中再进行详细介绍

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Python中的numpy模块

目录前言为什么引入numpy模块第一章 numpy模块介绍第二章 ndarray类附录 ---- 前言为什么引入numpy模块列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存...numpy模块创建的列表（实际上是一个ndarray对象）中的所有元素将会是同一种变量类型的元素，所以即使创建了一个规模非常大的矩阵，也只会对变量类型声明一次，大大的节约内存空间。 2. 内置函数。...numpy中也提供了许多科学计算的函数和常数供用户使用。...在Matlab中也有与之相对应的索引方式，最明显的差异有三个：一是numpy矩阵对象的索引使用的是[]，而Matlab使用的是()；二是在逐个索引方面，numpy矩阵对象的索引通过负整数对矩阵进行倒序索引...---- 附录 Part1：视图视图是Python语法中的一个基础规则，它不仅仅适用于numpy模块，还适用于数值对象，列表对象，字典对象。

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numpy中的reshape()函数

reshape()是numpy模块中的一个函数，可以改变numpy array的形状，以达到我们的要求。...首先查看其介绍以及函数列表 reshape()函数是一个改变数组形状但是不改变它的数据的函数。...他拥有三个参数，第一个参数a传入数组的名字，是我们想要改变形状的数组；第二个参数传入形状，一个int型数字或者一个由int型构成的元组；第三个参数传入选项，‘C’或‘F’或‘A’，使用此索引顺序读取a中的元素...给出的形状中的元素数必须要与原矩阵一致，否则会报错；第三个参数，加与未加，未见差别，尚不明白有什么用处。

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Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，python2 的话建议用...如果你使用 python2.7，我这里有打包好的安装文件常用函数 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个二维数组 np.mat(...()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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python中的numpy模块

创建矩阵（采用ndarray对象）对于python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 ...a>6] = 0print(a)#大于6清零后矩阵为[[1 2 3 4 5][6 0 0 0 0]]矩阵的合并矩阵的合并可以通过numpy中的hstack方法和vstack方法实现import numpy...#注意这里行号的列号都是从0开始的矩阵的运算常用矩阵运算符numpy中的ndarray对象重载了许多运算符，使用这些运算符可以完成矩阵间对应元素的运算。...表格中默认导入了numpy模块，即 import numpy as np a为ndarray对象。...a1*a2# 而python中的a1*a2相当于matlab中的a1.

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NumPy中的维度Axis

写作时间：2019-04-16 14:56:53 ---- 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？...(有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子下面是一个二维数组的列子： In [1]: import numpy as np...对于axis=0第一个维度求和，不是将第一维度（行）中的所有元素相加，而是沿着第一个维度，将对应其他维度（列）的数据相加，分解开来就是第10个输入输出。...同理，对于axis=1，是沿着列，将行中的元素相加。 NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。多维数组对于多维数组我们如何准确区分维度呢？下面以图示进行说明： ?...所以，我的结论就是：在概念上维度是从整体到局部看的，最外围的是第一个维度，然后依次往里，最内部的就是最后一维。

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NumPy 中的集合运算

怎样快速找出两个数组中相同的元素？...numpy.isin（element，test_elements，assume_unique = False，invert = False ）计算test_elements中的元素，仅在元素上广播。...NumPy数组的集合运算 import numpy as np # 创建一维 ndarray x x = np.array([1,2,3,4,5]) # 创建一维 ndarray y y = np.array...np.intersect1d(x,y)) print('使用setdiff1d输出在x中不在y中的元素:', np.setdiff1d(x,y)) print('使用union1d输出x和y的并集:'...] 使用intersect1d输出x和y的交集: [4 5] 使用setdiff1d输出在x中不在y中的元素: [1 2 3] 使用union1d输出x和y的并集: [1 2 3 4 5 6 7 8]

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numpy中的乘法（*，dot）

numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型，他们的乘法计算也是多种形式，下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积（点乘），函数 dot()...用于计算矢量积（叉乘）数量积就是点积，也就是对应位置相乘，矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法，下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(...2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#[[5, 6], [7, 8]] print('a与b的数量积（点积）',a*b)#[[ 5...12][21 32]] print('a与b的矢量积',np.dot(a,b))#[[19 22][43 50]] numpy.matrixlib.defmatrix.matrix 与array不同的是

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Numpy中的数组维度

., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [

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Numpy中的通用函数

NumPy数组的计算：通用函数缓慢的循环通用函数介绍探索Numpy的通用函数高级通用函数的特性聚合：最小值、最大值和其他值数组值求和最大值和最小值其他聚合函数《Python数据科学手册》读书笔记 NumPy...数组的计算：通用函数 NumPy 数组的计算有时非常快，有时也非常慢。...使 NumPy 变快的关键是利用向量化操作，通常在 NumPy 的通用函数（ufunc）中实现。...浏览 NumPy 的文档将会揭示很多有趣的功能。...如果这里写的是 y[::2] = 2 ** x，那么结果将是创建一个临时数组，该数组存放的是 2 ** x 的结果，并且接下来会将这些值复制到 y 数组中。

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NumPy中的维度Axis

写作时间：2019-04-16 14:56:53 ------ 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？...(有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子下面是一个二维数组的列子： In [1]: import numpy as np...对于axis=0第一个维度求和，不是将第一维度（行）中的所有元素相加，而是沿着第一个维度，将对应其他维度（列）的数据相加，分解开来就是第10个输入输出。...同理，对于axis=1，是沿着列，将行中的元素相加。 NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。多维数组对于多维数组我们如何准确区分维度呢？...下面以图示进行说明： [NumPy中的维度] 所以，我的结论就是：在概念上维度是从整体到局部看的，最外围的是第一个维度，然后依次往里，最内部的就是最后一维。

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Java单例模式中双重检查锁的问题

要理解双重检查锁定习语是从哪里起源的，就必须理解通用单例创建习语，如清单 1 中的阐释：清单 1....双重检查锁定为处理清单 3 中的问题，我们需要对 instance 进行第二次检查。这就是“双重检查锁定”名称的由来。将双重检查锁定习语应用到清单 3 的结果就是清单 4 。清单 4....双重检查锁定的问题是：并不能保证它会在单处理器或多处理器计算机上顺利运行。双重检查锁定失败的问题并不归咎于 JVM 中的实现 bug，而是归咎于 Java 平台内存模型。...为说明这一情况，假设有清单 5 中的代码。它包含一个剥离版的 getInstance() 方法。我已经删除了“双重检查性”以简化我们对生成的汇编代码（清单 6）的回顾。...重定义脆弱的内存模型这一领域的工作正在进行中。尽管如此，即使是在新提议的内存模型中，双重检查锁定也是无效的。对此问题最佳的解决方案是接受同步或者使用一个 static field。

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