我想从一个同事的旧脚本重新创建一个Python代码。我无法理解脚本中使用的是哪种编程语言;如果有人能解释一下代码的第4行和第5行,我将不胜感激!乍一看,我知道这些线是从0到2/π的角度积分,对吗?如何在Python代码中表达这些行,我尝试了for循环,但失败了,我只是使用Numpy.arange生成从0到2/pi的角度;但最终结果与原始代码的结果有点不同。
let lambda = 450; n1 = 2.45; n2 = 1.5
let d = 1
set data 1000
let x=1;X=x++
let alpha = X*pi/(2*(data-1))
let arc = min(
我正在将Python类翻译到Matlab。其中大部分都是简单明了的,但我对Python语法不太熟悉(我很少使用它)。我被困在以下几个方面:
# find the basis that will be uncorrelated using the covariance matrix
basis = (sqrt(eigenvalues)[newaxis,:] * eigenvectors).transpose()
有人能帮我弄清楚Matlab的语法是什么吗?
我在谷歌上发现,np.newaxis增加了数组的维数,而transpose非常清楚。因此,对于newaxis来说,在matlab中使用cat
我刚开始使用django-cms 3.01和django 1.6.4/python 2.7.6。我上一次使用django的经验是1.4,我以前从未使用过django-cms。
我正在尝试遵循官方文档中的说明,但我遇到了一个问题。
我需要添加的自定义字段与示例非常相似,因此我只需准确地使用它们的代码。Rand a syncdb,启动服务器,一切都很顺利。该字段在管理员中显示得很好。在管理菜单中有一个“图标扩展”的条目。我单击add,然后进入表单上传文件。我上传文件时,收到以下错误:
DoesNotExist at /admin/the_site_name/iconextension/add/
I
我正在尝试使用numpy包将一些MATLAB代码转换为Python,但不确定eig(A)和diag(A)返回的确切内容,其中A是我的问题标题的矩阵。 例如,我在matlab中有以下代码: [U,autoval] = eig(S);
[d,i] = sort(-diag(autoval));
% where S is a 2 x 2 matrix, [1.1762 1.2076; 1.2076 1.5364] 在numpy中,我可以通过执行以下操作来复制第一行: autoval, U = np.linalg.eig(S) 我得把订单过滤掉。如果我错了,请纠正我,在MATLAB中,第一行eig
我对Linux有点陌生,但我最近安装的包Frida有问题。直到昨天我也安装了fridump,它才开始正常工作。
当我尝试使用Frida时,我得到的是:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/bin/frida", line 8, in <module>
sys.exit(main())
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/frida_tools/repl.py", line 34, in main
from
我正在使用LDA(隐狄利克雷分配)主题建模进行基于内容的图像检索。我也希望使用Python来做同样的事情。我在Python for LDA for image dataset中找不到任何库/包,包似乎只适用于文本语料库。请在Python中为图像语料库推荐任何软件包,或简要列出执行图像LDA所需的步骤。
我用和Python创建了一个GUI工具。在GUI中,用户将选择他/她想要生成的shapefile的类型。脚本将所选内容存储在列表中。每种类型的shapefile的生成都由单独的QThreads处理。每个QThread都会打印诸如“处理AAA.”之类的消息。然后,"run“按钮函数执行以下操作:
if optionA in selection_list:
QThreadA.start()
if optionB in selection_list:
QThreadB.start()
if optionC in selection_list:
QThreadC.sta
我正在使用Python导出与3x3矩阵中的特征值相关联的特征向量。我的代码返回正确的特征值,但返回错误的特征向量。
A = np.array([[-2, -4, 2],
[-2, 1, 2],
[4, 2, 5]])
print (A)
print ('-------------------------------------------------------')
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A) # must use this line of cod