插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

05插值和拟合 1.一维插值 (1) 机床加工零件,试用分段线性和三次样条两种插值方法计算.并求x=0处的曲线斜率和13<=x<=15范围内y的最小值. x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6]; x=0:0.1:15; % interp1现有插值函数,要求x0单调,'method'有 % nearest 最近项插值 linear 线性插值 % spline 立方样条插值 cubic 立方插值

图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样

二者均是常用的二维插值方法,两者的区别是, interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成. griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果. griddata 调用方法:ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)[...] = griddata(...,

常用的二维图形命令: plot:绘制二维图形 loglog:用全对数坐标绘图 semilogx:用半对数坐标(X)绘图 semilogy:用半对数坐标(Y)绘图 fill:绘制二维多边填充图形 polar:绘极坐标图   bar:画条形图 stem:画离散序列数据图    stairs:画阶梯图 errorbar:画误差条形图 hist:画直方图 fplot:画函数图 title:为图形加标题 xlabel:在X轴下做文本标记 ylabel:在Y轴下做文本标记 zlabel:在Z轴下做文本标记

1.首先讲一下如何用hist画二维直方图 x=[- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ] [a,b]=hist(x,); a=a;%/le

哈哈,题目取得这么绕,其实就是自己写了一个很渣的类似图像放大的算法.已知矩阵四周的4点,扩展成更大的矩阵,中间的元素值均匀插入,例如: 矩阵: 1  2 3  4 扩展成3x3的: 1  1.5  2 2  2.5  3 3  3.5  4 不说废话,直接上代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ 蒋方正二维插值算法. """ import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt

有时候会碰到这种情况: 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式,而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\),你又需要局部的全数据,这时你就需要插值,一维的插值方法网上很多,不再赘述,这里仅介绍二维的插值法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=numpy.nan, rescale=False) points:二

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib as mpl from scipy import interpolate import matplotlib.cm as cm import matplotlib.pyplot as plt def func(x, y): return (x + y) * np.exp(-5.0 * (x ** 2 + y ** 2)) x = np.lins

1.m先max(x)求出每列最大值,返回行向量,再max对行向量求出最大值,就是max(max(x)). 注意:max(x),不管x是行列向量,只要是向量,那么就返回一个值. 2.先x(:)转为按列的列向量,然后max,就是max(x(:)).

解决办法: 将固定高度改为百分比

先上一张效果图: 以上图是一段时间内黄金价格的波动图. 代码如下: import datetime as DT from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.dates import date2num data = [] with open("data.txt") as my_file: for line in my_file: date, price = line.partition("@")[::2]

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

转自:http://www.cnblogs.com/sickworm/p/4562081.html 最近在用ZXing这个开源库做二维码的扫描模块,开发过程的一些代码修改和裁剪的经验和大家分享一下. 建议: 如果需要集成到自己的app上,而不是做一个demo,不推荐用ZXing的Android外围开发模块,只用核心的core目录的代码就好了.android和android-core的代码设计的不好,扩展性太差了(我在后期开发新需求的时候改修改了很多CameraManager的逻辑).只使用cor

最近在用ZXing这个开源库做二维码的扫描模块,开发过程的一些代码修改和裁剪的经验和大家分享一下. 建议: 如果需要集成到自己的app上,而不是做一个demo,不推荐用ZXing的Android外围开发模块,只用核心的core目录的代码就好了.android和android-core的代码设计的不好,扩展性太差了(我在后期开发新需求的时候改修改了很多CameraManager的逻辑).只使用core目录的集成方法很简单,参考: https://github.com/zxing/zxing/blo

引言 最近专业课在学信息隐藏与数字水印,上到了变换域隐藏技术,提到了其中的DCT变换,遂布置了一个巨烦人的作业,让手动给两个\(8\times8\)的矩阵做二维DCT变换,在苦逼的算了一小时后,我决定放弃,转而决定写脚本来解决,\((๑•̀ㅂ•́)و✧\),正好看网上好像只有matlab的脚本,好像没人用Python来写这个,遂打算搞一个(你就是纯粹为了偷懒不做作业\((*￣rǒ￣))\) 二维DCT变换原理 还是要普及一下的嘛,毕竟让我头疼了一下午的东西,当然也要好好给你们分享一下啦ԅ(¯﹃¯

说道二维码 之前是用来跳转app store  然后在就是出来的 扫码付款什么的 用的很平常,其实里面也很简单   自己刚开始接触的时候     同事说要做一个二维码下载 应用 => 我=懵逼 会看到大家把android 和ios 的二维码并排放在一起 我们的产品ios先出来的  就先放了一个二维码 (毕竟可以二合一呗) 什么鬼  二维码是个什么 ? 还要根据不同的平台 ? 还要取是什么浏览器打开的这个 ? 还要判断是不是wechat? 我的天 !!!! 作为刚出校门的小菜鸟 不懂就得问啊  在