1、解差分方程y=filter(b,a,x) b，a 分别为输出、输入各阶差分的系数向量，x为输入序列。2、绘制零极点图zplane(b,a) b，a分别为系统函数的分子分母系数向量。3、绘制频率函数曲线(1)绘制数字系统H(z)的幅频特性和相频特性曲线(只绘图)freqz(b,a) b，a分别为系统函数的分子分母多项式系数向量。(2)计算[0, π)区间512个频率点的频率函数值，并将计算结果存
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2024-07-30 09:18:58
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一、设计Butterworth滤波器设计滤波器，其实就是设计传递函数，butterworth低通滤波器的传递函数如下：对于butterworth高通滤波器，唯一的区别是分子项，从1变为s^N。 高低通Butterworth滤波器归一化后的系数如下： （所谓归一化，就是只按照阶数来定系数，不考虑截止频率）反归一化过程（考虑截止频率）：将s用以下公式代替，wc为截止频率，单位rad/s。 就得到考虑了
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2023-12-28 22:05:41
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**Python画幅拓展教程**
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作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python画幅拓展。在本教程中，我们将使用Python编程语言和一些常用的绘图库来实现这个目标。
**流程**
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入库)
C(创建画布)
D(加载图像)
原创
2023-12-08 15:13:54
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每日小语只有当精神在一种相当绝对的支离破碎状态下重新找到自己，他才赢得它的真理。——黑格尔gpt代码学习import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成 x 数据，取值范围为 [0, 360] 度
x = np.linspace(0, 360, 1000)
# 计算 sin(x) 和 cos(x) 的值
y_sin = np.sin
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2024-07-10 10:56:52
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介绍Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
IPython 以及 pylab 模式IPython 是 Python 的一个增强版本。它在下列方面有所增强：命名输入输出、使用系统命令（shell commands）、排错（debug）
# Python如何调画幅大小
在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图等。 调整画幅大小是非常常见的需求，因为我们可能想要生成不同大小的图形以满足不同的展示需求。
## 调整画幅大小的方法
在Matplotlib中，我们可以通过设置`figure`对象的大小来调整画幅的大小。下面我们来看一些具体的方法来实现这个功能。
### 方法
原创
2024-07-06 04:34:02
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你想找到x,使得两个高斯函数具有相同的高度.(即相交)您可以通过将两个高斯函数相等并求解x来实现.最后,您将得到一个二次方程,其系数与高斯均值和方差有关.这是最终结果：import numpy as np
def solve(m1,m2,std1,std2):
a = 1/(2*std1**2) - 1/(2*std2**2)
b = m2/(std2**2) - m1/(std1**2)
c =
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2023-07-01 20:53:12
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pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe, c=y_train, figsize=(15,15), marker=‘0’, hist_kwds={‘bins’:50},s=60,alpha=.8, cmap=mglearn.cm3) 结果：pd.scatter_matrix若不可用。 用pd.plotting.scatter_matrix替换掉pd.sca
# Python如何绘制两条损失曲线对比图
## 问题背景
在机器学习和深度学习中，损失曲线是评估模型性能和训练过程的重要指标之一。通常情况下，我们会在训练过程中记录每个epoch的损失值，并将其绘制成曲线，以便分析模型的训练效果和优化过程。
然而，在一些情况下，我们可能需要比较两个或多个不同模型的训练过程和损失曲线，以确定哪个模型更好。因此，本文将介绍如何使用Python绘制两条损失曲线对比
原创
2023-11-04 08:04:18
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matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。
它的文档相当完备，并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
在Linux下比较著名的数据图工具还有gnup
1. 什么条件下两条曲线最相似那肯定是在定义域[a, b]中，两条曲线完全重合。用数学语言或者 然而，符号是不利于我们计算的，因此我们希望能用一个不带条件的等式来表达(1)式的内容，因此就有了： 可以看到，(2)和(1)是完全等价的。 值得注意的是，(2)式里面的绝对值符号||是不能去掉的，这个应该很容易理解。 但是由于绝对值函数在数学上不是连续可导的，因此常用平方的方法，来代替绝对值。 这里我们
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2023-09-26 17:58:21
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深入理解吴恩达深度学习（02 改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化 第一周深度学习的实践层面）0 本次课程重点内容1.1 训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets）1.2 偏差，方差（Bias /Variance）1.3 机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）1.4 正则化（Regularization）1.4.1 L
# Python画频谱图曲线
频谱图是一种将信号频率成分与其幅度（或功率）表示出来的图形。在很多领域，尤其是音频处理和信号处理，频谱图用于分析信号的频率特征。本文将探讨如何使用Python绘制频谱图曲线，并提供示例代码，帮助读者深入了解这一过程。
## 频谱图的基本概念
频谱图显示了信号中各种频率成分的强度。它可以是信号的时域分析结果（例如，音频信号），也可以是其他类型信号（如AC电流）的分
原创
2024-09-10 04:55:11
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# Python画曲线对比图
## 简介
曲线对比图是一种常用于比较不同数据集之间差异的可视化方式。Python提供了丰富的库和工具，使得绘制曲线对比图变得简单快捷。本文将介绍如何使用Python绘制曲线对比图，并提供代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装以下库：
- `matplotlib`：用于绘制图表
- `numpy`：用于生成数据
可以使用以下命令安装这些库：
原创
2023-09-28 12:09:03
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使用 Python 和 Matplotlib 创建动态图的过程可以非常有趣且富有挑战性。在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python Matplotlib 实现曲线动图的创建，内容将涵盖从参数解析到生态扩展的整个过程。
### 背景定位
在数据可视化的领域，动态曲线图可以为我们提供更生动的表现形式，特别是在展示数据变化的趋势时。应用在业务中，可以帮助决策者更加直观地了解关键数据，做出更快
你有没有经常好奇一些音乐软件的频谱特效是怎么做的，为什么做的这么好看？有没有想试试自己提取音乐频谱并可视化展现出来？今天，咱就结合上次的音乐剪辑操作：来简单粗暴地可视化下面这首歌曲的频谱！1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Ter
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2023-09-04 21:53:56
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今天我们来讲一下如何使用Python使用Plotly绘图工具，绘制面积图绘制面积图与绘制散点图和折线图的画法类似，使用plotly graph_objs中的Scatter函数，不同之处在于面积图对fill属性的设置也就是说，相当于是在折线图的基础上，对图形进行填充import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import numpy as n
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2023-12-26 10:35:24
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plot函数多曲线对比图绘制Python中的matplotlib包堪称二维统计图表神器之一，一句import matplotlib.pyplot as plt 也是科研人员必备的武器。但是如何绘制漂亮的图表、特别是多个二维曲线对比的图表，是新手科研人员苦恼的问题。下面，我会结合深度学习中不同学习率和动量的优化效率可视化比较这个例子，来解释如何使用plot进行绘图。梯度下降配置深度学习中学习率的设置
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2024-01-10 16:45:09
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Android 视频画幅裁剪是指在 Android 应用中对视频资源进行裁剪处理，以满足特定的画幅需求。本文将详细记录如何解决这个问题，从环境准备到扩展应用，确保每个步骤都能轻松跟随。
### 环境准备
在进行 Android 视频裁剪功能开发之前，需要准备相应的软硬件环境。以下是推荐的版本兼容性矩阵：
| 组件 | 最低版本 | 推荐版本 |
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# Python中的两条曲线和中间值曲线
曲线是数学中重要的概念，我们可以通过绘制曲线来可视化数据、模拟物理过程和进行函数逼近等。在Python中，我们可以使用各种库来绘制曲线，如`matplotlib`和`numpy`。本文将介绍如何使用这些库来绘制两条曲线，并通过添加中间值曲线来增强可视化效果。
## 绘制两条曲线
首先，我们需要导入所需的库。使用以下代码导入`matplotlib`和`
原创
2023-07-21 00:28:34
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