上帝的指纹——曼德勃罗集曼德勃罗集可称是人类有史以来做出的最奇异、最瑰丽的几何图形，被人称为“上帝的指纹”、“魔鬼的聚合物”。 这个点集均出自公式:Zn+1=(Zn)^2+C ，对于非线性迭代公式Zn+1=(Zn)^2+C，所有使得无限迭代后的结果能保持有限数值的复数C的集合，构成曼德勃罗集。
上帝的指纹——曼德勃罗集 简介这是一个迭代公式,式中的变量都是复数.这是一个大千世界,从他出发可以
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2024-09-25 16:32:55
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在所有Python的用法中加上一个 py. 即可配有简单的案例演示 一、如何在matlab中使用Python1.直接导入: mod = py.importlib.import_module('module名称');2.重新导入: py.importlib.reload(mod);3.当前文件夹加入到python搜索路径: if count(py.sys.pa
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2023-07-06 14:16:45
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MATLAB与PYTHON交互学习（下）一，操作技巧1，numpy按位找数 matlab可以根据逻辑语句结果获得相应位置的数据，使用此方法可以比find的速度快很多，而且有助于加速大规模的矩阵运算，如下矩阵aa=[1,2,3,4;5,6,7,8]，获取大于3的数据，可以使用：bb=aa(aa>3)'
bb =
5 6 7 4 8其中aa>3返回
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2023-09-22 11:02:44
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python与matlab数据传输1.使用mat文件2.使用网络 1.使用mat文件python端程序import scipy.io as sio
import numpy as np
# python读取.mat文件
load_fn = 'xxx.mat' #要读取的mat文件的路径
load_data = sio.loadmat(load_fn) #读取文件
print('输出结果为：',
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2023-07-05 01:01:02
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由于本人作死啊，用matlab写了个GUI，偏偏不想用matlab做分类（主要是找不到讨论的人，想跟上大部队，所以用python），就直接导致了如果想要实时性好一点只能想办法解决matlab和python数据传输问题。当时写GUI的时候，简单的查了一下matlab可以调用python，头脑简单的我非常想当然的没有进行后续了解，以至于连接的时候
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2023-11-25 20:43:12
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# Python 与 MATLAB 的对比与应用
在数据科学、工程和数学领域，Python 和 MATLAB 是两种广泛使用的编程语言。尽管它们都可以用于数值计算和数据可视化，但它们各自的特点和应用场景却有所不同。本文将对这两种语言进行比较，并提供简单的代码示例，帮助读者理解它们的优势与不足。
## 1. 基本概念
- **Python** 是一种通用的编程语言，因其简单易读的语法和广泛的库
原创
2024-10-21 03:20:51
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如果是学生，或者研究人员，比如研究信号处理，那么用matlab比较好，有大量现成工具箱和前人的成果可以借鉴。如果是产品化项目，那么python比较好，可以做web后台，可以打包成应用程序，效率相对matlab也要高那么一点点。如果是信号、数据方面的工程人员，建议还是两个都掌握吧，也不复杂，都是脚本式的语言，比C++什么的易学多了。下面从两者各自的应用做个对比。一、python的优势Python相对
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2023-06-28 22:07:43
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添加链接描述@TOC 一、Python简介 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL（GNU General Public License）协议［2］ 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。Python执行： Python在执行时，首先会将.py文件中的
MATLAB和Python可以在一定程度上互相调用，起到互补的作用。本文就来抛砖引玉，总结一些最基本的操作步骤。在MATLAB调用PythonMATLAB里可以很方便的调用Python的模块。笔者在进行车震研究的时候，一方面要在MATLAB里验证算法，同时其它的组员用Python来把程序封装好用到车上去震。如果能够重复使用一些核心的算法，那就可以在很大程度上提高开发效率。为此，我尝试把一些比较常用
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2023-07-18 15:38:06
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我比较了numpy与matlab的性能,在几种情况下,我观察到numpy显着较慢(索引,数组上的简单操作,如绝对值,乘法和总和等).我们来看看下面的例子,这是一个令人震惊的例子,涉及函数digitalize(我打算用来同步时间戳)：import numpy as np
import time
scale=np.arange(1,1e+6+1)
y=np.arange(1,1e+6+1,10)
t1
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2023-09-28 21:39:42
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"用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 快速入门" "安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 API" Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口，其中包括对于 Python 开放的引擎 API，可参考官方教程，其中包括引擎安装，基本使用，以及P
原创
2021-08-27 10:09:53
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在许多科研和工程领域， MATLAB 和 Python 都是常用的工具。在进行数据分析、算法实现以及图形可视化等任务时，将这两种语言结合使用可以极大提升工作效率。本文将详细介绍如何解决“MATLAB与Python接口”问题，并提供步骤和示例。
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### 环境准备
要正确地实现 MATLAB 与 Python 的接口，首先需要准备好相关环境。以下是在不同平台上安装依赖的指南：
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# Python与Matlab实现方法
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现Python与Matlab很像的方法。首先，我们需要了解整个过程的流程，然后详细说明每一步需要做什么。
## 过程流程
```mermaid
erDiagram
Python --> "相似性" : 实现方法
Matlab --> "相似性" : 实现方法
```
## 实现步骤
原创
2024-02-27 06:36:01
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在我学习工作中经常需要经常涉及到一些数值计算的问题，之前我一直采用python进行编程，有时候我也会采用Matlab实现一些复杂的计算。 就我目前所了解的，Python和Matlab （特指内置的M语言）是目前主流的动态语言中最适合科学计算的。Matlab主要优势在于内置的大量数学函数，而Python在文本处理方面则要更胜一筹，另外，Python作为一门独立的编程语言，显然更具有灵活性。然而，Ma
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2023-10-11 23:25:42
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选择、循环与函数结构：MATLAB VS Python整理基本的程序控制结构，主要是选择 和 循环。1.MATLAB选择结构（1）单分支if语句格式：if 条件
语句组
end(2)双分支if语句格式（常用）：if 条件
语句组
else
语句组
endeg.if x== 10
y = cos(x+1)
else
y =
如何在Java中集成Matlab
概述
在本文中，我将向你介绍如何在Java中集成Matlab。这将使你能够利用Matlab的功能和算法，以及Java的灵活性和扩展性。我将分步骤指导你完成整个过程，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
步骤一：安装Matlab引擎API
要在Java中使用Matlab，首先需要安装Matlab引擎API。这可以通过以下步骤完成：
1. 下载Matlab引擎A
原创
2023-12-15 07:21:54
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# MATLAB集成PyTorch：让深度学习更简单
在如今的数据科学和深度学习的领域，MATLAB和Python是两个非常重要的工具。MATLAB以其强大的数学计算能力而闻名，而PyTorch则是一个广泛使用的深度学习框架，凭借其灵活性和易用性受到开发者的青睐。本文将介绍如何将MATLAB与PyTorch集成。我们会通过代码示例展示这一过程，并通过流程图和旅行图帮助你理解每一个步骤。
##
原创
2024-09-18 07:30:01
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Matlab一度被认为是最专业的数值计算工具之一，相信许多同学都或多或少用过这个工具。相比而言，Python作为一种胶水式的语言，其设计之初就不是为科学计算服务的。之前也看到许多人在吐槽说用Python去复现一些计算过程时经常失败，因此（包括本人）也怀疑过是Python本身数值精度不够导致的。那么Python的精度究竟如何，本文就来一探究竟。为了方便，我们就用线性方程组的求解来对比这一事实。1、实
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2023-10-11 13:10:30
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如果是学生，或者研究人员，比如研究信号处理，那么用matlab比较好，有大量现成工具箱和前人的成果可以借鉴。如果是产品化项目，那么python比较好，可以做web后台，可以打包成应用程序，效率相对matlab也要高那么一点点。如果是信号、数据方面的工程人员，建议还是两个都掌握吧，也不复杂，都是脚本式的语言，比C++什么的易学多了。下面从两者各自的应用做个对比。一、python的优势Python相对
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2023-06-28 22:07:07
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MATLAB与PYTHON交互学习（中）一，numpy包中的函数相对于matlab，python中的numpy包中的函数更倾向于只返回一个变量甚至一个值，其中像：min，max，mean，std，var，size等函数更为明显，以min为例（numpy中的例子）：>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> a
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2023-11-20 07:52:30
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