旋转给定参数a，b和c的二维高斯
是指对二维高斯函数进行旋转变换，其中a、b和c是旋转参数。
二维高斯函数是一个常用的数学模型，用于描述二维空间中的概率分布。它具有以下形式：
f(x, y) = A * exp(-(a * (x - x0)^2 + 2b * (x - x0) * (y - y0) + c * (y - y0)^2))
其中，(x0, y0)是高斯函数的中心点，A是幅度参数，a、b和c是控制高斯函数形状的参数。
旋转给定参数a，b和c的二维高斯函数意味着对高斯函数进行旋转变换，使其在二维平面上发生旋转。旋转参数a、b和c可以控制旋转的角度和方向。
这种旋转变换可以在许多领域中应用，例如图像处理、模式识别、计算机视觉等。通过旋转高斯函数，可以改变其形状和方向，从而适应不同的数据分布和模式。
在腾讯云的云计算平台中，可以使用腾讯云的人工智能服务和图像处理服务来实现旋转给定参数a、b和c的二维高斯函数。例如，可以使用腾讯云的图像处理服务对图像进行旋转和高斯模糊处理，以实现旋转给定参数的二维高斯函数。
腾讯云的图像处理服务提供了丰富的图像处理功能，包括旋转、缩放、裁剪、滤镜等。通过使用该服务，可以方便地对图像进行旋转和高斯模糊处理，实现旋转给定参数的二维高斯函数。
更多关于腾讯云图像处理服务的信息和产品介绍，可以参考腾讯云官方网站的相关页面：腾讯云图像处理服务。
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我正在实现一个高斯减法函数，它从输入图像中提取2d类高斯对象的特征。算法如下: inputImageX ->对比度图像和阈值到2 5 5 ->叠加的σ(N)模糊B间歇二维阵列输入->堆栈-- B(n)间歇2D阵列作为C(n)二维阵列的C -> max值+指数作为D ->与σ(N)在B ->重复循环中的所有圆，从C到最大值达到0。
我找到了一些用于2D高斯模糊的MTLFunction对象，并且可以创建自己的着色器，用于减法、最大值和创建圆圈着色器，但我不确定如何在不编写冗余外观代码的情况下，在筛选器类中循环使用该算法的多次传递。
有人能指给我一个链接吗?如果:
浏览 2提问于2022-01-16得票数 1
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我想得到二维空间中(x, y)点的世界空间射线方程。因此，考虑到(x, y)，我想得到如下内容：
(x, y, z) = (x0, y0, z0) + t*(a, b, c)
其中(x0, y0, z0)和(a, b, c)是向量，我知道。
我用solvePnP函数在OpenCV中把三维模型转换成二维坐标，所以我有旋转矢量，过渡向量，摄像机矩阵和畸变系数。有人能解释一下在世界空间中求出这个射线方程所需的数学吗？
浏览 2提问于2017-04-04得票数 0
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在三维中用倾斜坐标系旋转一个点
、、、、
我试着把正常坐标系中的一个给定点转换成一个倾斜坐标系。
我所给出的：“正常坐标系”中的(2;0;0)点
在旧的坐标系中：
从x向量(1)和y向量(2)的向量乘积中得到局部z轴的向量
倾斜坐标系位于，X3: 0 Y3: 1 Z3: 0 coord系统倾斜45°，但我没有这方面的信息。
我想知道(2;0;0)点被移到哪里了。
关于二维倾斜有很多来源，但没有关于3D。我试着“用手”来计算它，但也试图编写一个关于它的c#程序。所以，如果你能用一个c#函数来回答我，你就能做到。
我试着和欧拉角一起工作，看了四元数，但是我无法用计算器得到正确的计算。事实上，我没有这个角度，只是新坐标系的向量，我很难想象
浏览 2提问于2020-05-19得票数 0
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OpenCV高斯曲线拟合
、、、
我正在寻找使用OpenCV拟合高斯曲线。我可以有一维或二维Mat，我想计算矩阵上最佳高斯拟合的高斯参数。但是，我希望能够确定一些参数(例如，高斯均值或方差)。我想要适合的1D模型如下：
y = a + (b - a) * exp( -( x - c )/( 2 * d^2 ) )
在2D Mat的情况下，模型与多变量高斯函数相同。
OpenCV有没有适合我需要的实现？如果是，你能提供一个例子或一些有用的链接吗？提前谢谢你。
浏览 5提问于2013-10-16得票数 0
2回答
我正在为一个二维数组做一个简单的高斯模糊函数，它应该代表一幅图像。该函数只是在末尾打印数组值(这里没有实际的图像处理)。我很确定我已经实现了所有的正确，但是我所得到的值(N=3，sigma=1.5)远低于基于这个计算器：的预期值。
我遵循这个等式：
void gaussian_filter(int N, double sigma) {
double k[N][N];
for(int i=0; i<N; i++) { //Initialize kernal to 0
for(int j=0; j<N; j++) {
k[i][j] = 0;
浏览 7提问于2020-10-01得票数 3
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我是MATLAB的新手，现在我正在尝试创建一个二维高斯分布数据来训练我的神经网络。我刚在官方文件上找到了代码。
mu = [0 0];
Sigma = [.25 .3; .3 1];
x1 = -3:.2:3; x2 = -3:.2:3;
[X1,X2] = meshgrid(x1,x2);
F = mvnpdf([X1(:) X2(:)],mu,Sigma);
我知道"mu“是数据的平均值。Sigma是与标准差相关的东西。但是我就是不明白网格和间隔(x1，x2)是怎么回事。以及这些代码的几何意义。
另外，有人能给我解释一下为什么高斯分布在机器学习和数据科学中如此重要吗？因为这个学期所
浏览 3提问于2016-10-31得票数 0
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Linearly Non-Separable Binary Classification Problem
首先，这个程序在径向基函数( gaussianKernel() )中不能正常工作，我想修复它。
给出了一种具有硬边缘应用的非线性支持向量机分类方法.
问题是关于二维径向随机分布的数据。
我用二次规划求解器来计算拉格朗日乘子(Alpha)。
xn =输入.* (输出*1.1)；% xiyi = gaussianKernel(xn，sigma2)；%径向基函数k= phi * phi'；QP求解器γ=1的对称核矩阵；调整alphas f= -ones(2 * le
浏览 5提问于2014-11-11得票数 5
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我有一个N体模拟脚本，可以处理上千个粒子。它输出粒子位置的最终二维投影，我想用不同的旋转角度在给定的轴上多次运行它，以便能够从不同的角度看到最终的2D结果。为了实现这一点，我在开始时添加了一些代码：
# Euler-Rodrigues formula definition for arbitrary 3D rotation
def rotation_matrix(axis,angle):
axis = axis/math.sqrt(dot(axis,axis))
a = math.cos(angle/2)
b,c,d = -axis*math.sin(angle/2)
浏览 1提问于2014-02-04得票数 1
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我正在尝试使用一组28张数据库图像执行面部识别(7人每人4张)。每个人都有两张照片，每张照片都是在两个非常不同的背景下拍摄的。每幅图像的中心都有一个人的脸。
最初，当我对7个人(每个人2个，背景相同)的图像运行面部识别算法时，我的算法工作得很好。然而，在添加了不同背景下的人脸图像后，该算法并没有按预期工作，这表明图像中的背景正在引起问题。
我读了马修·特克和亚历克斯·彭特兰的论文，他们建议将图像乘以以面部为中心的二维高斯窗口。我尝试这样做，但是，面部识别算法的性能并没有提高。
谁能帮助我理解这个与二维高斯窗口相关的过程，以及它如何应用于面部识别？土耳其人和彭特兰人声称这个过程对他们很有效。
我
浏览 0提问于2016-07-22得票数 0
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我想要计算二维数据的高斯PDF，我试图用scipy.stats.multivariate_normal函数在python中实现这一点，但我不知道如何将数据传递给它？
multivariate_normal仅用于分析n维中的一维数据，还是也可用于数据集？
data set-> X = [X1,X2....Xn]
每一个
Xi=[x1 x2]
是二维的。
浏览 0提问于2017-09-18得票数 2
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我有一个噪声不正常的二维高斯阵列的未知位置，以及未知的均值和方差。在一定的置信度下，如何计算高斯中心位置及其宽度和高度？
对于样本情况，如一个完美的正常二维高斯：
def gauss2d(shape=(200,200),sigma=20):
m,n = [(ss-1.)/2. for ss in shape]
y,x = np.ogrid[-m:m+1,-n:n+1]
h = np.exp( -(x*x + y*y) / (2.*sigma*sigma) )
h[ h < np.finfo(h.dtype).eps*h.max() ] = 0
h
浏览 2提问于2016-10-28得票数 1
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二维高斯函数的积分
、、、
我用面积、sigmax和σ参数定义了二维高斯(没有自变量之间的相关关系)。当我从(-inf，inf)对两个变量进行积分时，只有当sigmax和sigmax为1时才能得到区域。
import numpy as np
import scipy.integrate as sci
class BeamDistribution(object):
def __init__(self, Ipeak, sigmax, sigmay):
print Ipeak, sigmax, sigmay
self.__Ipeak = Ipeak
self.__sig
浏览 1提问于2016-03-31得票数 2
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我有一些二维数据，特别是扫描的X光片。它们有重叠点源曝光的测量值。数据示例：
我想要找到峰值位置，通过拟合一个二维高斯的和数据。我尝试过其他几种方法并取得了一些成功，包括一种“星型搜索”方法，它定位全局最大值，拟合高斯，并减去它。循环这发现所有的峰值相当好，但它是不稳定和不太准确的。我想使用星型搜索输出作为第一猜测，但我在实现scipy.optimize.curve_fit时遇到了麻烦。
我做了一个函数twoD_envelope，它创建了所有从恒星搜索中找到的高斯人的二维信封。这将产生这样的输出：
我的印象是，我可以用它作为curve_fit中的初始猜测，但是我得到了下面的TypeError
浏览 3提问于2015-05-10得票数 3
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我正在尝试创建一个名为可变大小的的2D图像。Gabor贴片被认为是二维正弦和二维高斯的卷积。
下面是用于生成代码的函数。代码是从为Matlab移植的(假设是import numpy as np)：
def gabor_patch(size, lambda_, theta, sigma, phase, trim=.005):
"""Create a Gabor Patch
size : int
Image size (n x n)
lambda_ : int
Spatial frequency (px per c
浏览 1提问于2013-09-26得票数 6
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假设我有一组数据(具有二维特征空间)，并且我想从它们获得集群。但我不知道会形成多少簇。
然而，我想要单独的集群(集群的数量超过2)。
我想，在这种情况下，k的方法是不能用的。我也不能使用分层聚类。另外，由于没有训练集，因此不能将KNN分类器用于任何其他分类器(监督学习不能用作训练集)。我不能使用光学算法，因为我不想指定半径(我不知道半径)
有什么机器学习技术可以给我提供多个集群(基于距离的聚类)，它也能很好地处理离群点？
这应该是输出：
📷
浏览 0提问于2015-05-29得票数 4
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在使用Matlab2D滤波函数filter2(B,X)和卷积函数conv(X,B,'')时，我发现filter2函数本质上是二维卷积，但是滤波器系数矩阵的旋转是180度。就filter2和conv2的输出而言，我看到以下关系成立：
output matrix of filter2 = each element negated of output of conv2
编辑:我是不正确的；上述关系一般不成立，但我看到了一些情况。通常，这两个输出矩阵是不相关的，因为在这两个矩阵中都得到了两个完全不同的核，用于卷积。
我知道二维卷积是如何进行的。我想了解的是这在图像处理方面的含义。我怎
浏览 3提问于2010-12-22得票数 4
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如何从二维变换矩阵中提取旋转、尺度和平移值？我的意思是a有一个2d变换
matrix = [1, 0, 0, 1, 0, 0]
matrix.rotate(45 / 180 * PI)
matrix.scale(3, 4)
matrix.translate(50, 100)
matrix.rotate(30 / 180 * PI)
matrix.scale(-2, 4)
现在我的矩阵有a，b，c，d，tx，ty值。
让我们忘记上面的过程，想象我们只有a，b，c，d，tx，ty的值。
如何通过a，b，c，d，tx，ty求出总旋转和标度值？
对不起我的英语
谢谢你的预付款
编辑
我觉得这应该是个
浏览 9提问于2010-12-05得票数 25
我有一个数据集，它有一个分类变量和多个连续变量，如下所示：
A B C
2.0 1.0 foo
2.2 1.2 bar
1.0 1.5 foo
我想计算一下：
Pr(C='foo'| A=2.0) # column A
Pr(C='foo'| A=1.0) # column A
Pr(C='bar'| A=2.2) # column A
Pr(C='foo'| B=1.0) # column B
Pr(C='bar'| B=1.2) # column B
解决这个问题的正确方法是什
浏览 0提问于2018-08-29得票数 1
2回答
我在看斜坡空间积分的报纸。有谁能帮助解释本文中提到的斜坡空间和坡度分布，以及为什么我们可以用法向和半矢量来表示斜坡空间中的二维位置？谢谢!
浏览 0提问于2021-07-05得票数 2
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有没有一种尺度不变但旋转不变的特征提取方法？我想匹配已缩放但未旋转的相似图像...
编辑:让我换个说法。如何检查图片是否为原图的缩放版(或接近原图)？
浏览 0提问于2011-08-17得票数 0
我在没有旋转的情况下编写了天真的高斯消除法：
function [x] = NaiveGaussianElimination(A, b)
N = length(b);
x = zeros(N,1);
mulDivOp = 0;
subAddOp = 0;
for column=1:(N-1)
for row = (column+1):N
mul = A(row,column)/A(column,column);
A(row,:) = A(row,:)-mul*A(column,:);
浏览 0提问于2014-12-01得票数 1
1回答
条件排序
、
给定以下类型的N个关系
例如N=4
A>B
A>C
B>C
D>A
以这样的方式排列关系的元素:对于排列'x>y‘中的每个连续的'xy’
以上示例的输出为DABC
给定N<20
这些关系将以二维数组的形式给出
谢谢您抽时间见我。
浏览 1提问于2012-03-28得票数 2
1回答
我有很多困难，拟合这些数据，特别是获得拟合参数，以匹配预期的参数。
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def gaussian_model(x, a, b, c, d): # add constant d
return a*np.exp(-(x-b)**2/(2*c**2))+d
x = np.linspace(0, 20, 100)
mu, cov = curve_fit(gaussian_model, xdata, ydata)
fit_A = mu[0]
fit_B = mu[1]
fit_C
浏览 15提问于2022-09-25得票数 0
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我正在读这篇文章关于高斯过程，在这篇文章中，作者以图表的形式解释了关于二维高斯的“变量索引”。
解释和情节如下：
📷
我理解了这幅图中的y轴，但我在理解x轴(变量索引)时遇到了问题。
值1和2在那个轴上是从哪里来的，它们的y值2是怎样的？
浏览 0提问于2019-10-03得票数 0
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我目前正在努力寻找一个公式来旋转我的OpenGL“相机”(我尝试通过场景旋转来做到这一点，但也有同样的问题)。基本上，我的相机在一个给定的位置，看着一个给定点(所有指示给gluLookAt)，例如，我想向上旋转相机，仍然看着同一个点。
正确的流程应该是什么？我应该采用什么输入数据来决定移动量?二维鼠标坐标演变还是三维非投影鼠标坐标演变？
浏览 1提问于2011-07-27得票数 1
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给定一个假设(典型等式a*a + b*b = c*c中的c)，计算a和b的所有可能整数值的有效方法是什么，这样a < b
注意:我见过c比1e12更强大，因此c*c比long.MaxValue更强大，但据我所知，c*c确实适合decimal。
浏览 0提问于2010-01-28得票数 7
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日安，
关于格上的高斯分布性质，我有一个问题：
设\mathcal{L} := \mathcal{L}(\,b_{1}，.，b_{m})是\mathbb{R}^{n}上的格，W = span(b_{1}，.，b_{m})^{\perp}.将\pi_{W}定义为W上的正交投影。
如果从支持\mathcal{L}、标准差参数s和中心参数c \in span(\mathcal{L})的高斯分布中抽取一个向量b。
我可以假设\pi_{W}(\,b)\,可以从支持\pi_{W}(\,\mathcal{L})\,、标准差参数s和中心参数\pi_{W}(\,c)\,的高斯分布中采样吗？
谢谢
浏览 0提问于2023-05-15得票数 1
1回答
信息建模
、、、、
在我的项目中的传感器模块由一个旋转相机组成，它收集噪声的信息，有关在周围环境中移动对象的信息。
该信息由运动物体的距离、角和相对变化组成。
相机的限制视距使相机必须周期性地旋转以更新环境信息。
我正在寻找算法/方法来建模这些信息，以便能够猜测/预测/学习这些对象的运动特性。
我目前提出的想法是在队列中存储每个对象的最后n个快照。我取了移动物体的位置和速度的加权平均值，但我认为这是一个很差的方法。
你能说出一些适合这个案子的标题吗？
谢谢
浏览 7提问于2010-05-28得票数 2
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点扩展函数(PSF)估计是一种重要的图像处理功能。若要对模糊图像进行图像反褶积，则需要对模糊图像进行PSF估计。有三种估算PSF的方法：
同时进行图像反褶积和PSF估计。
从一组PSF候选对象中选择PSF，然后执行反褶积。在对去模糊图像进行分析后，选择对应于最佳去模糊图像的PSF作为估计PSF。
首先手动或自动选择图像特征(线或点)，然后分析这些特征。根据这些特征与模糊水平之间的关系，估计PSF。
这里我更喜欢使用第三种方法，并基于边缘扩散函数估计PSF，从可以看出这种方法的介绍。然而，我用这种方法观察到，估计的PSF可能小于真实的PSF。那么，我的问题是，如果我使用被低估
浏览 0提问于2013-03-18得票数 0
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我试图实现二维输入数据集的高斯过程回归.我想修改内核函数。在示例代码中，内核定义为：
kernel = C(1.0, (1e-3, 1e3)) * RBF(10, (1e-2, 1e2))
并用于将高斯过程回归器定义为：
gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=15)
我知道C是constanceKernel，径向基函数是径向基函数。我想知道定义内核的语法中剩下的术语。
浏览 0提问于2018-04-18得票数 0
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我阅读了一段代码，将图像色调值分类为具有派生阈值的三个类。阈值是通过简单的二次公式来计算的。这些守则的有关文件如下：
/*
* (v_B - v_A)x^2 + 2(m_B*v_A - m_A*v_B)x + (m_A^2*v_B - m_B^2*v_A) = 0
*
* v_A : variance of group A
* m_A : mean of group A
* v_B : variance of group B
* m_B : mean of group B
*
* Quadratic formula
浏览 0提问于2019-02-05得票数 1
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2回答
初始化二维动态结构成员
、、、
我正在用C初始化一个动态的二维结构，如下所示：
typedef struct
{
int v;
unsigned int t;
} cb;
cb **b;
b = malloc( sizeof(*b) * s + (s * (e * sizeof(**b) )));
S和e是数组的维度(行和列大小)
如何在v设置为0的情况下初始化b？
浏览 4提问于2015-10-14得票数 0
我想设计一个二维高斯低通滤波器，在MATLAB中使用imgaussfilt，使其质量的95%位于预定的半径内。如果将'FilterSize' (标准差)设置为0.5 (默认)，如何计算(高斯滤波器的大小)？
浏览 1提问于2016-09-27得票数 0
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二维高斯模型中噪声的计算
、、、、
我需要一个二维高斯嵌入实质均匀噪声，如下图左图所示。我尝试在两个组件(底部的代码)中使用，但这显然失败了，如下面的正确图所示。
我想把概率分配给属于2D高斯和均匀背景噪声的每个元素。这似乎是一个很简单的任务，但我没有找到“简单”的方式来完成它。
有什么建议吗？它不需要GMM，我对其他方法/包是开放的。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import mixture
# Generate 2D Gaussian data
N_c = 100
xy_c = np.random.normal(
浏览 1提问于2020-05-03得票数 4
5回答
这些是基向量吗？
、、、
向量空间基座 V是一组向量B，使得每个向量\vec v \in V可以唯一地写入为B中的向量的线性组合。换句话说，让B = \{\vec b_1, \dots, \vec b_n\}成为某些向量空间V的基础。对于每一个可能的\vec v \in V，我们可以说
\vec v = \lambda_1 \vec b_1 + \lambda_2 \vec b_2 + \cdots + \lambda_n \vec b_n
一些唯一的实数，\lambda_1, \lambda_2, \dots, \lambda_n。请注意，这要求B中的向量为线性无关 (也就是说，不能将B中的向量作为B中其他向量的
浏览 0提问于2021-12-02得票数 15
2回答
假设模型如下： import torch.nn as nn
class PGN(nn.Module):
def __init__(self, input_size):
super(PGN, self).__init__()
self.linear = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=input_size, out_features=128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(in_features=128, out_featu
浏览 109提问于2020-04-22得票数 1
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如何参数化高斯导数的曲线
、、、、
在下面的高斯方程中，我可以指定高度(a)、宽度(c)和中心(b)。
f(x) = a*e^[-(x-b)^2 / (2c^2)]
高斯导数的形式如下：
，我想做的是，想出一个方程，我可以指定一个曲线的高度，宽度和中心，像高斯导数。
上述高斯方程的导数是：
d = (a*(-x).*exp(-((-x).^2)/(2*c^2)))/(c^2);
一阶Hermite函数具有类似的形式。
d = (((pi)^(-1/4)*exp(-0.5*(x.^2))).*x)*sqrt(2);
我的目标是有一个方程，它采用这个通用的形式，并允许我指定一个高度、宽度和中心。
浏览 1提问于2017-04-17得票数 3
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我正在尝试将二维高斯拟合到图像中。噪声非常低，所以我尝试旋转图像，使两个主轴不会同时变化，计算出最大值并只计算两个维度的标准差。最好的武器是蟒蛇。
然而，我在寻找图像的特征向量时遇到了困难- numpy.linalg.py假设数据点是离散的。我想把这个图像作为一个概率分布，采样几千个点，然后计算该分布的特征向量，但我确信肯定有一种方法可以直接从该图像找到特征向量(即高斯椭圆的半长轴和半长轴)。有什么想法吗？
非常感谢:)
浏览 0提问于2012-01-25得票数 7
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作为我学士论文的一部分，我尝试用哈里斯和斯蒂芬斯算法实现一个角检测器：
我确实计算过：
带sobel滤波器的x-和y-偏差(3x3)
计算系统矩阵M
M=A C；C B，意思是，如果我没事的话：
1. A = Response of sobel\_x squared: Ix \* Ix (at certain pixel)
2. B = Response of sobel\_y squared: Iy \* Iy (at certain pixel)
3. C = Response of sobel\_x multiplied by response of sobel\_y:
浏览 7提问于2013-02-25得票数 7
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这是我关于二维DFT的问题。我知道如何做二维离散傅立叶变换、卷积和滤波。然而，我仍然有一个基本的问题。也许我还没有理解这个概念，这就是为什么我不知道在这里做什么。
因此，基本上，当我们想通过将原始图像的傅里叶变换乘以高斯滤波器来过滤场景的空间频率内容时。如何删除每度0.5、1和2个周期以上的空间频率内容(cpd；每个图像12、24、49个周期的低通截止)。
我们还知道，对于3 dB的标准衰减，高斯滤波器的on是空间频率截止的函数。
非常提前感谢您。
浏览 1提问于2015-10-15得票数 0
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b):
return a * np.exp(-b * x)
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
ydata = np.linspace(0, 4, 50)
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
用上述方法很容易地拟合python中的任意高斯。然而，我想要准备一个函数，总是用户选择任意数量的高斯，并仍然试图找到一个最佳的适合。
我试图弄清楚如何修改函数func，以便向它传递一个额外的参数n=2，例如，它将返回一
浏览 7提问于2022-02-22得票数 2
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3回答
如图所示，我分别有"shape1“和"shape2”。它们都有一组相同的点A，B，C和D。通过观察它们，形状是不同的。但是如果你转换(旋转和平移) "shape2"，你会得到"shape1“。换句话说，我们可以说"shape2“与"shape1”匹配。
我的问题是，给定两个点相同但坐标不同的图像，我如何在编程上识别"shape2“是否与"shape1”匹配？
PS："shape1“和"shape2”将具有相同的点A、B、C和D，但坐标不同。可能的变换是旋转、平移或/和镜像。不适用缩放。
我已经看到
浏览 1提问于2016-11-13得票数 0
生成模型和判别模型似乎学习条件P(x，y)和联合P(x，y)概率分布。但在基本层面上，我无法说服自己，概率分布是什么意思。
浏览 3提问于2016-10-27得票数 0
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1回答
我有一些时间序列数据如下：
x <- c(0.5833, 0.95041, 1.722, 3.1928, 3.941, 5.1202, 6.2125, 5.8828,
4.3406, 5.1353, 3.8468, 4.233, 5.8468, 6.1872, 6.1245, 7.6262,
8.6887, 7.7549, 6.9805, 4.3217, 3.0347, 2.4026, 1.9317, 1.7305,
1.665, 1.5655, 1.3758, 1.5472, 1.7839, 1.951, 1.864, 1.6638,
1.5624, 1.4922, 0.940
浏览 4提问于2017-10-26得票数 0
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我想做的是在给定的角度上旋转一个二维的数字数组。我采用的方法是使用旋转矩阵。我定义的轮换矩阵是：
angle = 65.
theta = (angle/180.) * numpy.pi
rotMatrix = numpy.array([[numpy.cos(theta), -numpy.sin(theta)],
[numpy.sin(theta), numpy.cos(theta)]])
我想旋转的矩阵是形状的(1002,1004)。但是，只是为了测试目的，我创建了一个形状为(7,6)的2D数组。
c = numpy.array([[0,
浏览 4提问于2013-12-30得票数 0
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生成一个1000个二维数据集，x由两个类和图组成.1 500个数据向量用平均高斯分布建模，m1 = 8，8T，其余500个数据向量用平均m2 = 8，8的高斯分布建模。这两个分布的协方差矩阵为T=0.31.51.59.0，使用相同的公式生成另一个数据200并创建测试数据集X。
浏览 4提问于2022-02-09得票数 -1
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首先，我要为我糟糕的英语道歉。我会尽我所能的说清楚。:)
我有一个三维数组(只是一个二维数组).我的目标是取其中一个二维阵列，逆时针旋转90°.看起来是这样的：
[1|2|3]
[4|5|6]
[7|8|9]
我试着让它像这样“旋转”：
[3|6|9]
[2|5|8]
[1|4|7]
我想改变原来的数组，所以我想我需要创建一个副本，这样我就可以使用一个引用。以下是我所做的：
var temp = [];
var cube = [
[
['A', 'A', 'A'],
['A'
浏览 2提问于2014-08-20得票数 5
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我正在寻找一种算法来帮助我建立基于规则的2D模式。这个想法是，我可以使用给定的参数位置编写一个脚本，它将返回一个随机的二维序列，直到给定的长度。
我的计划是使用它来生成基于规则的图像模式。像图像分形或游戏关卡的精灵可能会用到这一点。
例如，假设您可以使用A、B、C和D来创建模式。规则是C和A永远不能相邻，D总是跟在C后面。接下来，假设我想要一个大小为4x4的模式。结果可能是符合所有规则的如下所示。
A B C D
B B B B
C D B B
C D C D
有没有现成的库可以做这样的计算？有没有什么数学公式可供我参考？
浏览 2提问于2011-06-09得票数 4
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