SciPy: Расстояние Хэмминга
Расстояние Хэмминга — это метрика для сравнения двух строк двоичных данных. При сравнении двух двоичных строк одинаковой длины расстояние Хэмминга — это количество битовых позиций, в которых два бита различны. Используется для обнаружения или исправления ошибок при передаче данных по компьютерным сетям. Также применим в теории кодирования для сравнения слов данных одинаковой длины.
#практика #scipy
Расстояние Хэмминга — это метрика для сравнения двух строк двоичных данных. При сравнении двух двоичных строк одинаковой длины расстояние Хэмминга — это количество битовых позиций, в которых два бита различны. Используется для обнаружения или исправления ошибок при передаче данных по компьютерным сетям. Также применим в теории кодирования для сравнения слов данных одинаковой длины.
#практика #scipy
SciPy: Корни уравнения
NumPy может находить корни многочленов и линейных уравнений, но не может находить корни нелинейных уравнений, таких как x + cos(x). Для этого ты можешь использовать функцию optimize.root SciPy. Эта функция принимает два обязательных аргумента: fun - функция, представляющая уравнение; x0 - начальное предположение для корня. Функция возвращает объект с информацией о решении.
#практика #scipy
NumPy может находить корни многочленов и линейных уравнений, но не может находить корни нелинейных уравнений, таких как x + cos(x). Для этого ты можешь использовать функцию optimize.root SciPy. Эта функция принимает два обязательных аргумента: fun - функция, представляющая уравнение; x0 - начальное предположение для корня. Функция возвращает объект с информацией о решении.
#практика #scipy
SciPy: Сплайн-интерполяция
При одномерной интерполяции точки подгоняются под одну кривую, тогда как при сплайновой интерполяции точки подгоняются под кусочную функцию, определяемую полиномами, называемыми сплайнами. Кусочная функция — функция, которая имеет различное определение для разных диапазонов. Функция UnivariateSpline() принимает xs и ys и создает вызываемую функцию, которую можно вызывать с новыми xs.
#практика #scipy
При одномерной интерполяции точки подгоняются под одну кривую, тогда как при сплайновой интерполяции точки подгоняются под кусочную функцию, определяемую полиномами, называемыми сплайнами. Кусочная функция — функция, которая имеет различное определение для разных диапазонов. Функция UnivariateSpline() принимает xs и ys и создает вызываемую функцию, которую можно вызывать с новыми xs.
#практика #scipy
SciPy: interp1d
Функция interp1d() используется для интерполяции распределения с 1 переменной. Она принимает точки x и y и возвращает вызываемую функцию, которую можно вызвать с новым значением x и возвращает соответствующее значение y. В данном примере для данных xs и ys интерполируются значения от 2,1, 2,2... до 2,9.
#практика #scipy
Функция interp1d() используется для интерполяции распределения с 1 переменной. Она принимает точки x и y и возвращает вызываемую функцию, которую можно вызвать с новым значением x и возвращает соответствующее значение y. В данном примере для данных xs и ys интерполируются значения от 2,1, 2,2... до 2,9.
#практика #scipy
SciPy: Импорт/экспорт данных в формате Matlab
Функция savemat() позволяет экспортировать данные в формате Matlab. Метод принимает следующие параметры: filename - имя файла для сохранения данных; mdict - словарь, содержащий данные. do compression — логическое значение, указывающее, сжимать результат или нет. По умолчанию False. Функция loadmat() позволяет импортировать данные из файла Matlab. Она вернет структурированный массив, ключи которого являются именами переменных, а соответствующие значения — значениями переменных.
#практика #scipy
Функция savemat() позволяет экспортировать данные в формате Matlab. Метод принимает следующие параметры: filename - имя файла для сохранения данных; mdict - словарь, содержащий данные. do compression — логическое значение, указывающее, сжимать результат или нет. По умолчанию False. Функция loadmat() позволяет импортировать данные из файла Matlab. Она вернет структурированный массив, ключи которого являются именами переменных, а соответствующие значения — значениями переменных.
#практика #scipy
👍1