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Category Archives: Python
两张照片相互卷积可以得到与它们都相似的图片，是吗？
在这里我想继续探讨“卷积”这一数学工具。主要是为了验证网络上部分“科普”文章所讲的“……卷积甚至可以用在考试作弊中，为了让照片同时像两个人，只要把两人的图像卷积处理即可……”这一说法。不同于证明一件事情的难度，证伪一件事情总是相对简单的，尤其当所需要的所有数据和工具都可以在编程实现时。所谓实践出真知，这里我们就找两张照片，来做卷积试一试吧！ 继续阅读
几个特征值求解函数的性能比较
正如在”scipy和numpy中与特征值问题相关的函数”谈到的，Python的常用数值计算库numpy和scipy中一共有好几个功能和限制稍有不同的特征值问题求解函数，今天我们用一个8×8的“特殊”矩阵（Rosser矩阵）来看看这些函数的计算速度和结果精度如何。 继续阅读
guidata库使用手记：快速定制科学计算程序的图形界面
（原文写于2011-9-3 ，发布于振动论坛，算法及编程语言分区）
（重编辑于2015-11-15）
今天说说用于快速开发简单图形界面的guidata库。和大多数的Python库一样，guidata有自己的技术支持页面和实例完善的帮助文档，然而文档毕竟是死的，只有使用起来更能体会其中的奇技淫巧。本文将通过一个数据处理的例子展示如何使用guidata。然后通过另一个例子说明guidata的一些特性是如何通过Python强大的面对对象机制达到的。 继续阅读
互相关（cross-correlation）及其在Python中的实现
（原文写于2013-1-31，发布于振动论坛，信号处理方法分区）
（重编辑于2015-11-16，修正了一些概念错误，增加了一些讨论）
在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。正如卷积有线性卷积（linear convolution）和循环卷积（circular convolution）之分；互相关也有线性互相关（linear cross-correlation）和循环互相关（circular cross-correlation）。线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的，不同之处在于如何处理边界数据。其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同。通过这篇文章，我想整理一下相关概念，并给出示例。 继续阅读
scipy和numpy中与特征值问题相关的函数
（原文写于2013-1-4 ，发布于振动论坛，算法及编程语言分区）
（重编辑于2015-11-15，修正了一些错误，增补了一些讨论）
结构力学、固体力学和声学中的很多方面都对应于特征值问题的计算。比如自由振动、频散曲线、模型压缩、阻尼识别等。有些方面对应于标准特征值问题（复模态分析、频散曲线计算的传递矩阵形式等），有些对应于广义特征值问题（无阻尼模态，频散曲线计算的改进形式等）。在一些场合，还需要计算左特征值问题，例如不对称非比例阻尼在复模态分析中的处理。同时，有些问题中只涉及实数矩阵，另一些问题涉及复数矩阵。同时还涉及矩阵是否对称、是否正定，其求解结果是否需要所有特征值等等特定考虑。在Python的scipy以及numpy库中一搜，你会发现有许多可以计算特征值问题的函数，它们各自的功能、参数和返回值形式都各有异同。因此我做了一个表格，将这些函数整理起来，方便查询。 继续阅读
范雨
韩柳洁
Dynamics and Python 