python學習筆記（三）__python

Scipy模組

1、關於檔案儲存和讀取操作，有多種方式，比如

使用scipy中的io的io.savemat()和io.loadmat()；

對於圖片可以使用scipy中的misc的misc.imread () 或者matplotlib中的pyplot的pyplot.imread()

其中，numpy也提供text files的操作：numpy.loadtxt()和numpy.savetxt()

對於讀取text和csv檔案，還有numpy.genfromtxt()和numpy.recfromcsv()

比較高效，特定於numpy的二進位形式的numpy.save()和numpy.load()

更進階的圖片輸入輸出方式有skimage.io

 

2、線性代數操作scipy.linalg

比如求行列式的值，可以用linalg.det(A)，其中A是numpy定義的方陣；

比如求方陣的逆矩陣，可以用linalg.inv(arr)，如果arr是奇異矩陣，則會引起錯誤；

SVD有uarr, spec, vharr = linalg.svd(arr)，其中，urarr, spec, vharr可以重新組合逼進原矩陣，具體地：

sarr = np.diag(spec)

>>> svd_mat = uarr . dot ( sarr ) . dot ( vharr ) >>> np . allclose ( svd_mat , arr ) True

3、插值運算：scipy.interpolate

對於1維的插值函數，有linear_interp = interp1d(measured_time, measures)

其中，可通過設定參數kind='cubic'改更插實值型別，預設是線性插值

4、最佳化和擬合：scipy.optimize

curve_fit(), minimize(f, x0, method="L-BFGS-B"), basinhopping用來找全域最優；可設定參數除了method外還有bounds， 如bounds=((0,10), )

minimize_scalar()

如果函數中有多個自變數，可以將變數寫成向量的形式；

root找到函數為0的變數；

5、映像的幾何形變， from scipy import ndimage # shift, roate, zoom

6、映像膨脹 腐蝕操作ndimage.binary_opening(img) .binary_closing(img)

7、對映像中不同地區塊用不同顏色作為不同標籤，可以用ndimage.label(mask)方法