2017-06-18

python数値計算　5のべき乗を計算したい場合

python 数値計算

pythonでべき乗
5のべき乗を計算したい場合

# -*- coding: utf-8 -*-

def main():
    x = 5
    y = pow(x,2)
    print(y)

if __name__ == "__main__":
    main()

2017-06-18

python 数値計算絶対値|a|

python 数値計算

pythonで絶対値を計算したい場合
abs(またはabsolute等)を使う

# -*- coding: utf-8 -*-

def main():
    a = -10
    a = abs(a)
    print(a)

if __name__ == "__main__":
    main()

2017-06-18

python 数値計算 4捨5入

1.25を入力した場合round(x,1)で少数第一位で四捨五入する以下コード

#coding: utf-8

def main():
    x = 1.23
    x = round(x,1)
    print(x)

if __name__ == "__main__":
    main()

2017-06-16

テーラー展開

参考：http://computation.cside.com/math/math002.html

2017-06-10

FIRフィルタの設計by python

○firwinの使い方
例）
scipy.signal.firwin(numtaps, cutoff, width=None, window='hamming', pass_zero=True, scale=True, nyq=1.0)
numtaps:タップ数
cutoff:カットオフ周波数
window:窓関数
pass_zero:
nyq：ナイキスト周波数
参考：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.13.0/reference/generated/scipy.signal.firwin.html

○scipy.absoluteの使い方
NumPy で絶対値 (負の数は正の数として出力、正の数は正の数として出力) を求めるには、np.absolute()があります。

参考https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.9.1/reference/generated/numpy.absolute.html

○scipy.fft使い方

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.fftpack.fft.html

○unwrapとは
連続だったデータもラップ(wrap)されて位相のジャンプが現れる。これをUnwrapするたのもの
参考retrofocus28.blogspot.jp

#coding:utf8
import scipy
import scipy.signal as ss
from matplotlib import pyplot as pp
import numpy as np
import scipy.signal
from pylab import *

N = 221
fc = 1000.
fc2 = 3000.
Fs = 44100.

#%% LPF
h = ss.firwin(numtaps=N, cutoff=fc/(Fs/2.), window='blackman', pass_zero=True)

#%% HPF
f = ss.firwin(numtaps=N, cutoff=fc/(Fs/2.), window='blackman', pass_zero=False)

#%% BPF
e = ss.firwin(numtaps=N, cutoff=scipy.array([fc/(Fs/2.), fc2/(Fs/2.)]), window='blackman', pass_zero=False)

#%% BEF
h = ss.firwin(numtaps=N, cutoff=scipy.array([fc/(Fs/2.), fc2/(Fs/2.)]), window='blackman', pass_zero=True)

#%% 表示
f = scipy.array(range(0, N)) * Fs / scipy.double(N)
tf = scipy.fft(h)
mag = scipy.absolute(tf)
phase = scipy.unwrap(scipy.angle(tf)) * 180. / scipy.pi

figure(1)
subplot(3,1,1)
pp.plot(h)
grid('on', 'both')
subplot(3,1,2)
pp.semilogx(f, mag)
xlim([20, 20000])
ylim([0, 1.2])
grid('on', 'both')
subplot(3,1,3)
pp.plot(f, phase)
xlim([0, 20000])
grid('on', 'both')

figure(2)
subplot(3,1,1)
pp.plot(f)
grid('on', 'both')
subplot(3,1,2)
pp.semilogx(f, mag)
xlim([20, 20000])
ylim([0, 1.2])
grid('on', 'both')
subplot(3,1,3)
pp.plot(f, phase)
xlim([0, 20000])
grid('on', 'both')

figure(3)
subplot(3,1,1)
pp.plot(e)
grid('on', 'both')
subplot(3,1,2)
pp.semilogx(f, mag)
xlim([20, 20000])
ylim([0, 1.2])
grid('on', 'both')
subplot(3,1,3)
pp.plot(f, phase)
xlim([0, 20000])
grid('on', 'both')

plt.show()
||

参考

2017-06-04

Raspbianのインストールと初期設定

1.RaspbianをDownload

今回はNoobsのページからダウンロードします。
「Noobsダウンロードページ」

1'.SD formaterでSDカードのフォーマット

2.SDへNoobsをcopy

3.NoobsからRaspbianを選択しインストール

参考：

http://oem-net.com/blog/?p=239

2017-05-30

OpenCVでpng画像アフィン変換（せん断）by python

概要

alphaチャンネルを使って
背景透過にしたrev2を用意させ

png画像を背景透過させたままアフィン変換を行った。

コード

import numpy as np
import cv2

# 画像読み込み(alphaチャンネル有り)
src_mat = cv2.imread("001.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
print(src_mat.shape) # 32,32,4

# 画像サイズの取得(横, 縦)
size = tuple([src_mat.shape[1], src_mat.shape[0]])

# dst 画像用意
dst_mat = np.zeros((size[1], size[0], 4), np.uint8)

# 画像の中心位置(x, y)
center = tuple([int(size[0]/2), int(size[1]/2)])

# 回転させたい角度
rad = np.pi / 10
 # x軸方向に平行移動させたい距離
move_x = 2
 # y軸方向に平行移動させたい距離
move_y = 0
 
matrix = [
 [1, np.tan(rad), move_x],
 [0, 1, move_y]
 ]
 
affine_matrix = np.float32(matrix)

# 回転変換行列の算出
#rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

# アフィン変換
img_dst = cv2.warpAffine(src_mat, affine_matrix, size, dst_mat,
 flags=cv2.INTER_LINEAR,
 borderMode=cv2.BORDER_TRANSPARENT)

# 表示
cv2.imwrite("dst.png", img_dst)

参考

skattun.hatenablog.jp