Посты с тэгом numpy


Моделирование переходных процессов при коммутации электрической цепи средствами Python



Зачем нужно учитывать переходные процессы


В общем случае в электрической цепи переходные процессы могут возникать, если в цепи имеются индуктивные и емкостные элементы, обладающие способностью накапливать или отдавать энергию магнитного или электрического поля. В момент коммутации, когда начинается переходный процесс, происходит перераспределение энергии между индуктивными, емкостными элементами цепи и внешними источниками энергии, если они подключенными к цепи. При этом могут возникать большие перенапряжения, сверхтоки, электромагнитные колебания, которые способны нарушить работу систем автоматики и других устройств, вплоть до выхода их из строя.

С другой стороны, переходные процессы находят практическое применение, например, в различные рода электронных генераторах, в схемах электроники и автоматики.

В сети много публикаций по данной теме [1,2,3], од


Модель колебательного звена с применением символьного и численного решений дифференциального уравнения на SymPy и NumPy

Задача


В статья использованы возможности пакета SymPy совместно с пакетом NumPy. Всё сводиться к преобразованию символьных выражений в функции способные работать с другими модулями Python.

Процесс решения дифференциальных уравнений становиться наглядным и хорошо контролируемым на каждом этапе вычислений. Следует отметить, что колебательное звено в разных интерпретациях обсуждается в сетях[1,2]. Например, в [3] приводиться модель колебательного звена с подробным исследованием переходных процессов.

Надеюсь, что подобные исследования колебательного звена на Python найдут своих сторонников. Читать дальше →


Есть две функции



Есть две булевы функции аргументов, одна — константная, другая — сбалансированная. На какую сам сядешь, на какую фронтендера посадишь? Вот только функции неизвестны, а вызвать их разрешается лишь один раз.

Если не знаешь, как решить подобную задачу, добро пожаловать под кат. Там я расскажу про квантовые алгоритмы и покажу как их эмулировать на самом народном языке — на Python.
Hello darkness, my old friend


Машинное обучение от Octave\Matlab к Python


Решил я познакомится с такой интересной для меня областью, как Machine learning. После непродолжительных поисков я обнаружил достаточно популярный курс Стэнфордского университета Machine learning. В нем рассказываются основы и дается широкое представление о machine learning, datamining, and statistical pattern recognition. Был для меня в этом курсе небольшой минус как Python программиста- домашние задания надо было выполнять на Octave\Matlab. В итоге я не пожалел, что получил представления о новом языке программирования, но как учебный пример для более тесного знакомства с соответствующими библиотеками решил переписать домашние задания на Python. То что получилось лежит на GitHub тут.

Читать дальше →


[Из песочницы] Numpy и многопроцессорность


Сейчас уже многие используют библиотеку numpy в своих python-программах, поскольку она заметно ускоряет работу с данными и выполнение математических операций. Однако во многих случаях numpy работает в разы медленнее, чем она может… потому что использует только один процессор, хотя могла бы использовать все, что у вас есть.
Читать дальше →


[Из песочницы] Numpy и многопроцессорность


Сейчас уже многие используют библиотеку numpy в своих python-программах, поскольку она заметно ускоряет работу с данными и выполнение математических операций. Однако во многих случаях numpy работает в разы медленнее, чем она может… потому что использует только один процессор, хотя могла бы использовать все, что у вас есть.
Читать дальше →


Некоторые репозитории в помощь изучающим и преподающим Python и машинное обучение




Привет сообществу!

Я Юрий Кашницкий, раньше делал здесь обзор некоторых MOOC по компьютерным наукам и искал «выбросы» среди моделей Playboy.

Сейчас я преподаю Python и машинное обучение на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ и в онлайн-курсе сообщества по анализу данных MLClass, а также машинное обучение и анализ больших данных в школе данных одного из российских телеком-операторов.

Почему бы воскресным вечером не поделиться с сообществом материалами по Python и обзором репозиториев по машинному обучению… В первой части будет описание репозитория GitHub с тетрадками IPython по программированию на языке Python. Во второй — обзор попавшихся мне классных репозиториев GitHub.
Читать дальше →


[Из песочницы] Стабилизация таймлапс-видео на калькуляторе (IPython+OpenCV)


Подобно многим стихийным и сезонным любителям астрофотографии, в этом августе я ловил ночью Персеиды. Улов небольшой есть, но сейчас не о нём, а о том, что побочным результатом такого лова стала серия фотографий, которые напрашивались на то, чтобы сделать из них таймлапс. Но вот незадача: установка камеры оказалась не столь уж жесткой, как хотелось бы, и между кадрами появилось небольшое смещение. Попытался исправить его плагином дешейкинга в VirtualDub, но результаты не порадовали. Тогда было решено сделать свой велосипед: подробнее о результатах и том как они получены — под катом.
Читать дальше →


[Из песочницы] Звуковые отпечатки: распознавание рекламы на радио


Из этой статьи вы узнаете, что распознавание даже коротких звуковых фрагментов в зашумленной записи — вполне решаемая задача, а прототип так вообще реализуется за 30 строчек кода на Python. Мы увидим, как тут помогает преобразование Фурье, и наглядно посмотрим, как работает алгоритм поиска и сопоставления отпечатков. Статья будет полезна, если вы сами хотите написать подобную систему, или вам интересно, как она может быть устроена.
Читать дальше →


[Перевод] Питон, смещение тона и Пианопьютер


От переводчика:

Статья, которую я предлагаю вам почитать, не нова — она опубликована аж 29 марта. Но на Реддите ее запостили всего несколько дней назад, да и актуальности своей она точно не потеряла. Интересность ее в том, что автор на простом и коротком примере демонстрирует практическое применение трех больших и популярных библиотек: numpy, scipy и pygame. Про первые две многие слышали, но все больше в контексте научных работ, так что интересно посмотреть на их применение в «обычной» жизни. В конце статьи прекрасная видео-демонстрация результата, хотя бы ее точно стоит посмотреть.

Авторский код сохранен без изменений, несмотря на то, что он оформлен не по PEP-8 и за его валидность я не ручаюсь. Настоящий рабочий код так или иначе есть на ГитХабе, ссылку вы найдете в конце статьи.

Запишите звук, измените тон 50 раз и сопоставьте каждому новому звуку клавишу на клавиатуре компьютера. Получится Пианопьютер!