numpy常用
np.hanning()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
'''
hanning用于过滤或者突出某个物体，一般与np.outer搭配生成高斯矩阵
输入值为奇数时，在M/2+1处取到最大值
'''
window=np.hanning(19)
print(window)
plt.title('asd')
plt.plot(window)
plt.show()
# 输入为偶数 无尖端
window1=np.hanning(20)
plt.title('ou')
print(window1)
plt.plot(window1)
plt.show()
np.outer()
'''np.outer 做外积 矩阵最中心位置的值最大，之后向四周递减，这说明生成的是高斯矩阵。
输入参数：m长度向量,n长度向量
输出：m×n的矩阵
'''
import numpy as np
a=np.hanning(19)
b=np.outer(a,a)
print(a)
print(b)
np.tile()
import numpy as np
a = [1,2,3]
print(np.tile(a,(5,3,2)), 'n*******************') # 生成5个3x2矩阵
print(np.tile(a,(3,2)), 'n*******************') # 生成3x2矩阵
print(np.tile(a,(3)), 'n*******************') # 生成1x3矩阵
np.arrry()
将列表list或元组tuple转换为 ndarray 数组。
numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)
object：列表、元组等。
dtype：数据类型。如果未给出，则类型为被保存对象所需的最小类型。
copy：布尔来写，默认 True，表示复制对象。
order：顺序。
subok：布尔类型，表示子类是否被传递。
ndmin：生成的数组应具有的最小维数。
