Я столкнулся с высокой дисперсией в np.gradient для относительно плавных данных. Предположим, что мы хотим вычислять dx/dt : [code]import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([13.11149679, 13.2141427 , 13.37743691, 13.3934357 , 13.56163066, 13.60207566, 13.69304133]) t = np.array([0.73065159, 0.74012055, 0.75911018, 0.7607452 , 0.77811468, 0.78031837, 0.79046324]) x_grad = np.gradient(x, t)
Я столкнулся с высокой дисперсией np.gradient для относительно гладких данных.
Предположим, мы хотим вычислить dx/dt:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array( )
t = np.array( )
x_grad = np.gradient(x, t)
Насколько я понимаю, perf_count_hw_ref_cpu_cycles должен сопоставить с некоторым счетчиком, который считается постоянной скоростью, в отличие от perf_count_hw_cpu_cycles, который влияет на частосовое масштабирование. Я ожидаю, что избавиться от...
Насколько я понимаю, perf_count_hw_ref_cpu_cycles должен сопоставить с каким -то счетчиком, который считается с постоянной скоростью, в отличие от perf_count_hw_cpu_cycles , который влияет на масштабирование частоты. Я ожидаю, что избавиться от...
Я успешно внедрил код из этого предыдущего вопроса, как создать расчет расстояний расстояния в WordPress
Что я пытаюсь сделать, это добавить минимальную стоимость 40, чтобы показать, не стоит ли рассчитанная стоимость ниже, но действительно изо всех...