求标准差函数python 求标准差函数
python numpy的样本标准差怎么写
有时候人容易犯知其一不知其二的错误,np.std也是支持计算无偏样本标准差的(话说无偏样本标准差这么常用,NumPy怎么会不支持呢),见如下代码:
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a = np.arange(10)
a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.std(a, ddof = 1)
3.0276503540974917
np.sqrt(((a - np.mean(a)) ** 2).sum() / (a.size - 1))
3.0276503540974917
np.sqrt(( a.var() * a.size) / (a.size - 1))
3.0276503540974917
2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数
borderType= None)函数
此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。
src:输入图像
ksize:(核的宽度,核的高度),输入高斯核的尺寸,核的宽高都必须是正奇数。否则,将会从参数sigma中计算得到。
dst:输出图像,尺寸与输入图像一致。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差。默认为None,如果sigmaY=0,则它将被设置为与sigmaX相等的值。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到。计算公式为:
borderType:像素外推法,默认为None(参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中,高斯滤波主要有两种方式:
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积。其中二维高斯函数公式为:
根据上述公式,生成一个3x3的高斯核,其中最重要的参数就是标准差 ,标准差 越大,核中心的值与周围的值差距越小,曲线越平滑。标准差 越小,核中心的值与周围的值差距越大,曲线越陡峭。
从图像的角度来说,高斯核的标准差 越大,平滑效果越不明显。高斯核的标准差 越小,平滑效果越明显。
可见,标准差 越大,图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
python pandas中describe()各项含义及求值
1、在pandas中,我们采用了R语言中的惯用法,即将缺失值表示为NA,它表示不可用not available。
2、pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据。
3、过滤掉缺失数据的办法有很多种。可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法,但dropna可能会更实用一些。对于一个Series,dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。
4、而对于DataFrame对象,可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列。dropna默认丢弃任何含有缺失值的行。
5、最后通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值,若是通过一个字典调用fillna,就可以实现对不同的列填充不同的值。这样就完成了。
在线等!求一个python程序:输入或读取一个任意大小的数组,输出这个数组的平均值和标准差!
import math
def avg(arr, n):
sum=0
for i in arr:
sum = sum+i
return (1.0*sum/n)
def standard_deviation(arr, n):
a=avg(arr,n)
value=0;
for i in arr:
value=value+(i-a)*(i-a)
return math.sqrt(1.0*value/n)
print "please input number first"
n=input()
print "please input data then"
arr=[]
for i in range(n):
data=input()
arr.append(data)
print "avg:",avg(arr,n)
print "standard deviation:",standard_deviation(arr,n)
Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数?
有阶乘函数,Numpy中,mat必须是2维的,但是array可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。
在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。
若a=mat([1,2,3]) 是矩阵,则 a.A 则转换成了数组,反之,a.M则转换成了矩阵。
扩展资料:
常用的Numpy运算:
取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]
将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))
矩阵求逆 randMat.I
单位阵 eye(4)
零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。
最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()
#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) #按列相加x.sum(axis=1) #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean()
mean(a,axis=0(或1)) #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1)) #按列或行求方差。
std(a)std(a,axis=0(或1)) #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。
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