python標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù) python求標(biāo)準(zhǔn)偏差

np.std在python中的意思

std()函數(shù)就是初高中學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)差 numpy.std()

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求標(biāo)準(zhǔn)差的時(shí)候默認(rèn)是除以 n 的,即是有偏的,np.std無偏樣本標(biāo)準(zhǔn)差方式為加入?yún)?shù) ddof = 1

Python基礎(chǔ) numpy中的常見函數(shù)有哪些

有些Python小白對(duì)numpy中的常見函數(shù)不太了解，今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個(gè)科學(xué)計(jì)算的庫，提供了矩陣運(yùn)算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實(shí)，list已經(jīng)提供了類似于矩陣的表示形式，不過numpy為我們提供了更多的函數(shù)。

數(shù)組常用函數(shù)

1.where()按條件返回?cái)?shù)組的索引值

2.take(a,index)從數(shù)組a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一個(gè)在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組，元素個(gè)數(shù)為N個(gè)

4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回?cái)?shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組

6.sign(a)返回?cái)?shù)組a的每個(gè)元素的正負(fù)符號(hào)

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對(duì)應(yīng)元素結(jié)果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改變數(shù)組維度

a.ravel(),a.flatten():將數(shù)組a展平成一維數(shù)組

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數(shù)組a轉(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組

a.transpose,a.T轉(zhuǎn)置數(shù)組a

數(shù)組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數(shù)組a,b沿水平方向組合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數(shù)組a,b沿豎直方向組合

3.row_stack((a,b))將數(shù)組a,b按行方向組合

4.column_stack((a,b))將數(shù)組a,b按列方向組合

數(shù)組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個(gè)數(shù)組

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數(shù)組a沿水平方向分割成n個(gè)數(shù)組

數(shù)組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)設(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)定為m

2.a.compress()返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組

數(shù)組屬性

1.a.dtype數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型

2.a.shape數(shù)組a的維度

3.a.ndim數(shù)組a的維數(shù)

4.a.size數(shù)組a所含元素的總個(gè)數(shù)

5.a.itemsize數(shù)組a的元素在內(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)

6.a.nbytes整個(gè)數(shù)組a所占的內(nèi)存空間7.a.astype(int)轉(zhuǎn)換a數(shù)組的類型為int型

數(shù)組計(jì)算

1.average(a,weights=v)對(duì)數(shù)組a以權(quán)重v進(jìn)行加權(quán)平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數(shù)組a的均值、最大值、最小值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差

3.a.prod()數(shù)組a的所有元素的乘積

4.a.cumprod()數(shù)組a的元素的累積乘積

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)

6.a.diagonal()查看矩陣a對(duì)角線上的元素7.a.trace()計(jì)算矩陣a的跡，即對(duì)角線元素之和

以上就是numpy中的常見函數(shù)。更多Python學(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。

2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函數(shù)

borderType= None)函數(shù)

此函數(shù)利用高斯濾波器平滑一張圖像。該函數(shù)將源圖像與指定的高斯核進(jìn)行卷積。

src:輸入圖像

ksize:(核的寬度,核的高度)，輸入高斯核的尺寸，核的寬高都必須是正奇數(shù)。否則，將會(huì)從參數(shù)sigma中計(jì)算得到。

dst:輸出圖像，尺寸與輸入圖像一致。

sigmaX:高斯核在X方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。

sigmaY:高斯核在Y方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。默認(rèn)為None，如果sigmaY=0，則它將被設(shè)置為與sigmaX相等的值。如果這兩者都為0,則它們的值會(huì)從ksize中計(jì)算得到。計(jì)算公式為：

borderType:像素外推法，默認(rèn)為None（參考官方文檔 BorderTypes

)

在圖像處理中，高斯濾波主要有兩種方式：

1.窗口滑動(dòng)卷積

2.傅里葉變換

在此主要利用窗口滑動(dòng)卷積。其中二維高斯函數(shù)公式為：

根據(jù)上述公式，生成一個(gè)3x3的高斯核，其中最重要的參數(shù)就是標(biāo)準(zhǔn)差 ，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，核中心的值與周圍的值差距越小，曲線越平滑。標(biāo)準(zhǔn)差 越小，核中心的值與周圍的值差距越大，曲線越陡峭。

從圖像的角度來說，高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越大，平滑效果越不明顯。高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越小，平滑效果越明顯。

可見，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，圖像平滑程度越大

參考博客1:關(guān)于GaussianBlur函數(shù)

參考博客2:關(guān)于高斯核運(yùn)算

用Python怎么算Mean和standard deviation

可以用numpy模塊實(shí)現(xiàn)：

import?numpy

def?cal_mean_std(sum_list_in):

#?type:?(list)?-?tuple

N?=?sum_list_in.__len__()

narray?=?numpy.array(sum_list_in)

sum?=?narray.sum()

mean?=?sum?/?N

narray_dev?=?narray?-?mean

narray_dev?=?narray_dev?*?narray_dev

sum_dev?=?narray_dev.sum()

DEV?=?float(sum_dev)?/?float(N)

STDEV?=?numpy.math.sqrt(DEV)

print?"mean:",?mean,?";?DEV:",?DEV,?";?STDEV:",?STDEV

return?mean,?DEV,?STDEV

均值為mean，方差為DEV，標(biāo)準(zhǔn)差是STDEV

傳入數(shù)據(jù)是一個(gè)list：sum_list_in

python編程統(tǒng)計(jì)列表中各數(shù)據(jù)的方差和標(biāo)準(zhǔn)差請(qǐng)編寫主函數(shù)和計(jì)算方差的函數(shù)var。（不能引用庫里）

def fangcha(): a=float(raw_input("請(qǐng)輸入a:")) b=float(raw_input("請(qǐng)輸入b:")) c=float(raw_input("請(qǐng)輸入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均數(shù)是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用

網(wǎng)站題目：python標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù) python求標(biāo)準(zhǔn)偏差
URL地址：http://muchs.cn/article10/doscigo.html

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