我有一个图像,使用aforgenet直方图,我能够以数组的形式获得垂直和水平直方图值。我可以在它的基础上创建一个图表,但我想在同一张图像上显示基于垂直和水平的不同颜色的值。简而言之,我想根据直方图值在图像上绘制数据。
// get image statistics
AForge.Imaging.ImageStatistics statistics =
new AForge.Imaging.ImageStatistics( image );
// get the red histogram
AForge.Math.Histogram histogram = statistics.Red;
//
我正在尝试将一些数据导入到R中,但将相关数据的行组合在一起并不是很幸运。
例如:有一组问题,如{A,B,C,D}。每个问题都有两个正在测量的感兴趣的变量:"x“和"y”。每个变量都根据一些简单的统计数据进行分析: min、max、mean、stddev。
因此,我的输入数据的形式是:
Min Max Mean StdDev
A
x 3 10 6.6 2.1
y 2 5 3.2 1.7
B
x 3 10 6.6 2.1
y 2 5 3.2 1.7
C
x 3
我想创建一个名为E7stats的函数,它对包含在csv文件中的第一个期中考试成绩执行简单的统计分析。该函数接受一个字符串输入filename,它是csv文件的名称,并返回一个输出,一个1⇥2结构数组S,其两个条目都包含四个字段mean、std d ev、max和min,它们是电子和基于试卷的期中考试成绩的平均值、标准差、最大值和最小值。该函数还创建了两个期中考试1分数的两个直方图,其中包含30个大小相等的存储箱。电子和纸质期中考试1的分数存储在CSV的第一列和第二列中
我的问题是我得到了这个错误:
"mean“以前似乎用作函数或命令,与它在这里用作变量的名称相冲突。此错误的一个可能原因
我有一个模型,我正在使用两个数据集,训练和测试。在使用scikit-learn构建模型之前,我需要对预测值进行标准化。
让我们假设我的模型训练数据:
Training[X1] has mean=10,stddev=1.5
Training[X2] has mean=45,stddev=17
etc...
和my表示测试数据文件
Testing[X1] has mean=9,stddev=1.8
Testing[X2] has mean=40,stddev=13
etc...
如何对测试数据文件进行标准化,使其使用与原始数据集相同的规模?
我尝试使用这段代码,
对于我正在处理的脚本,我希望将数组传递给函数是可选的。我尝试这样做的方法是将所讨论的变量(residue)变成一个kwarg。
问题是,当我这样做时,python将kwarg的dtype从numpy.ndarray更改为dict。最简单的解决方案是使用以下方法将变量转换回np.array:
residue = np.array(residue.values())
但我不认为这是一个非常优雅的解决办法。所以,我想知道是否有人能给我展示一种“更漂亮”的方法来完成这个任务,并可能向我解释一下python为什么这么做?
所涉职能是:
#Returns a function for a
我需要帮助来解决以下问题:创建一个类Statistics.java来实现StatisticsI.java。Statistics.java包含要存储到双精度类型的数据对象的ArrayList数据和特性(属性):计数、最小值、最大值、平均值、标准。该实现具有以下规范。
addData(Double d) adds data d into the array list, and then update the values of count, min, max, mean, and std, using incremental algorithms, i.e. using exiting exist
我正在使用TensorFlow r1.0和图形处理器Nvidia Titan X训练一个类似盗梦空间的模型。
我添加了一些摘要操作来可视化训练过程,使用如下代码:
def variable_summaries(var):
"""Attach a lot of summaries to a Tensor (for TensorBoard visualization)."""
with tf.name_scope('summaries'):
mean = tf.reduce_mean(var)
有人能解释一下如何分析jmeter的总结报告吗?
示例:
Label : Login Action(sampler)
Sample# : 1
average: 104 // What does this mean actually?
min : 104 // What does this mean actually?
max : 104
stddev : 0 // What does this mean actually?
error% : 0
Throughput : 9.615384615 // What d
我有n组变化的数据,我想用规范每一组数据,因为每个集合都有自己的平均值和std,所以我必须保留n个不同的模块来帮助我计算它。我不知道如何维护不同的Scaler,我刚刚被告知不能多次导入并重命名它以获得不同的。但我不知道该怎么做。
如果需要,我的运行均值方法Scaler如下所示,
class Scaler(object):
""" Generate scale and offset based on running mean and stddev along axis=0
offset = running mean
scale = 1 / (stddev
我在Postgres数据库中有一个数字表,我试图计算每一行前面的3行和后面的3行的范围(最大-分钟)。给出一个测试表:
CREATE TABLE test_table AS (
SELECT
generate_series(1,100) id,
random()*generate_series(1,100) val
);
这可以通过以下查询来完成:
SELECT
id,
MAX(val) OVER (
ORDER BY id
ROWS
BETWEEN 3 PRECEDING
AND