白色平衡是一个覆盖相当广泛的话题,但我看到的大多数答案都涵盖了整个图像的自动白平衡技术,这些图像对于白色、灰色和黑色的东西没有一个已知的点。从一个已知的角度来看,我似乎找不到很多涵盖白色平衡的东西。我有一个脚本(下面),它拍摄一张彩色卡(Spyder 48)的图像,并返回白色、20%灰色和黑色卡片块:
Color L A B sR sG sB aR aG aB
Card White 96.04 2.16 2.6 249 242 238 247 242 237
20% Gray 80.44 1.17 2.05
我正在尝试编写一个脚本来确定是否可以分解整数列表中的整数值。我这样做的方式是在递归中搜索有效的因子分解,有效地在可能的因子树中执行DFS (在下面的代码中)。有没有可能做出一个贪婪的算法来快速找到它呢?我的想法是继续在列表中搜索剩余部分中的最大因子,直到找到有效的因子分解。在这种情况下,这是一个正确的算法吗?如果不是,这个问题是在NP中吗?
用Python编写的解决问题的代码:
def can_factorize_in_list(n, list):
# Determines whether it is possible to factorize 'n' in '
因此,我正在研究一个问题,需要我得到一定数量的因素。因此,与往常一样,我使用模块%来查看一个数字是否可以被某个数字整除,是否等于零。但是,当我尝试这样做的时候,我总是会犯一个错误,就是说ZeroDivisionError。我尝试添加这样的代码块,这样python就不会从零开始计数,而是从一个for potenial in range(number + 1):开始计数,但这似乎不起作用。下面是我的代码的其余部分,任何帮助都将不胜感激。
def Factors(number):
factors = []
for potenial in range(number + 1):
if numbe
如果有人能帮我解决这个问题,我会很高兴的。我有重复测量设计的数据,在那里我们测试了鸟类(time.dep)感染前后的反应(exper)。我们也有FL (燃料负荷,瘦身质量的百分比),脂肪评分和组(实验和对照)作为解释变量。我决定使用LME,因为残差的分布并没有偏离常态。但是,残差的同质性存在一个问题。“前”组和“后”组之间以及脂肪水平之间的差异有显着性(Fligner检验、p=0.038和p=0.01 )。
ring group fat time.dep FL exper
1 XZ13125 E 4 0.36 16.295 before
2 XZ13125
我想知道为什么在python和R.在python中做mann whitney u测试时,我的答案如此不同:
from scipy.stats import mannwhitneyu
t = [1,2,3]
g = [4,5,6,7,8,9]
mannwhitneyu(t,g)
(0.0, 0.014092901073953692)
在R:
t = c(1,2,3)
g = c(4,5,6,7,8,9)
wilcox.test(t,g, paired = FALSE)
Wilcoxon rank sum test
data: t and g
W = 0, p-value = 0.02