作为一名python新手,我需要一点帮助。我有一个100行100列的数组。每个位置代表一个温度值。我现在想要计算整个数组的平均值(到目前为止我已经有了),然后创建一个与第一个相同的维数和每个位置的标准偏差的新数组。最后,我想要得到一个数组,每个位置的平均值都有偏差,所以我想知道每个值离平均值的距离有多远。我希望你能理解我的意思?为了更好地理解:这个阵列是一座房子的红外热像图像。通过计算标准差,我希望得到图像中最好的反应/敏感像素。也许有人以前做过这样的事情。最后,我想导出文件,这样我就可以得到一个看起来与红外图像相似的图像。但不是原始温度,而是标准差温度。
导入文件并计算平均值,如下所示:
d
例如,我如何才能对1000个单独的随机漫步执行1000步,然后取平均值和标准差?谢谢,很抱歉问了这么多问题。不知何故,我需要将结果列在一个列表中,这样我就可以计算平均值和标准差。
import random
def randomStep(x,y):
r = random.randint(1,4)
if r == 1:
x = x + 1
elif r == 2:
x = x - 1
elif r == 3:
y = y + 1
else:
y = y - 1
return [x,y]
x = 0
y = 0
q = input(int("Pleas
我有一组数据(X,Y)。我的自变量值X不是唯一的,所以有多个重复值,我想输出一个包含: X_unique的新数组,它是X. Y_mean的唯一值列表,也就是与X_unique对应的所有Y值的平均值。Y_std,所有Y值对应于X_unique的标准差。
x = data[:,0]
y = data[:,1]
假设我有一个函数(称为numpyarrayfunction),它在每次运行时输出一个数组。我想要多次运行该函数并存储结果数组。很明显,我目前使用的方法是-
numpyarray = np.zeros((5))
for i in range(5):
numpyarray[i] = numpyarrayfunction
由于我试图在数组中存储数组,因此会生成一条错误消息。
最后,我想做的是取数组中数字的平均值,然后取这些平均值的平均值。但就目前而言,知道如何存储数组将是有用的!
谢谢你的帮助!
我正在使用pymix包来解决一个混合模型。
m = mixture.MixtureModel(3,[0.1,0.8,0.1], [n1,n2,n3])
# Resolver el Mixture model
m.EM(data,100,0.1)
我不能事后做一个
print m
我可以看到3个高斯混合的最终均值和标准差。问题是,我想要访问这些均值和标准差来进行一些计算,但不知道如何做到这一点,m.EM()返回来自上一次迭代的后验矩阵和对数似然的元组,但显然不是这些均值和标准差,这里是否遗漏了什么?感谢您的支持。
我的目标是绘制500个样本点,取其平均值,然后从分布中抽取6000次。基本上:
的样本长度从N=1到500不等。对于每个样本长度,抽取6000个样本,并从每个样本中估计平均值。计算每个样本长度的这些平均值的标准差,并以图形表示标准差的减小对应于平方根的缩减。
我试着用伽马分布来做这件事,但是我所有的标准差都是零的.我不知道为什么。
到目前为止,这是一个项目:
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from scipy.stats import gamma
我有一个形状为[x, y]的张量,我想要减去平均值,然后逐行除以标准差(即我想对每一行做这件事)。在TensorFlow中执行此操作的最有效方法是什么?
当然,我可以按如下方式遍历各行:
new_tensor = [i - tf.reduce_mean(i) for i in old_tensor]
...to减去平均值,然后做一些类似的事情来找出标准差并除以它,但这是在TensorFlow中做这件事的最好方法吗?
因此,我被指示编写一个使用以下原型的函数:
double stats(int *array, int size, double *std_dev);
函数应该返回数组的平均值。通过引用传递参数std_dev,以便返回数组中数据的标准偏差。我假设这意味着我也需要计算标准差。
我这样做的方式如下:
double stats(int *array, int size, double *std_dev){
int sum = 0; //declare int to hold sum
int i; /
我有一组数据,第一列是年龄(数字),第二列是性别(分类),第三列是储蓄(数字)。 我想要做的是,如果列是数值数据,则找出平均值和标准差,如果列是分类数据,则找出模式。 我试图找到type = num的索引,并将该索引放入for loop中以计算平均值和标准差,其余的索引用于计算分类数据的模式(在本例中为第二列),但是,我陷入了循环。 import numpy as np
data = np.array([[11, "male",1222],[23,"female",333],[15,"male",542]])
# type of the d