百分比回归- r、python和matlab中的不同结果
百分比回归是一种统计分析方法，用于评估自变量对因变量的影响程度。在r、python和matlab这三种编程语言中，虽然都可以进行百分比回归分析，但在具体实现和结果上存在一些差异。
在R语言中，可以使用lm()函数进行百分比回归分析。lm()函数可以拟合线性回归模型，并返回各个自变量的系数、拟合优度等统计指标。通过summary()函数可以查看回归模型的详细结果。R语言在统计分析领域非常强大，拥有丰富的统计分析包和函数，适用于各种数据分析任务。
在Python中，可以使用statsmodels库或者scikit-learn库进行百分比回归分析。statsmodels库提供了类似于R语言的统计分析功能，可以使用ols()函数进行回归分析，并通过summary()函数查看结果。scikit-learn库则提供了更多机器学习相关的功能，可以使用LinearRegression类进行回归分析。Python语言在机器学习和数据科学领域非常流行，具有丰富的数据处理和分析库。
在Matlab中，可以使用regress()函数进行百分比回归分析。regress()函数可以拟合线性回归模型，并返回各个自变量的系数、拟合优度等统计指标。Matlab是一种专门用于科学计算和工程开发的语言，拥有强大的数值计算和矩阵操作功能。
总结来说，虽然r、python和matlab都可以进行百分比回归分析，但在具体实现和结果上存在一些差异。R语言在统计分析领域非常强大，Python语言在机器学习和数据科学领域非常流行，而Matlab则是一种专门用于科学计算和工程开发的语言。具体选择哪种语言进行百分比回归分析，可以根据具体需求和个人偏好来决定。
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遇到了一个符合二项逻辑回归的问题，因为结果在语言之间似乎是可疑的。在花了很长一段时间研究这一点并寻找在线建议后(为了以防万一，我也尝试了所有的数据变化)，我认为这归结于MATLAB对glmfit使用的拟合过程(我怀疑它是最大似然估计器，而python和R使用IRLS/IWLS)。
我首先在MATLAB中运行我的问题，使用：
[b_lr,dev,stats] = glmfit(x',y','binomial','link','logit');
其中x'是具有预测器和row length = y的多列数组，y是具有基于标准的二
浏览 0提问于2015-10-08得票数 0
1回答
我有百分比，需要计算回归。根据基本统计，使用logistic回归比OLS更好，因为百分比使连续和无约束的值空间的要求无效。 到现在为止还好。但是，我在R、Python和Matlab中得到了不同的结果。事实上，Matlab甚至报告了python不会报告的重要值。 我的模型看起来像： R:
summary(glm(foo ~ 1 + bar + baz , family = "binomial", data = <<data>>))
Python via statsmodels:
smf.logit('foo ~ 1 + bar + baz&#
浏览 27提问于2019-08-28得票数 0
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我试图用MATLAB的fitlm工具计算一些数据的线性回归。使用普通最小二乘(OLS)，我得到了相当低的R-平方值(~ 0.2-0.5)，有时甚至是不切实际的结果。然而，当使用稳健回归(特别是'talwar‘选项)时，我得到了更好的结果(R2 ~ 0.7-0.8)。
我不是统计学家，所以我的问题是:我有什么理由不应该相信稳健的结果更好？
以下是一些数据的示例。所示数据产生的R2值为: 0.56，稳健性:0.72。
浏览 10提问于2017-09-22得票数 0
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我想从Python中调用MATLAB逻辑回归。Python似乎无法处理MATLAB返回的对象。我的代码和错误如下：
代码：
from __future__ import division
import matlab.engine
xVals = [[1,2,1],[1,3,1],[2,2,1]]
xVals = matlab.double(xVals)
yVals = matlab.double([1,0])
eng = matlab.engine.start_matlab()
[Mdl,FitInfo] = eng.fitclinear(eng.spconvert(xVals),eng.ca
浏览 1提问于2020-05-23得票数 0
我正在用分类学习工具箱在Matlab中建立一个logistic回归模型。
我在Matlab中运行了PCA：
coeff，得分，潜伏期，T平方，解释=主成分分析(CreditNumeric)；
这是coeff，得分，潜在的和解释的输出：
我想使用PCA的结果来减少我在分类学习器中使用的输入特性(基于我的PCA结果)。如何使用PCA结果来选择(例如5-7)最能描述数据95%方差的特征？
浏览 2提问于2015-09-13得票数 1
我有这个问题:我需要在我的Python代码中使用ConvexHull函数，并且我需要它以与MATLAB中的ConvHulln完全相同的方式工作，但是它们给出了不同的结果。这是一个示例(我使用的是scipy.spatial.ConvexHull，但我也尝试过使用cv2.convexHull和Python ，但它们都没有给出正确的结果。
MATLAB命令使用的是：k = convhulln([r, c]);，Python命令使用的是k = ConvexHull(rc,qhull_options='Qt').simplices
得到的结果是不同的：
MATLAB：
k=
[[104
浏览 0提问于2015-11-10得票数 1
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我有一个包含4个自变量和一个因变量的回归。我想实现一个制度转换GARCH模型，但在R，Python或Matlab中找不到一个包。R中提供的MSGARCH包是用于单变量序列的，除此之外，我还没有遇到任何可用的包。有没有可用的套餐？
浏览 20提问于2019-03-14得票数 0
2回答
我感兴趣的是运行百分比最小二乘回归，而不是在R中的普通最小二乘回归，这也可以被称为具有乘性误差的线性模型。在此之前，有一个问题是关于这个站点上的百分比最小二乘的，响应者建议考虑加权回归，其中一种可能是用其X值的倒数平方来加权每个观察值。
然而，这假设我知道每个观察应该优先加权多少。我不知道。我不知道误差是1%，10%，15%等等。
y= b1*x + e
其中错误项建模为：
e= b2*x
b2是回归模型中需要最小化的百分比误差。我一直未能找到任何软件包或任何代码，以适应这种类型的模型为R.任何反馈意见，如何这样做，将不胜感激。
浏览 3提问于2013-09-13得票数 1
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我有一个包含30个自变量的数据集，我尝试使用regress函数在MATLAB R2010b中执行线性回归。
我收到一个警告说我的矩阵X is rank deficient to within machine precision。
现在，我在执行这个函数后得到的系数与实验结果不匹配。
有没有人可以建议我如何对这个由30个变量组成的方程进行回归分析？
浏览 3提问于2015-03-21得票数 5
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我正在尝试将matlab代码转换为python代码。我陷入的是逆威布尔函数部分。因此，matlab代码如下：
p = 0.9978
scale_param = 3.5666
shape_param = 0.4936
wblinv(p, scale_param, shape_param)
wblinv给出了一个对应的分位数，p的cdf值，其结果为139.9775。
我搜索并发现and提供威布尔分布函数。我猜scipy.stats.invweibull.cdf函数也会执行同样的操作。但结果却大不相同。
from scipy import stats
p = 0.9978
scale_param =
浏览 0提问于2018-06-16得票数 0
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我试图估计回归和AR参数(负荷)线性回归与AR误差项。(您也可以认为这是一个带有外部变量的MA过程)：
，其中
，长度为p的滞后
我遵循，并使用regArima设置一些回归和提取回归和AR参数(参见下面的可重复示例)。
问题： regArima慢！对于5次回归，matlab需要14.24sec。我打算运行大量不同的回归模型。有什么更快的方法吗？
y = rand(100,1);
r2 = rand(100,1);
r3 = rand(100,1);
r4 = rand(100,1);
r5 = rand(100,1);
exo = [r2 r3 r4 r5];
tic
for p
浏览 3提问于2020-04-24得票数 0
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我目前正在尝试运行一个逻辑回归模型。我的数据有两个变量，一个响应变量和一个预测变量。问题是我有两亿的观测结果。我试图运行一个逻辑回归模型，但在R/Stata/MATLAB中，即使在亚马逊上的EC2实例的帮助下，也很难这样做。我认为问题在于逻辑回归函数是如何在语言本身中定义的。还有其他方法可以快速运行逻辑回归吗？目前，我遇到的问题是，我的数据很快就填满了它正在使用的任何空间。我甚至尝试使用高达30 GB的RAM，但没有效果。任何解决办法都将受到极大欢迎。
浏览 8提问于2014-07-30得票数 5
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我正在尝试将MATLAB脚本转换为Python，并且在MATLAB 2012a和Python之间使用scipy v0.17.0的spectrogram函数的结果之间遇到了细微的差异。在MATLAB中，我有以下代码：
WINDOW = 240;
NOVERLAP = 180;
NFFT = 1024;
Fs = 4;
[~,F,T,PP] = spectrogram(data,hanning(WINDOW),NOVERLAP,NFFT,Fs);
其中数据是大约15000个点的一维数组，这里PP将给出每个部分的PSD。
在Python中，代码看起来像这样：
from scipy.signal.s
浏览 15提问于2016-08-17得票数 1
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我试图做一个回归，以找出资本资产定价模型(CAPM)方程的斜率和截距：
ER = B*RM + A
ER和RM是两个已知的具有大小的行向量(100x1)。
我想模拟B (斜率)和A (拦截)。两者都应该是标量。
我在Excel中做过，但输出结果与MATLAB完全不同。
在MATLAB中，我尝试了不同的函数，但没有结果：
B = ER\RM % I get output only B but not A(intercept).
[slope,intercept] = postreg(ER',RM') % I get vector, not a scalar.
[r,m,b] =
浏览 5提问于2017-05-06得票数 0
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R中基于NARX的时间序列预测
、、、、
我想用NARX (带eXogenous输入的非线性eXogenous网络)进行时间序列预测，我正在绝望地寻找R中正确的软件包和功能。
nnetTs()的tsDyn包或
nnetar()在forecast包中。另外，我发现
elm()函数在nnfor包中。
但它们似乎不等同于Matlab中的NARX模型，这是我想要避免的。
nnetTs()没有外生输入变量的参数(又名。外部回归器)，这对于NARX模型至关重要。nnetar()具有这些外部回归变量，并且是自回归的，但不提供任何参数来设置回归器的滞后。
最后一个问题是: R中是否有真正的NARX当量？
浏览 0提问于2018-09-05得票数 0
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在R中，car::linearHypothesis函数可以用来检验两个系数相等的假设(它们的差值与零相差很大)。下面是它的的一个例子
linearHypothesis(mod.duncan, "income = education")
根据，这也可以在MATLAB中作为linhyptest使用。
Python回归模型有等效的吗？
浏览 3提问于2018-11-05得票数 3
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我想在现有的基于Matlab的应用程序中使用来自第三方的一些套索回归python代码，尽管我在找出最等价的Matlab函数时遇到了麻烦。我在回归模型方面也没有足够强的背景，无法知道如何检查奇偶性。
目标是使'z_ref‘信号( 1D pandas数据帧)适合于'z_signal’信号(相同的尺寸/大小)。
下面是我想要转换的原始python代码：
from sklearn.linear_model import Lasso
lin = Lasso(alpha=0.0001,precompute=True,max_iter=1000,
positive=T
浏览 2提问于2019-11-06得票数 0
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我对matlab中的岭回归有这个疑问。他们在上提到过，岭回归实际上是指中心，并使预测因子的std值等于1。然而，我可以看出，它不是。
让我的x
1 1 2
1 3 5
1 9 12
1 12 50
让我的你
1
2
3
4
它不对xs进行任何归一化，使其为0均值和单位方差。有什么澄清吗怎么回事？我的意思是脊线应该对数据进行归一化，即x到0，均值和单位方差，然后计算系数。我期待着岭(y，x,0,0)给我R=inv(x'*x)*x'y的结果，其中R取x，y归一化。
浏览 2提问于2013-08-23得票数 3
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我使用MATLB的fitlm函数来拟合我的数据的线性回归。这件事做起来很容易。我还不太确定如何绘制我的数据。例如，在回归表中，如果您运行下面的代码，我会认为回归线将具有截距= 0.023851和斜率= 0.56421。但是，当我按照MATLAB的指令确定拦截和斜率时(请参阅下面的代码)，我会得到其他值。哪个是正确的，为什么是正确的？
x = [0.0001;0.066578214;0.09611659;0.075839223;0.125;0.037889785;0.070220426;0.070648;0.082886425;0.095050538;0.058966667;0.0456;0.0
浏览 6提问于2017-10-29得票数 1
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我试图交叉验证我的科学学习脚本的手段，通过Orange3，从而获得一个良好的视觉表现。
一步一步地做，为了保持简单，我只是尝试交叉验证一个简单的线性回归。
📷
下面是python/scikit-learn中线性回归的简单脚本
lr=LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)
lm=lr.fit(X_train, y_train)
lmscore_train=lm.score(X_train,y_train) ## R2 = 0.6264021467338086
lmscore_test=l
浏览 0提问于2018-06-05得票数 1
有什么功能能做到这一点吗？我继续搜索，最近的匹配是回归，但它是简单的线性回归。在Matlab R2015a中，他们实现了回归，但我没有那个版本。
谢谢。
浏览 3提问于2015-06-10得票数 0
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有人知道非线性回归的MATLAB工具箱是哪种算法和目标函数吗？我正在看MATLAB网站，但它没有提供信息。
浏览 2提问于2017-01-03得票数 0
我需要为分类问题选择模型和机器学习算法的建议。
我在试着预测一个对象的二元结果。我的数据集中有500,000条记录和20个连续的分类特征。每个主题有10-20条记录。数据使用其结果进行标记。
到目前为止，我考虑的是逻辑回归模型和内核近似，基于小抄表。
在用R或Python实现时，我不确定从哪里开始。
谢谢!
浏览 3提问于2016-07-29得票数 1
我目前正在将MATLAB代码更改为python，因为我需要在python环境中工作。但是，对于MATLAB和python，计算奇异值和向量的结果在数值和大小上是不同的。例如，对于5乘5的恒等矩阵C：
在MATLAB中，
U, S, T = svds(C, 5)
给出了矩阵的形状:U- (15000，5)，S- (3，5)，T- (5，1)
在蟒蛇，
U, S, T = scipy.sparse.linalg.svds(C, k=4)
给出形状为:U- (5，5)，S- (4，)，T- (4，5)的矩阵
在python中k的值必须为4，因为k必须小于C形状的最小值。有任何方法可以得到与Matla
浏览 3提问于2022-04-29得票数 2
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? 我有一个如图所示的数据集。我需要对这个数据集应用Logistic回归，并尝试预测R的正确结果。问题是R可以假设3个不同的值，如图(W，L，D)所示。我如何构建它以与逻辑回归一起工作？我正在使用python和sklearn逻辑回归。
浏览 15提问于2020-01-18得票数 0
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我使用线性回归工具和岭正则化。要使用岭正则化，我必须首先缩放数据。橙色自动缩放数据吗？我找不到任何有关这方面的信息，在Orange的文件中提到的岭正规化。
在python的scikit-learn中，在使用Ridge回归之前，我必须手动缩放数据。在MATLAB中，岭函数的缩放包括。那么，在使用橙色的Ridge回归之前，我必须手动缩放数据吗？
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-10-01得票数 2
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我想为在Matlab中使用Logistic回归获得的模型绘制分类边界。除了Matlab以外的解决方案是受欢迎的，但我需要访问Logistic回归代码进行修改。
浏览 1提问于2010-09-10得票数 0
2回答
我试图在Python中运行一个线性回归，这是我在R中已经做过的，以便找到具有0系数的变量。我遇到的问题是，R中的线性回归返回低方差列的NAs，而scikit学习回归返回系数。在R代码中，我通过将带有NAs的变量保存为线性回归的输出来查找和保存这些变量，但我似乎无法找到在python中模拟这种行为的方法。我正在使用的代码可以在下面找到。
R代码：
a <- c(23, 45, 546, 42, 68, 15, 47)
b <- c(1, 2, 4, 6, 34, 2, 8)
c <- c(22, 33, 44, 55, 66, 77, 88)
d <- c(1, 1, 1
浏览 1提问于2017-04-20得票数 13
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我是机器学习的新手，我正在使用来自kaggle.com的房价数据来解决回归问题。我想知道相关系数和相关确定之间的区别，以及为什么人们使用一种而另一种。例如，我可以看到YearBuild和SalePrice之间的关系如下
那么，系数确定的用途是什么，为什么要使用它呢？
若R=系数确定为R
是的百分比视图，它是单个特性与其他特性的关系？
浏览 3提问于2020-05-29得票数 0
1回答
我现在正在学习Python中的回归分析。我想问一下，如果我对以下散点图变量进行回归分析，在Python中什么(以及为什么)会提供准确的结果: SLR或多项式回归 ?
浏览 14提问于2020-09-04得票数 0
我正在比较C++和Python计算的数值结果。在C++中，我利用LAPACK的sgels函数计算一个线性回归问题的系数。在Python中，我使用Numpy的linalg.lstsq函数来执行类似的任务。
sgels和linalg.lstsq使用的方法之间的数学区别是什么？
在数值比较结果(即回归系数)时，预期误差(例如6个显著数字)是什么？
FYI:我绝不是C++或Python，这使得我很难理解函数内部发生了什么。
浏览 20提问于2017-01-13得票数 2
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我有一个好的(或至少是一个自我一致的)校准集，并已应用PCA和最近的PLS回归对n.i.r。已知水和添加剂混合物的光谱，以预测按体积计算的添加剂的百分比。到目前为止，我已经做了自我校准，现在想盲目地预测来自n.i.r.spectrum的浓度，八度通过plsregress命令返回XLOADINGS、YLOADINGS、XSCORES、YSCORES、COEFFICIENTS和FITTED。“拟合”是对浓度的估计。八度音程使用SIMPLS方法。
如何利用这些回归变量来预测浓度，给出一个新的样品光谱？
分数通常用T表示，负荷用P和X=TP'+E表示，其中E是残差。我被卡住了。
浏览 3提问于2016-08-11得票数 0
我训练了一些回归模型(Lasso，Random Forest和SVR)。我尝试在Python和R中评估我的结果。在python Sklearn中，显示了使用的R平方数学公式，而R中的MLmetrics包没有显示所使用的公式。你知道我在哪里可以找到这些信息吗？结果在两种语言之间是不同的，我想知道为什么。我正在用python对我的时间序列进行滚动训练，然后我使用python和R来评估我的结果。这里是一个月到四个月预测的Rsquared的差异- python: 0.136，0.021，-0.164，-0.173 - R: 0.570，0.536，0.457，0.450。我的直觉是R的数学公式只给出了
浏览 40提问于2020-11-16得票数 1
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进行滚动线性回归的有效方法
、、、、
我有两个向量x和y，我想要计算它们的滚动回归，例如(x(1:4),y(1:4)), (x(2:5),y(2:5)), ...上的a
已经有这样的函数了吗？我想到的最好的算法是O(n)，但在每个子数组上应用单独的线性回归将是O(n^2)。我正在使用Matlab和Python (numpy)。
浏览 0提问于2013-03-26得票数 2
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我将三种不同编程语言中的随机林算法应用于同一个伪样本数据集(1000obs，二进制1/0因变量，10个数值解释变量)：
Matlab 2015a (2012年a相同)，使用"Treebagger"命令(统计和机器学习工具箱的一部分)
使用"randomForest"包的R：
使用"RandomForestClassifier" from sklearn.ensemble：的Python
我还试图在编程语言之间保持所有模型参数相同(否)。对树木，对整个样本的自举取样，不。随机抽样的变量在每一次分裂中作为候选人，衡量一个分裂的质量
浏览 0提问于2016-01-14得票数 4
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在R(或Matlab)中，是否有任何函数用于OLS估计阈值向量自回归模型(TVAR)，这些阈值优于3？
在函数中，我能把时间序列过程矩阵的第一列作为我的自回归模型的阈值吗？
浏览 6提问于2013-11-26得票数 3
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求多元非线性回归模型的方程？
、、、、
关于非线性和多变量回归，我使用的是R或Matlab。在有一个只有两个变量的回归的情况下，我简单地画出了关于X的图Y，并寻找模型的方程，它最符合点云的分布。
但是，在Y与多个独立变量(在我的例子中是12个变量X_1, X_2,...,X_{12})相连的情况下。我怎样才能定义回归模型的方程？
浏览 0提问于2018-08-01得票数 1
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我正在使用OptimalCutpoints包在R中寻找最优的截止点从ROC曲线。寻找最优阈值的标准是最大化Youden指数：
J = sensitivity + specificity - 1
我试图在matlab中用函数perfcurve来做同样的事情。我使用两个轴的默认标准运行perfcurve，x坐标下的FPR和y坐标下的TPR。perfcurve返回一个具有阈值的矩阵，并根据标准选择其中的一个。
问题是matlab给出的最优阈值与R中的阈值不一致，但matlab返回的阈值矩阵中包含了根据R的最优阈值。
如何用matlab中的结果复制R返回的结果？我怀疑在matlab中没有为Youd
浏览 11提问于2014-02-17得票数 1
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我使用PCA，我在Python中的sklearn中发现了PCA，Matlab中的pca()产生了不同的结果。这是我正在使用的测试矩阵。
a = np.array([[-1,-1], [-2,-1], [-3, -2], [1,1], [2,1], [3,2]])
对于Python滑雪板，我有
p = PCA()
print(p.fit_transform(a))
[[-1.38340578 0.2935787 ]
[-2.22189802 -0.25133484]
[-3.6053038 0.04224385]
[ 1.38340578 -0.2935787 ]
[ 2.2218980
浏览 6提问于2016-02-26得票数 0
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让我们考虑下面的奇异值图
我想对这些数据进行某种聚类，即从非主成分中分离出主成分，假设信号分量和噪声分量，我想这样做(任何软件matlab等都很好，更好的matlab)让我们这样开始，先用第一点进行线性回归，然后用前两点进行回归分析，点是一个要创建两组，在第一组中回归线的第一组系数应该是相近的，在另一组中回归系数应该是接近的，但是在一个组中回归系数必须与另一个组中的系数高度不同，这意味着我们应该找到这样的点，最好地将这个组分开，换句话说，我应该停止回归分析，在一个点上很好地分开两组，然后再进行一个回归，直到这个停止点之后，直到其他的休息点，请帮助我如何编程地做它。
浏览 3提问于2014-04-17得票数 0
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我想在Python中使用与MATLAB中的相同的函数或方法。例如，我们有x1, x2, x3, x4, x5, x6输入和y1, y2, y3输出。使用这个函数后，我们应该得到一些估计回归系数。Python有这种能力吗？
浏览 8提问于2016-05-02得票数 2
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我有一组数据，其中包括821个观测数据，每个观测值有20个。我想用MATLAB中的多元线性回归对一组单因变量回归这个集合的数据。然而，我也想根据我自己的计算，在回归过程中对每一个观察结果进行不同的加权。例如，我想给第一次观察的权重为1，第二次观察的权重为1.6，这将理想地将回归到更重的加权第二次观测。
这样的计算在MATLAB中可能吗？如果是这样的话，哪种功能最适合进行这种计算？
谢谢你的帮助！
浏览 16提问于2015-04-09得票数 1
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我需要提取目录中每个文本文件最后一行的最后一个数字。有没有人可以用Python让我开始做这件事？数据是格式如下的信息：
# time 'A' 'B'
0.000000E+00 10000 0
1.000000E+05 7742 2263
其中，每个文件中的“#”列为空。文件名遵循以下命名约定：
for i in `seq 1 100`; for j in `seq 1 101`; for letter in {A..D};
filename = $letter${j}_${i}.txt
这些文件包含在KaSim (Kappa语言)中运行模拟的结果数据。
浏览 7提问于2016-07-05得票数 1
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最近我把我的代码从R复制到Python，我确实需要一些关于代码的帮助。据我所知，sklearn中的逻辑回归仅包括l1或l2正则化项，分别代表套索回归和岭回归。然而，同时实现l1和l2正则化项，即ElasticNet可能要好得多。 在R的情况下，有一个值得注意的包glmnet，它可以完美地部署上述思想，而python中的glmnet包似乎只支持Linux系统，而不是我电脑上的windows10(请参考this)。另外，如果该包能够可视化结果(如收缩路径)会更好。 #logtistic with penalty terms in sklearn
from sklearn.linear_model
浏览 23提问于2019-04-21得票数 0
我尝试了scipy.interpolate.RegularGridInterpolator，但是MATLAB和python给了我很小的不同结果(例如: python：-151736.1266937256 MATLAB：-151736.1266989708)。我关心的是不同的小数。
浏览 7提问于2022-03-01得票数 0
两个问题，1-我用神经网络matlab工具箱训练一个神经分类，但每次我关闭程序和训练和测试的神经网络，我得到了不同的结果！你知道发生了什么吗? 2-混淆矩阵中的哪个值将是我的网络的最终准确性？
提前谢谢你。
浏览 5提问于2015-02-28得票数 0
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在Matlab中进行了回归，得到了回归结果(系数等)。我想问，现在我如何计算数据集中的每个观测模型的预测值(自变量)，然后直接将值保存到文件中？
谢谢你的帮助。
浏览 2提问于2014-05-10得票数 0
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我正在尝试对16位灰度图像进行直方图均衡，原始直方图如下所示，它有大约25000个灰度级：
我第一次使用MATLAB，但由于某种原因，输出中的总级别显着减少(只有21个！)。我尝试手动分配一个20,000的bin编号，但输出级别仍然是最小的(67)。
然后我在Python中尝试了Scikit-Image，一切都像预期的一样--输出现在有16,500个级别，直方图几乎是平的。
下面是MATLAB命令：
J = histeq(I,2e4);
以下是Python命令：
img_eq_sk = exposure.equalize_hist(img_16bit)
由于直方图均衡化是如此
浏览 20提问于2019-08-09得票数 1
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