我在python中编写了一个程序,将高斯噪声应用于图像,如下所示。输入图像是:
from PIL import Image
from math import *
import numpy
list1 = []
list2 = []
im = Image.open("313.JPG")
im.show()
list1 = list(im.getdata())
length = len(list1)
total = 0
for i in list1:
total = total + i
mean = total /length #mean
sd = nu
我有一个dataframe,df,其中我想按ID分组,显示给定时间段的平均值以及标准偏差的列表(1sd,2sd,3sd)。
id start end diff percent date
a 4/1/2019 5/1/2019 160 11 04-01-2019 to 05-01-2019
a 5/1/2019 6/1/2019 136 8 05-01-2019 to 06-01-2019
a 6/1/2019 7/1/2019 174 9 06-01-2
我有一个非常小的数据集来训练,我正在训练这个模型,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
data = pd.read_csv("house.csv")
x=data.iloc[:,0:3]
y=data["price"]
sd=preprocessing.scale(x)
#print(sd)
#print(data.head())
#
from keras.models import Sequential
from keras.layer
我正在实验实现CLT (中央极限定理)时数据分布的差异,比较两种方法:一种使用纯Python,另一种使用Numpy。
这是我的密码:
from numpy.random import seed
from numpy.random import randint
from numpy import mean
import matplotlib.pyplot as plt
import random
# [With Numpy]
#
# Generate 1000 samples of 50 men, from 60 to 90 Kilos and calculate the mean
# of
我试图得到对数正态分布的均值和标准差,其中mu=0.4104857306和sigma=3.4070874277012617,我期待着mean=500和std=600。我不知道我做错了什么。以下是代码:
import scipy.stats as stats
import numpy as np
a = 3.4070874277012617
b = 0.4104857306
c = stats.lognorm.mean(a,b)
d = stats.lognorm.var(a,b)
e = np.sqrt(d)
print("Mean =",c)
print("std =
我已经运行了一些算法,并希望对结果进行一些统计分析。我有两个向量,平均误差率。
用R,用下面的线,我就能得到一切。
t.test(methodresults1,methodresults2,var.equal=FALSE,paired=FALSE,alternative="less")
因为我使用Python,所以我想使用Rpy2项目。
我试过了:
import rpy2.robjects as R
# methodresults1 and methodresults2 are numpy arrays.
# kolmogorov test
normality_res =
The issue
我用导入的数据绘制了一个圆点图。一组数据显示数据集的不同成员之间的均值时间序列,另一组数据显示这些成员在每个时间步骤中的标准偏差(SD),然后才采取这些方法。我的顾问要我添加“胡须”,显示+/- 1 SD的点代表手段。下面我将提供一个简化的工作示例。
代码(示例)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#Generate some data
x = np.empty((7,9))
for i in range(7):
x[i,:] = np.arange(1,10
def get_ci(mean, cl, sd):
loc = stats.norm.ppf(1 - cl/2)
rng_val = stats.norm.cdf(loc - mean/sd)
lwr_bnd = value - rng_val
upr_bnd = value + rng_val
return_val = (lwr_bnd, upr_bnd)
return(return_val)
该函数包含以下三个参数:
mean --> It is the mean
cl --> Confidence Level
sd --> Standard
index = np.where(slopes > mean - 2 * sd and slopes < mean + 2 * sd)[0]
返回此错误:
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
如果我写的是idx = np.where(slopes < mean + 2 * sd)[0]或idx = np.where(slopes > mean - 2 * sd)[0],我就会得到正确的索引。为什么我不
这是一个随机生成的数据集,用于理解和绘制R中的层次聚类。我需要知道为什么在曲线图的x轴和y轴上调用rnorm的差异背后的逻辑。为什么y<-rnorm(12,mean=rep(c(1,2,1) ),而我本应该期望mean=rep(c(1,2,3).也许直译会对我有帮助。
set.seed(1234); par(mar=c(0,0,0,0)) ## par sets parameter mar (sets margin)
x<-rnorm(12, mean=rep(1:3,each=4),sd=0.2) ## repeat the vector 3 times
y<-rnor
我比较了stats.ttest_ind()和相同测试的“手动”计算,得到不同的结果。 import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import math stats.ttest_ind()方法: #generate data
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({
'age':np.random.normal(40,5,200).round(),
'sex':np.random.choice( ['male
我准备了一个向量,通过设置mean和sd的参数来采样对数正态分布(通过试验和错误),这样rlnorm()返回任何指定的随机set.seed()的平均值为20,sd为6 (至小数位),如下例所示.
# 10,000 samples from log-normal distribution
set.seed(7)
HcT <- rlnorm(n = 10000, log(19.147), log(1.33832))
# Report mean and sd
paste('The mean of HcT is',round(mean(HcT),3),'and th