# 生成逆伽马分布## 介绍逆伽马分布(Inverse Gamma Distribution)是一种连续概率分布,逆伽马分布的随机变量可以用于建模数据的倒数或方差。逆伽马分布具有许多应用领域,比如贝叶斯统计、信号处理等。Python是一种非常流行的编程语言,它提供了丰富的数学和统计库,可以方便地生成逆伽马分布。本文将介绍如何使用Python生成逆伽...
在Python中,你可以使用SciPy库中的scipy.stats.gamma类来生成和操作Gamma分布。scipy.stats.gamma提供了多种方法,包括生成随机数、计算概率密度函数(PDF)、累积分布函数(CDF)等。 3. 使用SciPy库生成Gamma分布的示例代码 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import gamma #...
importmatplotlib.pyplotasplt x=np.linspace(0,20,1000)# 生成 x 轴的取值范围pdf=gamma_dist.pdf(x)# 计算概率密度函数值plt.plot(x,pdf,label='Gamma PDF')plt.xlabel('x')plt.ylabel('Probability Density')plt.title('Gamma Distribution')plt.legend()plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
Gamma函数是阶乘的扩展,对于正整数n,Gamma函数(\Gamma(n))等于((n-1)!)。在Python中,可以使用SciPy库来计算Gamma函数的值。首先,需要安装SciPy库: pip install scipy 然后,在Python代码中导入scipy.special模块,并使用gamma函数来计算: from scipy.special import gamma 计算Gamma(5) result = gamma(5) print(...
在这里,我们将使用Python中的SciPy库来演示计算过程。首先,我们需要导入所需的库: importscipy.statsasstats 接下来,我们可以使用stats.gamma.cdf函数来计算Gamma分布的分布函数。该函数的参数依次为随机变量取值x、形状参数α和尺度参数β。以下是一个具体的代码示例: x=5# 随机变量取值 alpha=2# 形状参数 beta=1...
ax_hist.set_yticks([])# Display cumulative distributionimg_cdf, bins = exposure.cumulative_distribution(image, bins) ax_cdf.plot(bins, img_cdf,'r') ax_cdf.set_yticks([])returnax_img, ax_hist, ax_cdf# Load an example imageimg = data.moon()# Gammagamma_corrected = exposure.adjust_...
用PDFw(l)计算cumulative distribution function (CDF) ,做归一化处理,利用第二步算出来的加权概率密度函数,求出平滑的累积分布函数 CDFs(l)=lmax∑l=lminPDFw(l)∑PDFw 4、Adaptive Gamma Correction T(l)transform function,利用第三步的图像累积分布函数信息CDF,进行自适应的gamma校正。
='y',style='scientific',scilimits=(0,0))ax_hist.set_xlabel('Pixel intensity')ax_hist.set_xlim(0,1)ax_hist.set_yticks([])# 显示累计分布函数img_cdf,bins=exposure.cumulative_distribution(image,bins)ax_cdf.plot(bins,img_cdf,'r')ax_cdf.set_yticks([])returnax_img,ax_hist,ax_cdf...
The cdf of the half-Cauchy distribution with parameter θ > 0 is defined by G ( x ; θ ) = 2 π arctan x θ , x > 0 . The corresponding pdf is obtained as g ( x ; θ ) = 2 π θ 1 1 + ( x / θ ) 2 , x > 0 . By putting these expressions into (2), we ob...
img_cdf, bins = exposure.cumulative_distribution(image, bins) ax_cdf.plot(bins, img_cdf, 'r') ax_cdf.set_yticks([]) return ax_img, ax_hist, ax_cdf # Load an example image img = data.moon() # Gamma gamma_corrected = exposure.adjust_gamma(img, 2) ...