这段代码首先读取了一张图像,然后设置了高斯噪声的均值和标准差,接着使用numpy.random.normal函数生成了与图像形状相同的高斯噪声,并将噪声添加到图像上。最后,使用Matplotlib库显示了原始图像和添加噪声后的图像。
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置随机种子以便重现结果np.random.seed(0)# 生成300个高斯噪声样本mean=0# 均值std_dev=0.5# 标准差num_samples=300gaussian_noise=np.random.normal(mean,std_dev,num_samples)# 绘制噪声图plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(gaussian_noise,label='高斯噪声'...
importnumpyasnp# 生成一个简单的信号t=np.linspace(0,10,100)signal=np.sin(t)# 添加高斯噪声noise=np.random.normal(loc=0,scale=0.1,size=signal.shape)noisy_signal=signal+noiseprint("numpyarray.com - Original signal:",signal[:10])print("numpyarray.com - Noisy signal:",noisy_signal[:10]) P...
defgenerate_white_noise(mean,std_dev,num_samples):""" 生成高斯白噪声 参数: mean: 噪声的均值 std_dev: 噪声的标准差 num_samples: 噪声的样本数量 返回: noise: 生成的高斯白噪声数组 """# 使用numpy的random.normal函数生成高斯噪声noise=np.random.normal(mean,std_dev,num_samples)returnnoise 1. 2...
[y,x] = 255 for i in range(num_pepper): # 随机选择像素点,将颜色设置为黑色 x = np.random.randint(0,width) y = np.random.randint(0,height) noisy_img[y,x] = 0 return noisy_img salt_pepper_noisy_image = add_salt_pepper_noise(image_gray) plt.imshow(salt_pepper_noisy_image,cmap...
random_integers(low[, high, size])：生成的整数是闭区间的。random_sample(size)：生成半开区间[0.0, 1.0)内的随机浮点数。通过以上的函数，我们可以轻松生成各种随机数据，进行数据预处理和模型训练。◇ scikit-learn的数据生成 scikit-learn的datasets模块 提供了用于生成适合机器学习模型数据的强大API，支持...
random.random(len(x)) signal = np.sinc(x) + noise 创建一个线性插值函数,然后将其应用于具有五倍数据点的输入数组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 interpolated = interpolate.interp1d(x, signal) x2 = np.linspace(-18, 18, 180) y = interpolated(x2) 执行与上一步相同的...
In[22]:x=np.random.random(100)In[23]:y=np.fft.fft(x)In[24]:show(x,y) 以下是由代码生成的图形: 看完这些示例之后,我们知道如何在 NumPy(简称为numpy.fft.fft())中使用傅立叶变换-并且对傅立叶变换的外观有了一些了解。 在下一节中,我们将重点介绍理论部分。
In [22]: x = np.random.random(100)In [23]: y = np.fft.fft(x)In [24]: show(x, y) 以下是由代码生成的图形: 看完这些示例之后,我们知道如何在 NumPy(简称为numpy.fft.fft())中使用傅立叶变换-并且对傅立叶变换的外观有了一些了解。 在下一节中,我们将重点介绍理论部分。
线性代数是数学的重要分支。numpy.linalg包包含线性代数函数。 使用此模块,您可以求矩阵求逆,计算特征值,求解线性方程式和确定行列式等。 实战时间 – 转换矩阵 线性代数中矩阵A的逆是矩阵A^(-1),当与原始矩阵相乘时,它等于单位矩阵I。 可以这样写: