qq=cv.fromarray(q) emd=cv.CalcEMD2(pp,qq,cv.CV_DIST_L2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 最后计算出来的emd: emd = 160.542770 1.
在上面的示例代码中,我们使用了NumPy库来计算数据的平均值和标准差。calc_cpk函数接受上限规格限、下限规格限和数据作为参数,并返回计算得到的CPK值。 代码解析 首先,我们导入了NumPy库,以便使用其函数来计算平均值和标准差。然后,我们定义了calc_cpk函数来计算CPK值。在函数内部,我们使用np.mean函数来计算数据的平均...
这里先复习点统计学知识吧,假设样本集X的均值(mean)为m,标准差(standard deviation)为s,那么X的“标准化变量”表示为: 标准化后的值 = ( 标准化前的值 - 分量的均值 ) /分量的标准差 经过简单的推导就可以得到两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的标准化欧氏距离的公式: 如果将...
例如,执行calc(1, 2, c=3, d=4, 5)将会引发SyntaxError错误,错误消息为positional argument follows keyword argument,翻译成中文意思是“位置参数出现在关键字参数之后”。 高阶函数的用法 函数的参数和返回值可以是任意类型的对象,这就意味着函数本身也可以作为函数的参数或返回值,这就是所谓的高阶函数。 如果...
代码清单2-9 对属性2和属性3、属性2和属性21 分别计算各自的皮尔森相关系数-corrCalc.py __author__ = 'mike_bowles' import pandas as pd from pandas import DataFrame from math import sqrt import sys target_url = ("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-" "databases/undocumented/connect...
mode,stdevclassCalculator(tk.Frame):"""Calculate mean median mode and standard deviation"""def__...
mean_calc = [np.average(ln)] sigma_calc = [np.std(ln)] 因为ln包含非常低和非常高的值,其数量级远高于浮点精度. 可以使用以下谓词轻松检测到该问题以警告用户其计算错误: (max(ln) min(ln)) <= max(ln) 这在Strictly Positive Real中显然是错误的,但在使用有限精度算术时必须考虑. ...
让我们编写一个小程序(time_calc0.py),对 CPU 上的标量乘法和 GPU 上的相同操作进行速度比较测试。然后,我们将使用 NumPy 的allclose函数比较两个输出值。我们将生成一个包含 5000 万个随机 32 位浮点值的数组(这将大约占用 48 兆字节的数据,因此在任何稍微现代的主机和 GPU 设备上都应该完全可行),然后我们将...
Excel, Calc, and Google spreadsheetsNumPy and SciPy provide a comprehensive means to work with 2D data. pandas has the class DataFrame specifically to handle 2D labeled data.AxesStart by creating a 2D NumPy array:Python >>> a = np.array([[1, 1, 1], ... [2, 3, 1], ... [...
这里先复习点统计学知识吧,假设样本集X的均值(mean)为m,标准差(standard deviation)为s,那么X的“标准化变量”表示为: X^*=\frac{X-m}{s} 而且标准化变量的数学期望为0,方差为1。 因此样本集的标准化过程(standardization)用公式描述就是: 标准化后的值 = ( 标准化前的值 - 分量的均值 ) /分量的标准...