接下来,我们将编写代码来实现上述步骤: importcv2importnumpyasnpdefcalculate_variance(image_path):# 1. 读取图像image=cv2.imread(image_path)# 2. 转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 3. 计算均值mean_value=np.mean(gray_image)# 4. 计算方差variance_value=np.var(gray_...
if sample: variance = sum_squared_diffs / (len(data) 1) else: variance = sum_squared_diffs / len(data) return variance 使用样本方差函数 现在我们可以使用这个函数来计算样本方差。 data = [2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9] print("样本方差:", calculate_variance(data, sample=True)) 上文归纳...
首先,你需要安装mlxtend库,例如: sudo pip install mlxtend 下面这个例子是直接通过URL载入波士顿房价数据集,划分为训练集和测试集,然后估计出对于线性回归的均方根误差(MSE),以及采用200次自采样所获得的偏差和方差模型误差。 1、#estimate the bias and variance for a regression model 2、frompandas import read_...
状态图(错误触发逻辑): ValidInputEmptyInputInvalidInputCalculateVarianceReturnError("数据集为空!")ReturnError("输入格式错误!") 错误日志代码块(带高亮注释): # 错误示例:数据集为空defcalculate_variance(*args):iflen(args)==0:raiseValueError("数据集为空!")# 引发异常 1. 2. 3. 4. 最佳实践 设计...
return variance # 计算数据集 X 每列的标准差 def calculate_std_dev(X): std_dev = np.sqrt(calculate_variance(X)) return std_dev # 计算相关系数矩阵 def calculate_correlation_matrix(X, Y=np.empty([0])): # 先计算协方差矩阵 covariance_matrix = ...
volatility=np.sqrt(variance) #使用正态分布假设计算VaR VaR=-norm.ppf(1-confidence_level)*volatility*np.sqrt(time_period) return-VaR[-1]#返回最新的VaR值 VaR5=calculate_decay_factor_VaR(returns) print(f"使用衰减因子法,95%的置信水平一周VaR为:{VaR5:.4f}") 使用衰减因子法,95%的置信水平...
defcalculate_std_dev(X):std_dev=np.sqrt(calculate_variance(X))returnstd_dev # 计算相关系数矩阵 defcalculate_correlation_matrix(X,Y=np.empty([0])):# 先计算协方差矩阵 covariance_matrix=calculate_covariance_matrix(X,Y)# 计算X,Y的标准差 ...
from sklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])# calculate mean X_mean=X.mean(axis=0)# calculate variance X_std=X.std(axis=0)# standardizeXX1=(X-X_mean)/X_std # 自己计算 ...
如下是一个叫做 gini_index() 的函数，它能够计算给定数据的基尼系数（组、类别都以列表（list）的形式给出）。其中有些算法鲁棒性检测，能够避免对空组除以 0 的情况。# Calculate the Gini index for a split dataset def gini_index(groups, class_values):gini = 0.0 for class_value in class_values:...
var() – Variance Function in python pandas is used to calculate variance of a given set of numbers, Variance of a data frame, Variance of column or column wise variance in pandas python and Variance of rows or row wise variance in pandas python, let’s see an example of each. We...