smoothed_data = gaussian_filter1d(data, sigma) print("原始数据: ", data) print("平滑后数据: ", smoothed_data) 2. 中值滤波(Median Filter) 中值滤波是一种非线性滤波器,使用窗口内的中值代替中心值。它对去除脉冲噪声非常有效。 import numpy as np from scipy
from scipy.ndimage import gaussian_filter1d def gaussian_smoothing(points, sigma): x_coords = [p[0] for p in points] y_coords = [p[1] for p in points] times = [p[2] for p in points] smoothed_x = gaussian_filter1d(x_coords, sigma) smoothed_y = gaussian_filter1d(y_coords, si...
import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal importfind_peaksfrom scipy.ndimage importgaussian_filter1d# Load wavelet coefficients wavelet_df = pd.read_csv('wavelet_coefficients_by_level.csv') # Extract coefficients for levels 4, 5, and 6 (most common for quake levels) level_4 = wavelet...
ndimage import gaussian_filter1d import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 计算灰度直方图 hist, bins = np.histogram(image.ravel(), 256, [0, 256]) # 应用高斯平滑 smoothed_hist = gaussian_filter1d(hist, sigma=10) # 绘制原始...
gaussian_filter1d函数接受一个sigma值作为参数,它决定了过滤的强度。通过调整sigma值,可以控制平滑程度,从而实现不同的平滑效果。 将曲线变光滑在数据分析和图形表示中非常重要,特别是在处理包含噪声的数据时。Python通过提供如多项式拟合、样条插值和高斯过滤等强大的工具,使得数据平滑变得既简单又高效。通过上述的方法和...
scipy.ndimage.gaussian_filter1d:用于对一维数据应用高斯滤波。 步骤2: 创建一维数据 接下来,我们需要生成一些一维数据来进行滤波操作: # 创建一个示例一维数据数组np.random.seed(0)# 设置随机种子以确保结果可重现x=np.linspace(0,10,100)# 从0到10生成100个点data=np.sin(x)+np.random.normal(0,0.5,x....
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ndimageimportgaussian_filter1d 1. 2. 3. 3.2 生成示例数据 我们首先创建一些带有噪声的示例数据。 # 生成带有噪声的正弦波x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)+np.random.normal(0,0.1,x.shape) ...
(fake_image, sigma=sigma, preserve_range=True) fake_image_translated = filters.gaussian(fake_image_translated, sigma=sigma, preserve_range=True) fake_image = rgb2gray(fake_image)/255 fake_image_translated = rgb2gray(fake_image_translated)/255 #Fourier transform fft_fake = fftpack.fft2(fake_...
平滑绘制线: 使用scipy库中的gaussian_filter1d函数进行平滑处理。 显示图表: 显示图表: 可能遇到的问题及解决方法 日期标签重叠: 问题:日期标签在 x 轴上重叠,难以阅读。 解决方法:使用fig.autofmt_xdate()自动旋转日期标签。 平滑效果不佳: 问题:平滑后的数据仍然不够平滑。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.ndimage import gaussian_filter1d # 示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 加入噪声 # 应用高斯滤波 y_smooth = gaussian_filter1d(y, sigma=2) # 绘制结果 plt.plot(x, y...