#Note:填充NA或NAN值(指定列) feature["RGB_mean_2j"].fillna(feature["RGB_mean_2j"].mean(), inplace=True) feature.fillna('UNKNOWN', inplace=True) #Step2. 定义Mean impurity decrease方法(可自行设定random_state参数) def random_gini(): forest = RandomForestClassifier(n_estimators=10000, ran...
cv.IMREAD_COLOR)cv.imshow('input',img)# 注意:python中的print函数默认换行,可以用end=''或者接任意字符# 像素均值、方差means,dev=cv.meanStdDev(img)print('means:{
对比mean()方法计算的平均值,meanStdDev()得到的平均值数值大小是一样的。但是需要注意的是mean()方法返回的是一个包含4个元素的元组,其元组长度是固定的,而meanStdDev()方法得到的平均值是一个numpy数组,包含元素的个数依赖于输入图像的通道数。 reduce用来统计二维数组的每一行或某一列中的最小值、最大值、平...
对比mean()方法计算的平均值,meanStdDev()得到的平均值数值大小是一样的。但是需要注意的是mean()方法返回的是一个包含4个元素的元组,其元组长度是固定的,而meanStdDev()方法得到的平均值是一个numpy数组,包含元素的个数依赖于输入图像的通道数。 6、单行/列的极值、和、均值 reduce reduce用来统计二维数组的每一...
img3=cv2.imread(r'C:\Users\mx\Desktop\1bit3.jpg')print(cv2.mean(img3)) 结果如下: 从结果上很容易看得出,均值所表示的信息是偏亮,是正确的。 接下来我们使用方法meanStdDev计算方差。方差在opencv中可以表示该图片的对比度,或者说该图片是否从表现上有“意义”。若方差值大则表示差异比较大,若值小,...
在python中,对应的函数是cv2.meanStdDev '''python 学习 OpenCV'''importcv2defbase_fucs():img1=cv2.imread('project_pic/1.jpg')# 三通道图片mean,std=cv2.meanStdDev(img1)计算各通道的均值和标准差print(mean,'\n',std)if__name__=='__main__':base_fucs() ...
它接受两个参数:均值(mean)和标准差(stddev)。下面是一个使用random.normalvariate生成正态分布随机数的例子: import random # 生成10个符合正态分布的随机数,均值为0,标准差为1 random_numbers = [random.normalvariate(0, 1) for _ in range(10)] print(random_numbers) 然而,在Python 3.x版本中,random....
mean: 平均值 stddev: 标准差 类型变换:tf.cast(x, dtype, name) 形状变换:tf.reshape()tf.get_shape() tf.set_shape()切片与扩展:tf.concat(values, axis, name) google提供的数据运算: 地址:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/math ...
fabs(x-mean) < 3 * stddev) 8 print reasonableDistances.collect() 这三章的内容比较实用,在生产中也会有实际应用。下周更新第7-9章,主要讲Spark在集群上的运行、Spark调优与调试和Spark SQL。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2016-05-03 ,如有侵权请联系 cloud...
[3, 3, CONVOLUTIONS_LAYER_2, CONVOLUTIONS_LAYER_3], stddev=0.01))convolution_bias_3 = tf.Variable(tf.constant(0.01, shape=[CONVOLUTIONS_LAYER_2]))hidden_convolutional_layer_3 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(hidden_convolutional_layer_2, convolution_weights_3, strides=[1, 1, 1, 1], ...