1,100)# 计算正态分布的反函数x=norm.ppf(p,loc=mu,scale=sigma)# 绘制结果plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(p,x)plt.title('Inverse of Normal Distribution')plt.xlabel('Probability')plt.ylabel('Value')plt.grid()plt.show()
2,2);plot(x_normal,cdf_normal);title('Normal CDF');subplot(3,2,3);plot(x_gamma,pdf_gamma...
3. 累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function) 4. 百分点函数(PPF: Percent Point Function) 5. 生成函数和风险函数 6. 常用统计特征 7. 应用示例 7.1 从正态分布中采样 7.2 The 68-95-99.7 Rule 8. Why is the normal distribution useful and important? 1. 前言 在概率论和统计的世界里,正态...
=dcbf0ba ''' from scipy.stats import chi2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots(1, 1) df = 20 mean, var, skew, kurt = chi2.stats(df, moments='mvsk') #绘制函数的起始点和终止点 #pdf为概率密度函数 #百分比函数(PPF) :the inverse of the CDF....
⽣存函数的逆函数（1 - cdf 的逆函数）函数⾥⾯不仅能跟⼀个数据，还能跟⼀个数组。下⾯⽤正态分布举例说明：>>> import scipy.stats as st >>> st.norm.cdf(0) # 标准正态分布在 0 处的累计分布概率值 0.5 >>> st.norm.cdf([-1, 0, 1])# 标准正态分布分别在 -1， 0， 1 ...
在Python的scipy.stats库中,norm.ppf和norm.cdf是用于正态分布的概率计算和逆概率计算的函数。 1. norm.ppf: - 概念:norm.ppf是正态分布的逆累...
[]) image_cdf, bins = exposure.cumulative_distribution(image, bins) axes_cdf.plot(bins, image_cdf, 'r') axes_cdf.set_yticks([]) return axes_image, axes_hist, axes_cdf im = io.imread('../images/beans_g.png') # contrast stretching im_rescale = exposure.rescale_intensity(im, in_...
首先,我们将使用一组库来进行经典的图像处理:从提取图像数据开始,使用一些算法转换数据,使用库函数进行预处理、增强、恢复、表示(使用描述符)、分割、分类、检测和识别(对象)以进行分析、理解,并更好地解释数据。接下来,我们将使用另一组库来进行基于深度学习的图像处理,这是一种在过去几年中非常流行的技术。 图像...
我们可以使用cumulative_distribution()函数计算给定图像的累积分布函数(CDF,我们将在图像增强一章中看到。现在,我们鼓励读者使用这个函数来计算 CDF。 用Matplotlib 进行图像处理 我们可以使用matplotlib库中的pylab模块进行图像处理。下一节将显示一个示例。 *# 为图像绘制轮廓线 图像的轮廓线是一条曲线,连接所有具有相同...
isf: Inverse Survival Function (Inverse of SF) stats: Return mean, variance, (Fisher’s) skew, or (Fisher’s) kurtosis moment: non-central moments of the distribution rvs:随机变量 pdf:概率密度函。 cdf:累计分布函数 ...