for i in range(1, 37): p = i / 50 x = norm.ppf(p) a.append(x)
时间: 2024-05-31 13:10:53 浏览: 18
这段代码使用了 Python 中的循环语句和统计学模块 scipy 中的 norm 函数。具体来说,它计算了一个均值为 0,标准差为 1 的正态分布随机变量的累积分布函数在区间 [0.02, 0.72] 上的逆函数,结果保存在列表 a 中。其中:
- range(1, 37) 生成整数序列 1, 2, ..., 36,作为循环变量 i 的取值;
- p = i / 50 将 i 转换为对应的概率值,即 p = 0.02, 0.04, ..., 0.72;
- x = norm.ppf(p) 使用 norm 函数的 ppf 方法计算出 p 对应的正态分布随机变量的逆函数值,即 x = norm.ppf(0.02), norm.ppf(0.04), ..., norm.ppf(0.72);
- a.append(x) 将 x 添加到列表 a 中。
总之,这段代码的作用是生成一个长度为 36 的列表,其中每个元素都是一个逆正态分布函数值,用于某些统计分析中。
相关问题
求解方程 def func(x): f1 = (n00 * math.log((1-lam11)**2 + dta1**2 * lam11**2 * (R1-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(dta1-1)*lam11)+n01 * math.log(1+R1*lam11**2-2*lam11) + n10 * math.log(1-lam11+dta1*lam11*(1-R1)) + n11*math.log(1-R1*lam11)+(n10+n20)*math.log(dta1)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam11) + (n20+n21)*math.log(R1) f2 = (n00 * math.log((1-lam10)**2 + x**2 * lam10**2 * (R0-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(x-1)*lam10) +n01 * math.log(1+R0*lam10**2-2*lam10) + n10 * math.log(1-lam10+x*lam10*(1-R0)) + n11*math.log(1-R0*lam10)+(n10+n20)*math.log(x)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam10) + (n20+n21)*math.log(R0) return 2 * (f1-f2) - Z.ppf(0.95)所有根的代码
以下是使用迭代法找到方程所有根的代码:
```python
import math
from scipy.stats import norm
def func(x):
# 填入方程
f1 = (n00 * math.log((1-lam11)**2 + dta1**2 * lam11**2 * (R1-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(dta1-1)*lam11)+n01 * math.log(1+R1*lam11**2-2*lam11) + n10 * math.log(1-lam11+dta1*lam11*(1-R1)) + n11*math.log(1-R1*lam11)+(n10+n20)*math.log(dta1)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam11) + (n20+n21)*math.log(R1)
f2 = (n00 * math.log((1-lam10)**2 + x**2 * lam10**2 * (R0-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(x-1)*lam10) +n01 * math.log(1+R0*lam10**2-2*lam10) + n10 * math.log(1-lam10+x*lam10*(1-R0)) + n11*math.log(1-R0*lam10)+(n10+n20)*math.log(x)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam10) + (n20+n21)*math.log(R0)
return 2 * (f1-f2) - norm.ppf(0.95)
# 定义参数
n00 = 100
n01 = 50
n10 = 30
n11 = 20
n20 = 20
n21 = 10
lam10 = 0.6
lam11 = 0.7
dta1 = 0.2
R0 = 0.8
R1 = 0.9
# 设置初始值
x0 = 0.5
# 迭代求根
roots = []
x = x0
for i in range(100):
x_next = x - func(x) / (func(x+0.00001) - func(x))
if abs(x_next - x) < 0.00001:
roots.append(x_next)
x = x0
x = x_next
print("方程的根为:", roots)
```
这个代码与之前的代码不同之处在于,每当找到一个根时,将初始值重置为初始值`x0`,然后继续寻找下一个根。在找到根的情况下,将其添加到列表`roots`中。最终,`roots`中将包含方程的所有根。
ppf算法的demo代码
PPF算法是一种模式匹配算法,常用于点云数据的匹配。以下是PPF算法的Python示例代码:
```python
import numpy as np
def compute_ppf(p1, n1, p2, n2):
d = p2 - p1
d /= np.linalg.norm(d)
normal_distance = np.dot(n1, n2)
rotation_angle = np.arccos(normal_distance)
rotation_axis = np.cross(n1, n2)
rotation_axis /= np.linalg.norm(rotation_axis)
ppf = np.concatenate([d, rotation_angle * rotation_axis])
return ppf
def ppf_matching(scene_points, model_points, scene_normals, model_normals, ppf_thresh=0.05):
model_size = len(model_points)
scene_size = len(scene_points)
model_ppfs = []
for i in range(model_size):
for j in range(i + 1, model_size):
model_ppfs.append(compute_ppf(model_points[i],model_normals[i],model_points[j],model_normals[j]))
scene_ppfs = []
for i in range(scene_size):
for j in range(i + 1, scene_size):
scene_ppfs.append(compute_ppf(scene_points[i],scene_normals[i],scene_points[j],scene_normals[j]))
matches = []
for i, model_ppf in enumerate(model_ppfs):
distances = [np.linalg.norm(model_ppf - scene_ppf) for scene_ppf in scene_ppfs]
min_distance_idx = np.argmin(distances)
if distances[min_distance_idx] < ppf_thresh:
matches.append((i, min_distance_idx))
return matches
```
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