np.random.normal(0, 1, size=2).clip(-1, 1)

时间: 2023-10-10 19:12:17 浏览: 61
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np.random.seed() 的使用详解

This code generates two random numbers from a normal distribution with mean 0 and standard deviation 1, and then clips them to be within the range of -1 to 1. The numpy.random.normal() function generates random numbers from a normal distribution with the specified mean and standard deviation. The size parameter specifies the number of random numbers to generate, in this case 2. The clip() method is then used to limit the values to be within -1 and 1. Any values outside of this range will be set to the closest boundary value.
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python np.random.choice方法

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 我们可以从这个数组中抽取不同数量的随机元素： python # 抽取3个元素，允许重复 a1 = np.random.choice(a, 3) print(a1) # 抽取6个元素，允许重复 a2 = np.random....

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04): # 将图像转为浮点型 image = np.array(image / 255, dtype=float) # 计算噪声数量 num = int(percent * image.size) # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint(0, image.size, num) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image percent = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise(grayImage, percent) if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip ( out , low_clip ,1) gasuss_image = np.uint8(out *255)简化以上代码

noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) image_flat = image.flatten() image_flat[coords] += noise image = np.clip(image_flat, 0, 1) return np.uint8(image * 255) percent = 0.01 out = add_...

def add_gaussian_noise（image， percent， mean=0， var=0.04）： # 将图像转为浮点型 image = np.array（image / 255， dtype=float） # 计算噪声数量 num = int（percent * image.size） # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint（0， image.size， num） noise = np.random.normal（mean， var ** 0.5， num） # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image % = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise（grayImage， percent） if out.min（） < 0： low_clip = -1.否则：low_clip = 0。out = np.clip （ out ， low_clip ，1） gasuss_image = np.uint8（out *255）简化以上代码

noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) # 添加噪声 image.flat[coords] += noise image = np.clip(image, 0, 1) # 噪声比例 out = image * percent gasuss_image = np.uint8(out * 255) return ...

image=np.array(grayImage/255,dtype=float) percent=0.01 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) mean=0 var=0.04 noise=np.random.normal(mean,var**0.5,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,1) gasuss_image=np.uint8(out*255) print(gasuss_image.shape) cv2.imshow("gasuss_image",gasuss_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码中的for循环

rows, cols = np.random.randint(0, image.shape[0], num), np.random.randint(0, image.shape[1], num) mean = 0 var = 0.04 noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) image[rows, cols] += noise out ...

def gasuss_noise(image, mean=0, var=0.001): ''' 添加高斯噪声 mean : 均值 var : 方差 ''' image = np.array(image / 255, dtype=float) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape) out = image + noise if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip(out, low_clip, 1.0) out = np.uint8(out * 255) # cv.imshow("gasuss", out) return out

这是一个用于添加高斯噪声的函数，它的参数包括一张图片、均值...将该噪声数组加到输入图片上，并使用 Numpy 库中的 clip 函数将输出值限制在 [0, 1] 的范围内。最后将输出值乘以 255，并将其转换为整数类型作为输出。

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) # 随机噪声epsilon?? #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1) # 将特征矩阵X和标签Y合并起来，作为训练数据 # 将生成的样本存储在一个n\times (p+1)的numpy数组data中，其中第i行表示第i个样本的特征向量和目标变量值 def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal 写成其局部近似函数def ApproxFun(XStar, x, ObjVal, GradVect, HessMat)

- Y是一个长度为n的向量，表示样本的目标变量值（取值为0或1）； - ObjFun是逻辑回归的损失函数，用于计算当前beta对应的模型在训练集上的损失值。 其中，ApproxFun是ObjFun的局部近似函数，用于某些优化算法中计算...

在pycharm2023编码完成通过多幅图像平均去高斯白噪声，本节实验通过生成50幅添加了高斯白噪声的图像，并对这些图像求平均，来观察最终结果，本次实验提供函数：import numpy as np 1、np.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 生成一个正态分布，参数size(int 或者整数元组)：输出的值赋在shape里，默认为None。 2、np.pad(array，pad_width，mode) array：要填充的numpy数组【要对谁进行填充】pad_width：每个轴要填充的数据的数目【每个维度前、后各要填充多少个数据】 mode：填充的方式【采用哪种方式填充】 3、np.zeros_like(array,dtype=float) 返回给定array形状和类型的数组，即给定数组，并带有0。 4、np.median() 求中位数，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码。

noise = np.random.normal(loc=0, scale=1e-2, size=img.shape) img = img + noise img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8) images.append(img) # 对这些图像求平均 result = np.zeros_like(images[0], ...

def act(self, state, add_noise=True): """Returns actions for given state as per current policy.根据当前策略返回给定状态的操作""" state = torch.from_numpy(state).float().to(self.device) #将状态转换为torch张量并且送到指定设备上，然后关闭Actor网络的梯度计算，并使用该网络计算出动作action assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) self.actor_local.eval() with torch.no_grad(): action = self.actor_local(state).cpu().data.numpy() self.actor_local.train() if add_noise: if self.noise_type == "ou": action += self.noise.sample() * self.epsilon else: action += self.epsilon * np.random.normal(0, scale=1) return action # np.clip(action, -1, 1)

这段代码是一个Actor网络在给定状态下生成相应动作的函数。具体来说，它接收一个状态state作为输入，并将其转换为torch张量。然后，它使用Actor网络（actor_local）来计算该状态下的动作。在这个过程中，关闭了网络...

def add_noise(img, noise_type='s&p', SNR=0.1, prob=0.5): """ img: PIL.Image，输入的图像 noise_type: str，噪声类型，可选的有：'gaussian', 'poisson', 's&p'，默认为's&p' SNR: float，信噪比，取值范围为[0, 1]，默认为0.1 prob: float，噪声添加的概率，取值范围为[0, 1]，默认为0.5 """ img = np.array(img) h, w, c = img.shape # 生成噪声 if noise_type == 'gaussian': noise = np.random.normal(0, 1, (h, w, c)) * 255 * (1 - SNR) elif noise_type == 'poisson': noise = np.random.poisson(255 * (1 - SNR), (h, w, c)) / (255 * (1 - SNR)) elif noise_type == 's&p': noise = np.zeros((h, w, c)) # 添加椒盐噪声 for i in range(h): for j in range(w): rand = random.random() if rand < prob: noise[i, j, :] = 0 elif rand > 1 - prob: noise[i, j, :] = 255 else: noise[i, j, :] = img[i, j, :] # 将图像和噪声相加 img_noise = img + noise img_noise = np.clip(img_noise, 0, 255).astype(np.uint8) img_noise = Image.fromarray(img_noise) return img_noise

这段代码实现了在给定的图像上添加噪声的功能。其中，噪声类型可以选择高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声...最后，将图像和噪声相加，并使用np.clip函数将像素值限制在0到255之间，最后再将numpy数组转换回PIL图像并返回。

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

1. 定义了一些变量，包括源文件夹路径、保存文件夹路径等。 2. 使用glob库读取源文件夹中所有的.jpg文件，并将它们按文件名从小到大排序。 3. 创建保存文件夹及其子文件夹。 4. 对每张训练图像进行加噪声处理，使用...

python生成1-5正整数正太分布

在这段代码中，np.random.normal(mean, std_dev, 10000)生成了10000个符合正态分布的连续随机数，np.clip函数用于将这些数限制在1到5的范围内，而np.round则用于将连续数四舍五入到最接近的整数。

编写程序用人工免疫算法求解函数f(x)=x1^2+x2^2-5x1x2-2x1-4x2+10的极值

clones += np.random.normal(0, gamma, size=clones.shape) clones = np.clip(clones, bounds[:, 0], bounds[:, 1]) # selection clone_fitness = np.array([f(p) for p in clones]) sort_idx = np.argsort...

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给我四组符合正态分布，大小在400-600之间，数量在40个，符合正态分布的数组

arr1 = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=n_samples) arr2 = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=n_samples) arr3 = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=n_samples) arr4 = np.random....

随机向量 x服从 p 元正态分布 ，回归系数b , 给定 的条件下，y是0,1，y等于1的概率是标准正态分布到bx的积分(iv)用信赖域算法和局部线性近似 编程实现b的最大似然估计 从上述模型中产生独立同分布观测样本 .的 python代码（不使用minize函数和optimistic包并且产生结果）

x = np.random.normal(size=(n, p)) # 自变量 b = np.random.normal(size=p) # 回归系数 v = np.random.normal(size=n) # 随机误差项 y_prob = np.clip(np.dot(x, b) + v, -10, 10) # 预测概率 y = np.random....

怎么形成被 方 差 为 １ ０ 灰 度 级 的 高 斯 噪 声 所干扰 的 一 个 １ ０ ０ 个 灰度 级 的 台 阶 。

可以通过以下步骤生成被方差为10的高斯噪声所干扰的一个100个...noise = np.random.normal(0, 10, size=(100,)) # 将高斯噪声数组加到台阶数组中 noisy_step = np.clip(step + noise, 0, 255).astype(np.uint8)

implement the SGD algorithm and plot the expected regret as function of T using 1000 sample path simulations with python, Total number of periods 𝑇 = 2000, Initial decision 𝑝 = 0, Step size 𝜂𝑡 = 𝐷/(𝐺√𝑡), where 𝐷 = 20, 𝐺 = 100

reward = 10 - 0.5 * p + np.random.normal(0, 0.04) grad = -0.5 p_t = p - eta_t * grad p_t = np.clip(p_t, 0, 19) # ensure p_t stays within bounds eta_t = D / (G * np.sqrt(t+1)) return p_t, eta_t, ...

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MATLAB实现变邻域搜索算法源码解析

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-SNAP:折断" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决组合优化问题。它通过系统地改变问题的邻域结构来跳出局部最优解，从而增加找到全局最优解的概率。VNS算法的基本思想是在当前解的邻域内进行局部搜索，如果在该邻域内找不到更好的解，就增加邻域的规模（即改变邻域结构），重复搜索过程，直到满足停止条件。 SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）是一个大型网络数据集的集合，由斯坦福大学网络分析项目提供，包含了各种类型的网络数据，例如社交网络、引文网络、生物网络等。 SNAP数据集广泛应用于网络分析、图挖掘、复杂网络研究等领域。 在本次提供的资源中，标题表明了存在一段用Matlab编写的变邻域搜索算法代码，并且与SNAP数据集有关联。尽管没有明确的描述具体的算法实现细节，我们可以合理推测代码应该是针对某种优化问题设计的，且利用SNAP中的数据进行测试或验证。描述中简短提及“SNAP:折断”，这可能意味着在SNAP数据集中选取特定的网络结构或问题实例，或是指算法中涉及到对网络结构进行“折断”操作来探索不同的邻域结构。 根据提供的文件标签“系统开源”，我们可以推断这段Matlab代码应该是公开可访问的。这意味着研究者和实践者可以从代码中学习算法实现，并且可以自由地使用、修改和分发这段代码，用于教育、研究或商业用途。开源代码的优势在于促进知识共享，加速技术进步，并为其他研究人员提供一个可验证、可扩展的算法实现基础。 文件名称列表中的“SNAP-master”可能指的是一系列与SNAP数据集相关的Matlab脚本、函数和数据文件。"master"一词通常在版本控制系统中用来表示主分支或主版本，暗示这些文件包含了最新或最完整的代码。这些文件可能包含了实现变邻域搜索算法的各种函数，以及与SNAP数据集交互的接口代码。 综合上述信息，以下是变邻域搜索算法及其在Matlab中的应用知识点： 1. 变邻域搜索算法基础：介绍VNS算法的概念、发展历史、算法流程以及在组合优化问题中的应用。 2. VNS算法的工作原理：详细说明在局部搜索和邻域结构变化中的步骤，包括邻域结构如何系统改变、何时改变以及如何评估解决方案的优劣。 3. Matlab实现要点：解释如何用Matlab语言编写VNS算法，包括数据结构的选择、算法流程的控制、局部搜索策略的实现等。 4. SNAP数据集介绍：描述SNAP数据集的背景、数据结构、数据类型以及如何通过Matlab访问和处理这些数据。 5. 算法与数据集的结合：讨论如何将VNS算法应用到SNAP数据集上的具体问题，例如网络结构优化、社区检测等，并说明如何在Matlab中进行实验设计和结果分析。 6. 开源代码的优势：探讨开源代码对算法研究和实践的积极影响，以及如何在学术界和工业界中贡献和利用开源资源。 7. 折断操作在VNS中的作用：分析在变邻域搜索过程中“折断”操作的意义，以及如何通过“折断”来探索不同的邻域结构，提高算法效率和解的质量。 以上知识点不仅覆盖了算法和数据集的理论和实践方面，还包括了开源文化和科研协作的重要概念。掌握了这些知识，研究者和开发者能够更好地利用变邻域搜索算法和SNAP数据集进行高性能计算和复杂网络分析。