分析 bins = np.arange(n+2)

时间: 2023-05-28 15:03:18 浏览: 135
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Bin法数据分析 代码

这行代码的作用是创建一个包含从0到n-2的整数的NumPy数组。 具体来说，np.arange(n-2)会创建一个从0到n-3的整数序列，因为arange函数不包括终止值，所以n-2是序列的最大值。然后，这个序列被赋值给变量bins。 例如，如果n=5，则bins的值为[0, 1, 2]。
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bins = np.arange(n+2)是什么意思

这行代码应该是有语法错误的，应该是：bins = np.arange(n, 2) 它的意思是创建一个numpy数组，其中包含从n开始到2（不包括2）的一系列数字。例如，如果n为5，则bins将包含数组[5,4,3]。这通常用于定义直方图的bin...

分析一下def plot_binomial(n, p): '''绘制二项分布的概率质量函数''' sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2)

其中，n和p是二项分布的参数，sample = np.random.binomial(n, p, size=10000)表示生成10000个符合二项分布的随机数样本。这个函数可以用于可视化二项分布的概率质量函数，帮助我们更好地理解和分析二项分布的性质和...

分析sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True) # 绘制直方图 # 设置标题和坐标 plt.title('二项分布的概率质量函数 其中：n={}, p={}'.format(n, p)) plt.xlabel('正面出现的次数') plt.ylabel('可能性')

这段代码是使用numpy库中的...其中，n和p分别表示二项分布的参数，size表示生成的样本数量。具体来说，这个样本包含了10000个二项分布的随机变量取值，每个随机变量的取值只有0和1两种可能，且它们的概率分别为1-p和p。

sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True) # 绘制直方图 # 设置标题和坐标 plt.title('二项分布的概率质量函数 其中：n={}, p={}'.format(n, p)) plt.xlabel('正面出现的次数') plt.ylabel('可能性')

这是一个 Python 代码，使用了 NumPy 库中的随机二项分布函数，生成了一个包含 10000 个样本的二项分布数据集。其中，n 和 p 分别代表二项分布的参数，size 参数指定了生成样本的数量。

import numpy as np import math x = np.array([123,172,76,161,314,77,226,330,202,321,260,155,120,163,221,400,45,106,296,125,210,66,131,242,372]) x.sort() x=5 max_value = x.max() min_value = x.min() m = int(math.ceil((max_value - min_value)/w)) bins = [min_value+k*w for k in range(0, m+1)] x_cuts = pd.cut(x, bins, right=False) number = pd.value_counts(x_cuts) array = number.values rows = number.max() width = np.full([m, rows], 0) size = x.size a = 0 for j in range(0, m): for i in range(0, array[j]): width[j][i] = x[a] a = a + 1 mid_width = np.full([m, rows], 0) for i in range(0, m): for j in range(0, array[i]): mid_width[i][j] = np.median(width[i]) print("\n中值平滑后的等宽箱：") print(mid_width) 输出结果与预期不符。帮我找出问题

2. 在第 7 行，您将 max_value 和 min_value 分别设置为 x.max() 和 x.min()，但这两个值应该是数据的最大值和最小值，而不是排序后的最大值和最小值。应该改为 max_value = max(x) 和 min_value = min(x...

function [t]=statxture(f,scale) if nargin==1 scale(1:6)=1; else scale=scale(1:6)'; end p=imhist(f); %p是256*1的列向量 p=p./numel(f); L=length(p); [v,mu]=statmoments(p,3); %计算六个纹理特征 t(1)=mu(1); %平均值 t(2)=mu(2).^0.5; %标准差 varn=mu(2)/(L-1)^2; t(3)=1-1/(1+varn); %平滑度首先为（0~1）区间通过除以（L-1）^2将变量标准化 t(4)=mu(3)/(L-1)^2; %三阶矩（通过除以（L-1）^2将变量标准化） t(5)=sum(p.^2); %一致性 t(6)=-sum(p.*(log2(p+eps))); %熵 T=[t(1) t(2) t(3) t(4) t(5) t(6)] %缩放值，默认为1 t=t.*scale; end function [v,unv]=statmoments(p,n) Lp=length(p); if (Lp~=256)&(Lp~=65536) error('p must be a 256- or 65536-element vector.'); end G=Lp-1; p=p/sum(p);p=p(:); z=0:G; z=z./G; m=z*p; z=z-m; v=zeros(1,n); v(1)=m; for j=2:n v(j)=(z.^j)*p; end if nargout>1 unv=zeros(1,n); unv(1)=m.*G; for j=2:n unv(j)=((z*G).^j)*p end end end转为Python代码

z = np.arange(G + 1) / G m = z.dot(p) z = z - m v = np.zeros(n) v[0] = m for j in range(1, n): v[j] = np.sum(z ** j * p) if nargout > 1: unv = np.zeros(n) unv[0] = m * G for j in range(1, n...
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能不能帮我手写一个python函数np.histogram

>>> np.histogram(np.arange(4), bins=np.arange(5), density=True) (array([0.25, 0.25, 0.25, 0.25]), array([0, 1, 2, 3, 4])) >>> np.histogram([[1, 2, 1], [1, 0, 1]], bins=[0,1,2,3]) (array([1, 4, 1])...

2、按照下式产生相关正态随机序列：x(n)=ax(n-1)+σu(n),其中 u(n)为标准正态 随机序列，a 和σ为常数，且 a 1，初始值     2 1 1 1 x u a    ,并画出 x(n)的概 率密度曲线。

首先，这是一个产生相关正态随机序列的问题，采用递推公式x(n)=ax(n-1)σu(n)，其中u(n)为标准正态随机序列，a和σ为常数，且a。初始值为2和1-σ。 然后我们可以通过生成一组标准正态分布随机数来递推生成相关正态...

某厂对50名计件工人某月份工资进行登记，获得以下原始资料（单位：元）（mvsExer.xlsx, E2_2） 试按组距为300编制频数表，计算频数、频率和累积频率，并绘制直方图 （1） 写出Python程序 （2） 用Python进行基本统计分析

bins = np.arange(min_salary, max_salary + bin_width, bin_width) # 分箱并计算频数、频率和累积频率 freq_table = pd.cut(data_df['工资'], bins=bins, labels=False, right=False).value_counts() freq_table =...

不使用from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops，用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析这一课题，两种图像的文件类型都是jpg,超声图像的文件路径是‘D:\zzz\zus2’，自然图像的文件路径是‘D:\zzz\zna2’，两种图像都有84张，需要对比两种图像的特征必须有颜色，纹理，形状，差异性分析方法也需要多种，包括完整详细代码

hist2, _ = np.histogram(image2.ravel(), bins=256, range=(0, 255)) # Compute the cross-entropy of the two histograms diff = entropy(hist1, hist2) return diff 现在我们可以用这些函数来计算每...

用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析这一课题，使用opencv，两种图像的文件类型都是jpg,超声图像的文件路径是‘D:\zzz\zus2\’，自然图像的文件路径是‘D:\zzz\zna2\’，两种图像都有84张，需要对比两种图像的特征必须有颜色，纹理，形状，差异性分析方法也需要多种，包括完整详细代码

hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), bins=np.arange(0, numPoints + 3), range=(0, numPoints + 2)) hist = hist.astype("float") hist /= (hist.sum() + 1e-7) return hist 3. 形状特征提取 使用Hu矩...

用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析这一课题，不使用greycomatrix, greycoprops，两种图像的文件类型都是jpg,超声图像的文件路径是‘D:\zzz\zus2’，自然图像的文件路径是‘D:\zzz\zna2’，两种图像都有84张，需要对比两种图像的特征必须有颜色，纹理，形状，差异性分析方法也需要多种，包括完整详细代码

hist, _ = np.histogram(hsv[:, :, 0], bins=180, range=[0, 180]) features.append(hist) features = np.array(features) pca = PCA(n_components=3) features = pca.fit_transform(features) return ...

如何用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析这一课题，两种图像的文件类型都是jpg,超声图像的文件路径是‘D:\zzz\zus2’，自然图像的文件路径是‘D:\zzz\zna2’，两种图像都有84张，需要对比两种图像的特征必须有颜色，纹理，形状，差异性分析方法也需要多种，包括完整详细复杂代码，不使用greycomatrix, greycoprops

hist, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(0, 256)) hist = hist.astype("float") # 计算LBPH特征 lbph = cv2.createLBPHFaceRecognizer() lbph.train([gray], np.array([1])) lbph_feature = lbph....

写一个python lbp+svm分类的代码

hist, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(2 ** n_points + 1), density=True) lbp_features.append(hist) # 数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(lbp_features,...
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