pdf, _ = np.histogram(processed_image.ravel(), bins=256, range=(0, 255), density=True)
时间: 2024-06-07 12:09:11 浏览: 20
这段代码使用了 NumPy 库的 `histogram` 函数,对 `processed_image` 这个二维数组进行直方图统计。具体来说,它将 `processed_image` 中的所有元素展平为一维数组,并按照指定的区间范围和区间数量(256)进行直方图统计,返回的结果是一个长度为 256 的一维数组 `pdf`,存储了每个区间的概率密度值。其中,`density=True` 表示输出的是概率密度而不是频数。
相关问题
bins = np.arange(11) # hist, _ = np.histogram(d, bins=bins)
这是使用 NumPy 库中的 arange 函数生成一个包含 11 个元素的一维数组,用于设置直方图的边界。然后使用 np.histogram 函数计算直方图,第一个参数 d 是数据,第二个参数 bins 是直方图的边界。函数返回两个值,第一个值是直方图的频数,第二个值是直方图的边界。这里使用了下划线(_)来表示返回值中的第二个值不被使用,因为我们只需要直方图的频数。
p, _ = np.histogram(f, bins=256, range=(0, 255))中为什么使用, _
在这段代码中,`_,`被用作一个占位符,表示一个变量被赋值,但是在后面的代码中没有被使用。在这个特定的代码中,`_,`被用来接收`np.histogram`函数返回的第二个数组,即直方图的bin edges。因为在此情况下,我们只关心直方图的值而不是bin edges,所以用`_,`来表示bin edges是不需要的。这种用法的好处是可以减少不必要的内存消耗,同时还可以提高代码的可读性。
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