用python编写cumsum的代码

这取决于您想要的输出格式。但是，一个简单的 Python cumsum 代码可能如下所示：nums=[1,2,3,4,5]
cumsum=0
for num in nums:
cumsum+=num
print(cumsum)

相关问题

用python自己编写代码实现AHE算法并用plt输出

好的，AHE算法是一种自适应直方图均衡化的算法，可以增强图像的局部对比度。以下是一个用Python实现AHE算法的示例代码，并使用matplotlib绘制输出结果。

import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

def AHE(img, clipLimit):
    img = np.array(img)
    height, width = img.shape
    hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

    # 计算累积分布函数
    cdf = hist.cumsum()
    cdf = (cdf / float(cdf[-1])) * 255

    # 计算裁剪限制
    clipLimit = clipLimit * (height * width) / 256

    # 对像素值进行裁剪
    for i in range(256):
        if cdf[i] > clipLimit:
            cdf[i] = clipLimit

    # 重新计算累积分布函数
    cdf = cdf.cumsum()
    cdf = (cdf / float(cdf[-1])) * 255

    # 映射像素值
    img_eq = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf).astype(np.uint8)
    img_eq = np.reshape(img_eq, img.shape)

    return img_eq

# 读取图像
img = Image.open('lena.png').convert('L')

# 应用AHE算法
img_eq = AHE(img, clipLimit=4.0)

# 显示原始图像和均衡化后的图像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
axs[0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0].set_title('Original')
axs[1].imshow(img_eq, cmap='gray')
axs[1].set_title('AHE')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用PIL库读取图像，并使用AHE函数应用AHE算法。我们使用matplotlib库绘制原始图像和均衡化后的图像。

请注意，上述代码中的clipLimit参数控制裁剪限制。这是一个阈值，用于控制像素值的裁剪。较高的clipLimit值会导致更强的削弱效果，可能会导致图像的过度增强。

用python编写灰色模型预测的代码

下面是使用Python编写灰色模型（Grey Model）进行预测的示例代码：

import numpy as np

def grey_model(data):
    # 累加生成序列
    data_cumsum = np.cumsum(data)
    
    # 紧邻均值生成序列
    data_mean = (data_cumsum[:-1] + data_cumsum[1:]) / 2.0
    
    # 紧邻均值矩阵B
    B = np.vstack((-data_mean, np.ones_like(data_mean))).T
    
    # 数据矩阵Y
    Y = data[1:].reshape((-1, 1))
    
    # 使用最小二乘法求解参数
    params = np.linalg.lstsq(B, Y, rcond=None)[0]
    
    # 计算残差序列
    residuals = np.zeros_like(data, dtype=float)
    for i in range(1, len(data)):
        residuals[i] = data[i] - (data[0] - params[0] / params[1]) * np.exp(-params[1]*(i-1))
    
    # 预测模型
    predict = np.zeros_like(data, dtype=float)
    for i in range(1, len(data)):
        predict[i] = (data[0] - params[0] / params[1]) * np.exp(-params[1]*(i-1)) + residuals[i]
    
    return predict

# 示例数据
data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 灰色模型预测
predict = grey_model(data)

print("原始数据：", data)
print("预测结果：", predict)

在以上示例中，`data`数组为示例数据，可以根据实际情况进行替换。`grey_model`函数实现了灰色模型的预测过程，其中通过累加生成序列、紧邻均值生成序列、最小二乘法求解参数、计算残差序列和预测模型等步骤完成灰色模型的建立和预测。最后，将原始数据和预测结果打印输出。