求1~100累积和，请用python编写代码

可以用以下代码算出1~100的累加和：

sum = 0
for i in range(1,101):
    sum += i
print(sum)

输出结果为5050.

相关问题

用Python编写标准正态分布求解代码

在Python中，标准正态分布（也称为Z分布）是一种均值为0，标准差为1的连续概率分布。我们可以使用Python的科学计算库NumPy和统计计算库SciPy来处理标准正态分布。下面是一个简单的例子，演示如何使用这些库来生成标准正态分布的随机数，并计算其累积分布函数（CDF）和概率密度函数（PDF）的值。

import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 生成标准正态分布的随机数
random_numbers = np.random.normal(0, 1, size=10)  # 均值为0，标准差为1的10个随机数
print("生成的标准正态分布随机数：", random_numbers)

# 计算累积分布函数（CDF）的值
cdf_value = norm.cdf(1.96)  # 计算标准正态分布下，z=1.96时的CDF值
print("z=1.96时的累积分布函数（CDF）值：", cdf_value)

# 计算概率密度函数（PDF）的值
pdf_value = norm.pdf(0)  # 计算标准正态分布下，z=0时的PDF值
print("z=0时的概率密度函数（PDF）值：", pdf_value)

在这段代码中，`np.random.normal` 函数用于生成具有指定均值和标准差的正态分布随机数。`norm.cdf` 函数计算给定值在累积分布函数中的对应值，而 `norm.pdf` 函数则用于计算概率密度函数的值。

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。