求1~100累积和,请用python编写代码
时间: 2023-02-27 15:43:47 浏览: 129
可以用以下代码算出1~100的累加和:
```python
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。
```python
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。
```python
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。