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。

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