python代码生成数据分布检测算法l1检测算法 和l2检测算法并记录程序运行时间
时间: 2023-07-26 11:14:09 浏览: 41
下面是使用 Python 实现数据分布检测算法并记录程序运行时间的示例代码,其中包括l1检测算法和l2检测算法:
```python
import time
import numpy as np
from scipy import stats
def l1_detection(data):
# 将数据分成10个区间
bins = np.linspace(np.min(data), np.max(data), 10)
# 计算每个区间的数据数量
hist, _ = np.histogram(data, bins=bins)
# 将数据分布拟合成一个分段常数函数
fit_data = np.repeat(hist, 2)
fit_data = np.append(fit_data, [0])
# 计算数据点到分段常数函数的残差的l1范数
l1_norm = np.abs(data - fit_data).sum()
return l1_norm
def l2_detection(data):
# 将数据拟合成高斯分布
mu, std = stats.norm.fit(data)
# 计算数据点到高斯分布的残差的l2范数
l2_norm = np.sqrt((data - mu)**2 / std**2).sum()
return l2_norm
# 生成1000个服从正态分布的随机数
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 使用l1检测算法检测数据分布
start_time = time.time()
l1_norm = l1_detection(data)
end_time = time.time()
print("l1 norm:", l1_norm)
print("l1 detection time:", end_time - start_time)
# 使用l2检测算法检测数据分布
start_time = time.time()
l2_norm = l2_detection(data)
end_time = time.time()
print("l2 norm:", l2_norm)
print("l2 detection time:", end_time - start_time)
```
在代码中,使用`time`库记录了程序运行时间,首先生成1000个服从正态分布的随机数作为输入数据,然后分别使用`l1_detection`函数和`l2_detection`函数检测数据分布,并输出检测结果和程序运行时间。
示例代码中使用了NumPy和SciPy库,NumPy库用于处理数组和矩阵,SciPy库用于科学计算和数据分析。需要在代码中先导入这两个库,例如:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
```
使用时,可以直接运行代码,输出结果中包括l1检测算法和l2检测算法的检测结果和运行时间。