这句代码什么意思y = (1.0 / (std_dev * np.sqrt(2 * np.pi))) * np.exp(-0.5 * ((x - mean) / std_dev) ** 2zz
时间: 2023-12-23 07:05:47 浏览: 37
这句代码计算了一个正态分布概率密度函数在给定均值和标准差下,给定自变量(x)的取值时,对应的因变量(y)的取值。具体地,它使用标准正态分布的公式计算了自变量 x 在正态分布中的概率密度值,其中 mean 和 std_dev 分别是正态分布的均值和标准差。np.sqrt 表示求平方根,np.exp 表示求指数。
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for x_i in x: P_x_w1 = 1 / (std1 * pow(2 * math.pi, 0.5)) * np.exp(-((x_i - mean1) ** 2) / (2 * std1 ** 2)) P_x_w2 = 1 / (std2 * pow(2 * math.pi, 0.5)) * np.exp(-((x_i - mean2) ** 2) / (2 * std2 ** 2)) P_x = P_x_w1 * P_w1 + P_x_w2 * P_w2 P_w1_x = (P_x_w1 * P_w1) / P_x P_w2_x = 1 - P_w1_x if P_w1_x > P_w2_x: data_w1 = np.append(data_w1, x_i) if P_w1_x < P_w2_x: data_w2 = np.append(data_w2, x_i) 转成matlab代码
for i = 1:length(x)
P_x_w1 = 1 / (std1 * sqrt(2 * pi)) * exp(-((x(i) - mean1) ^ 2) / (2 * std1 ^ 2));
P_x_w2 = 1 / (std2 * sqrt(2 * pi)) * exp(-((x(i) - mean2) ^ 2) / (2 * std2 ^ 2));
P_x = P_x_w1 * P_w1 + P_x_w2 * P_w2;
P_w1_x = (P_x_w1 * P_w1) / P_x;
P_w2_x = 1 - P_w1_x;
if P_w1_x > P_w2_x
data_w1 = [data_w1 x(i)];
end
if P_w1_x < P_w2_x
data_w2 = [data_w2 x(i)];
end
end
如何使用pypy优化下述代码:def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50): Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2) if inverse == 0: Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: GZ = 0 for ii in range(1, 6): GZ = GZ + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) dist = qt / Umean * Gy * Gz if t <= tr: c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) else: c = dist / 2 * (erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf( (x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c
使用pypy优化代码的步骤如下:
1. 安装pypy并将其添加到环境变量中。
2. 导入numpy和math库。
3. 将for循环改为向量化操作。
4. 将函数中的常数提前计算并传入函数。
修改后的代码如下:
```python
import numpy as np
import math
def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50):
Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2)
if inverse == 0:
Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * (np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2))
else:
ii = np.arange(1, 6)
GZ = np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1)
GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1)
GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1)
GZ += np.sum(np.exp(-0.5 * ((z[:, :, :, None] + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2), axis=-1)
Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * (np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2))
dist = qt / Umean * Gy * Gz
sqrt2 = np.sqrt(2)
erf1 = math.erf(x / (sigmax * sqrt2))
erf2 = math.erf((x - Umean * t) / (sigmax * sqrt2))
if t <= tr:
c = dist / 2 * (erf1 - erf2)
else:
erf3 = math.erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * sqrt2))
c = dist / 2 * (erf3 - erf2)
return c
```
向量化操作使得代码的执行速度得到了大大的提升。
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