转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩…

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]…

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可…

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr…

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a…

http://www.eetop.cn/blog/html/03/6503-23349.html 如果一个图中我们画了n条曲线,但是我们只想加图例说明(legend)的只有m条 (m<n).网上可以搜索很到资料,但是涉及到版本兼容问题,有些比较新的句柄属性在老版本Matlab中就用不起来,比如lineseries中的Annotation属性在我使用的R14SP1中就无法使用. 1. 最简单,最超级无敌的方法:把想要标注的图形命令给个变量名,然后再legend命令中指定. x = -3.14:0.…

MATLAB曲线拟合 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5db2286f0100enlo.html MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令: 多项式函数拟合:  a = polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata 为要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式y = a1xn + … + anx + an+1的系数a = [a1, …, an, an+1]. 多项式在x处的值y可用下面程序计算…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_57235cc701012kfb.html Toolbox工具箱 序号 工具箱 备注   数学.统计与优化   1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱 4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 5 Optimization Toolbox…

__author__ = 'dell' import Pmf import matplotlib.pyplot as pyplot pmf = Pmf.MakePmfFromList([1, 2, 2, 3, 5]) print 'Mean by Pmf ', pmf.Mean() print 'Var by Pmf ', pmf.Var() def PmfMean(pmf): t = [x * v for x, v in pmf.Items()] res = sum(t) return res…

https://zhidao.baidu.com/question/88038464.html DWT2是二维单尺度小波变换,其可以通过指定小波或者分解滤波器进行二维单尺度小波分解. 而WAVEDEC2是二维多尺度小波分解. DWT2的一种语法格式是[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname'): 而对应的WAVEDEC2的语法格式是[C,S]=wavedec2(X,N,'wname'),其中N为大于1的正整数. 也就是说DWT2只能对某个输入矩阵X进行一次分解,而WAVEDEC2可…