MATLAB中均值.方差.均方差的计算方法     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)). &g

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]

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

//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

本文链接:https://blog.csdn.net/Dooonald/article/details/78545461算术均值 close all clear all f=imread('D:/testData/filtering.tif'); [w,h]=size(f);image= f(:,:);fsize1=3;fsize2=5;fsize3=9; fssize1=(fsize1-1)/2;fssize2=(fsize2-1)/2;fssize3=(fsize3-1)/2; figure

__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

近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据 文件的构成很简单,部分如下所示 总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,

图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来.尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分.本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考.大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <br>%% 直方图图的绘制

转载自:http://www.cnblogs.com/hxsyl/archive/2012/10/10/2718380.html 转载自:http://www.cnblogs.com/jeromeblog/p/3396494.html plot选项: 一 基础功能 二维图形 一. plot函数① 函数格式:plot(x,y)  其中x和y为长度相同                     坐标向量     函数功能:以向量x.y为轴,绘制曲线. [例] 在区间0≤X≤2内,绘制正弦曲线y=si

原文地址:matlab并行计算,大家共同学习吧,涉及到大规模数据量处理的时候还是效果很好的 今天搞了一下matlab的并行计算,效果好的出乎我的意料. 本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题.今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下.本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用.等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了... 先转下网上找到的资料. 一.Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实

http://blog.csdn.net/haizimin/article/details/50372630 图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来.尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分.本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考.大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的. %% 直方图图的绘制 %直方图有两种图型

一.Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实质还是从主从结构的分布式计算.当你初始化Matlab并行计算环境时,你最初的Matlab进行自动成为主节点,同时初始化多个(具体个数手动设定,详见下文)Matlab计算子节点.Parfor的作用就是让这些子节点同时运行Parfor语句段中的代码.Parfor运行之初,主节点会将Parfor循环程序之外变量传递给计算子节点.字节点运算过程时互补干扰,运算完毕,则应该有相应代码将各自子节点得到的结果组合到同一个数组变量中,并返回到Matlab

本来CPU就是双核,不过以前一直注重算法,没注意并行计算的问题.今天为了在8核的dell服务器上跑程序才专门看了一下.本身写的程序就很容易实现并行化,因为beamline之间并没有考虑相互作用.等于可以拆成n个线程并行,要是有550核的话,估计1ms就算完了... 先转下网上找到的资料. 一.Matlab并行计算原理梗概 Matlab的并行计算实质还是主从结构的分布式计算.当你初始化Matlab并行计算环境时,你最初的Matlab进程自动成为主节点,同时初始化多个(具体个数手动设定,详见下文)M

//目的是学习在BP神经网络的基础上添加遗传算法,蚁群算法等优化算法来优化网络,这是后话. 先简单了解了MATLAB中的神经网络工具箱,工具箱功能还是非常强大的,已经可以拟合出非常多的曲线来分析了. 神经网络工具箱选择(4种) 今天下载了自带的example跑了一次试一下 选择隐藏神经元个数 训练结束后可以在plot查看各种图表,这里只对工具箱操作做简单介绍 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型.时间序列模型,GM(1,1)模型,可是

help + 'command name' % 查询指令用法 Ctrl + Break % 强制终止程序运行 Shift + Enter % command window下换行不运行指令 M'; % 复数的共轭,矩阵的转置 inv() % 矩阵的逆 det() % 矩阵的行列式值 rank() % 求出矩阵的秩 n = norm(X,p) % 求矩阵的p范数 clear all:clc: % 清除工作空间,清空command window记录 set(0,'defaultfigurecolor'

本文译自A Brief Introduction to Markovs Chains 译者按: 前面一篇文章讲的是蒙特卡洛积分,也就是通过生成符合特定分布的随机变量来近似计算积分值,例如: \(E = \int f(x)p(x)dx\) 上面的式子可以理解成求函数 \(f(x)\) 的期望,因此根据大数定理,我们生成符合 \(p(x)\) 分布的 N 个随机变量,然后用: \(E(f(x))=\frac{\sum\limits_{n=1}^N f(x_n)}{N}\) 来近似计算函数的期望,也就

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178 一.统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值.方差.标准差.首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述: 均值: 标准差: 方差: 均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均. 以这两个

PCA 给定一组二维数据,每列十一组样本,共45个样本点 -6.7644914e-01  -6.3089308e-01  -4.8915202e-01 ... -4.4722050e-01  -7.4778067e-01  -3.9074344e-01 ... 可以表示为如下形式: 本例子中的的x(i)为2维向量,整个数据集X为2*m的矩阵,矩阵的每一列代表一个数据,该矩阵的转置X' 为一个m*2的矩阵: 假设如上数据为归一化均值后的数据(注意这里省略了方差归一化),则数据的协方差矩阵Σ为 1/

作者:桂. 时间:2017-02-26  19:54:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为模式识别系列第一篇,主要介绍主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)的理论,并附上相关代码.全文主要分六个部分展开: 1)简单示例.通过简单的例子,引出PCA算法: 2)理论推导.主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义: 3)算法

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt