p分位数的原理及计算 大纲>> 1.统计上的分位数概念   2.分位数的计算方法及举例 2.1首先确定p分位数的位置(依据项数分为基数.偶数情况) 2.2 求上一步确定的p分位数位置处的具体值   3.python中的分位数计算       1.统计上的分位数概念         统计上,分位数亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数).四分位数.百分位数等.分位数指的就是连续分布函数中的一个点,这个点对应概率p.若概率0<p<1

跳转到我的博客 1. 分位数计算案例与Python代码 案例1 Ex1: Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36],求Q1, Q2, Q3, IQR Solving: 步骤: 1. 排序,从小到大排列data,data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算分位数的位置 3. 给出分位数 分位数计算法一 pos = (n+1)*p,n为数据的总个数,p为0-1之

拉普拉斯算子进行二维卷积计算,线性锐化滤波 # -*- coding: utf-8 -*- #线性锐化滤波-拉普拉斯算子进行二维卷积计算 #code:myhaspl@myhaspl.com import cv2 import numpy as np from scipy import signal fn="test6.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) srcimg=np.array(

好友第一次用写技术分享,这么多年都没见他正经的写点东西.那天突然抬头问我,Objective-C有没字符串计算的.我说,没有.后来他默默实现了,特为他转发,表示支持. ================================================= Objective-C开发时遇到需要用到字符串公式来计算结果,自己也没找到哪里可以直接使用字符串数学公式计算公式值,如"(3+2*2+(1+2))*2-1*5+(5/10-10)"字符串,要直接得结果,发现没辙,索性自己写

拉普拉斯线性滤波,.边缘检測  . When ksize == 1 , the Laplacian is computed by filtering the image with the following  aperture: Laplace 计算图像的 Laplacian 变换 void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 ); src 输入图像. dst 输出图像. aperture_size 核大小 (

Blurs an image using the median filter. C++: void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)highlight=smooth#void medianBlur(InputArray src, OutputArray dst, int ksize)" title="Permalink to this definition" style="color: rg

N .有用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数.numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便.NumPy(Numeric Python)提供了很多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理.以及精密的运算库. 专为进行严格的数字处理而产生.多为非常多大型金融公司使用.以及核心的科学计算组织如:LawrenceLivermore,NASA用其处理一些本来使用C++.Fortran或Matlab等所做的任务. git clonehttps://bitbucket.org/pypy/nu

// test20.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<queue> #include<stack> #include<cstring> #include<string.h> #include<deque> using

指数变换的基本表达式为:y=bc(x-a)-1 当中參数b.c控制曲线的变换形状,參数a控制曲线的位置. 指数变换的作用是扩展图像的高灰度级.压缩低灰度级.能够用于亮度过高的图像 本博客全部内容是原创,假设转载请注明来源 http://blog.csdn.net/myhaspl/ 对太阳图像进行变换,使低亮度区(温度较低区域)不再显示,突出亮度区(温度较高区域). newimg=np.array(np.power(b,c*(img-a))-1,np.uint8) cv2.imshow('src'

# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #邻域平均法滤波,半径为2 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上椒盐噪声 param=20 #灰阶范围 w=img.shape[1] h=img.shape[0] newimg=np.array(img

# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #归一化块滤波 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上高斯噪声,能够參考曾经博文中的内容 ...... ...... #滤波去噪 lbimg=cv2.blur(newimg,(3,3)) cv2.imsh

我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为 的像素的出现概率是  是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数,  实际上是图像的直方图,归一化到 . 把  作为相应于  的累计概率函数, 定义为:  是图像的累计归一化直方图. 我们创建一个形式为  的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样  的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为: 注意 T 将不同的等级映射到  域.为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换: 上面描写

PyPy是Python开发人员为了更好的Hack Python创建的项目.此外,PyPy比CPython是更加灵活,易于使用和试验,以制定详细的功能在不同情况的实现方法,能够非常easy实施. 该项目的目标是,让PyPy比C实现的Python更为easy的适应各个项目和方便裁剪. PyPy的第一部分:用Python实现的Python 事实上这么说并不准确,准确得说应该是用rPython实现的Python.rPython是Python的一个子集,尽管rPython不是完整的Python,但用rPy

filter2D Convolves an image with the kernel. C++: void filter2D(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, InputArraykernel, Point anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ) Python: cv2.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[,

插值 Python: cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) → dst interpolation – interpolation method: INTER_NEAREST - a nearest-neighbor interpolation INTER_LINEAR - a bilinear interpolation (used by default) INTER_AREA - resampling using

Get the source code. The following packages contain the source at the same revision as the above binaries: pypy-2.3.1-src.tar.bz2 (sources, Unix line endings) pypy-2.3.1-src.zip (sources, Unix line endings too) Or you can checkout the current trunk u

Format characters have the following meaning; the conversion between C and Python values should be obvious given their types. The 'Standard size' column refers to the size of the packed value in bytes when using standard size; that is, when the forma

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程.每个像素点的值,都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的详细操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每个像素.用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. #滤波去噪 lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8) cv2.imshow('src',newimg) cv2.imshow('dst',lbimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWin

>>>> mya=np.zeros(shape=(2,2)) >>>> mya array([[ 0.,  0.], [ 0.,  0.]]) >>>> mya=np.empty(shape=(2,2)) >>>> mya array([[ 0.,  0.], [ 0.,  0.]]). 创建数组元素为float的数组. >>>>mya=np.array([1,2,3,4,5,6],dt

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

二值化 hreshold Applies a fixed-level threshold to each array element. C++: double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, doublemaxval, int type) Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dsthighlight=cvthresho