C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数 产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) #include #include #define NSUM 25 double gaussrand() { ; int i; ; i < NSUM; i++) { x += (double)rand() / RAND_MAX; } x -= NSUM / 2.0; x /= sqrt(NSUM / 12.0); return x; } 2.利用有box 和 muller 提供的,

Random类是伪随机数生成器.之所以称为伪随机数(pseudorandom),是因为它们只是简单的均匀分布序列.Random类定义了以下构造函数: Random() Random(long seed) 使用第一个版本创建的随机数生成器使用相对唯一的种子(当前时间).第二个版本允许手动指定种子.如果使用种子初始化Random对象,就会为随机序列定义了开始点.如果使用相同的种子初始化另一个Random对象,就会得到相同的随机序列.如果希望生成不同的序列,需要指定不同的种子.实现这种效果的一种方式就

第三章 使用Python进行数字计算 尽管IPython强大的shell和扩展后的控制台能被任何Python程序员使用,但是这个工具最初是科学奖为科学家设计的.它的主要设计目标就是为使用Python进行交互式科学计算提供一个方便易用的环境. IPython只是为NumPy.Scipy.Pandas.Matplotlib等包提供了一个交互式接口,其本身并不提供科学计算的功能.这些工具组合在一起就形成了可以匹敌如Matlab.Mathmatic这样被广泛使用的商业产品的科学计算框架. NumPy提供

正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution).若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2).其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布. 从上图可以看出,当相差1个方差(σ), 满足要求的面积有68.27%. 当相差2个方差(σ)时,满足要求的面积有95.45. 当相差3个方差(σ)时,满足要求的面积有99.

01 关于本书 02 代码约定 03 关于例子 04 如何联系我们 1 核心模块 11 介绍 111 内建函数和异常 112 操作系统接口模块 113 类型支持模块 114 正则表达式 115 语言支持模块 12 _ _builtin_ _ 模块 121 使用元组或字典中的参数调用函数 1211 Example 1-1 使用 apply 函数 1212 Example 1-2 使用 apply 函数传递关键字参数 1213 Example 1-3 使用 apply 函数调用基类的构造函数 122

题目来自老师的课后作业,如下所示.很多地方应该可以直接调用函数,但是初学Python,对里面的函数还不是很了解,顺便带着学习的态度,尽量自己动手code. 测试版代码,里面带有很多注释和测试代码: # -*- coding: cp936 -*- import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''''' 在x=[0,1]上均匀采样10个点组成一个数据集D=[a,b] ''' a = [] b

简介 在测试算法的时候,或者某些算法需要使用随机数,本文介绍如何使用OpenCV的随机数相关功能. 主要内容: 1. cv::RNG类 -- random number generator 2. cv::randu -- 填充均匀分布随机数 3. cv::randn -- 填充高斯分布随机数 cv::RNG RNG是OpenCV用来产生随机数的类,他可以产生标量随机数,也可以使用随机数填充Mat对象.当前它只支持均匀分布和高斯分布的随机数. 用实例展示如何产生标量随机数和填充Mat对象. 例1,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Python有一个很好的统计推断包.那就是scipy里面的stats. Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This modul

numpy中利用random类获取随机数． numpy.random.random() 生成随机浮点数 默认为生成一个随机的浮点数,范围是在0.0~1.0之间,也可以通过参数size设置返回数据的size; 生成一个随机的浮点数: import numpy n = numpy.random.random() print n 1 2 3 输出: 0.429489486421 1 设置参数size: import numpy n = numpy.random.random(size=(3, 2))

scipy.stats Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This module contains a large number of probability distributions as well as a growing library of statistical functions. Each univ

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

Caffe源码(caffe version:09868ac , date: 2015.08.15)中有一些重要文件,这里介绍下math_functions文件. 1.      include文件: (1).<glog/logging.h>:GLog库,它是google的一个开源的日志库,其使用可以参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/48768039: (2).<caffe/common.hpp>.<caf

==random 模块== "Anyone who considers arithmetical methods of producing random digits is, of course, in a state of sin." - John von Neumann, 1951 ``random`` 模块包含许多随机数生成器. 基本随机数生成器(基于 Wichmann 和 Hill , 1982 的数学运算理论) 可以通过很多方法访问, 如 [Example 2-29 #eg-

小白博主开始学DSP之路,为了激励自己能坚持下去,写一系列博客来记录下来,也欢迎与大家一起讨论.介于我能力所限,这里学习目标定为,学习一个基础知识,写一个C语言程序实现, 最后会形成一个C的函数库,方便调用.对于学习的知识内容,不会面面覆盖,一般只学习一种实现方法,较少涉及复杂数学理论的证明,但保证有理论可以证明,可以查阅数学相关知识自寻证明. 对于所有的C程序,我会调通,供大家参考讨论,完整程序我放到github上,文章中会给出关键代码,程序只使用C语言,因为涉及数学与实现过程,C虽然繁琐,但

Python Standard Library "We'd like to pretend that 'Fredrik' is a role, but even hundreds of volunteers couldn't possibly keep up. No, 'Fredrik' is the result of crossing an http server with a spam filter with an emacs whatsit and some other stuff be

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation 作者:Hao Chen Xiaojuan Qi Lequan Yu Pheng-Ann Heng 香港中文大学 文章:https://arxiv.org/abs/1604.02677 背景:腺体的形态与癌症的恶性程度息息相关. 目的:检测腺体并同时分离接触腺体 难点: 病例分级很多.疾病种类各不相同 相互接触的腺体难以准确分离 病变细胞与正常细胞差异性很大 人工切片

1.空间滤波基础概念 1.空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波.空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜.核.模板和窗口)直接作用于图像本身完成类似的平滑. 2.空间滤波机理 对空间域中的每一点(x,y),重复如下操作: 对预先定义的以(x,y)为中心的领域内的像素进行预定义运算. 将(1)中运算的结果作为(x,y)点新的响应. 上

开始之前 我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, [技术综述]一文道尽传统图像降噪方法 这篇文章写的还算比较完整, 也是传统的算法的一个综述过程, 目录 目录 开始之前

用c语言 产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数   一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布,  即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性