一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

用nchoosek(A,n) 如: nchoosek([1,5,3,2,4,0],3) nchoosek([1,5,3,2],2)ans =     1     5     1     3     1     2     5     3     5     2     3     2 如:

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

文章目录 Size s=size(A) [r,c]=size(A) [r,c,m]=size(A) size(A,n) 二进制和十进制转换 dec2bin mean 均值 mean(a,1) mean(a,2) max(min) 最大(小)值 C = max(A) C = max(A,B) C = max(A,[],dim) std 标准差 var 方差 std(A) S = std(A,w) S = std(A,w,dim) y = skewness(X,flag,dim) 偏度 k = ku

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

本章节主要介绍NumPy中的三个主要的函数,分别是随机函数.统计函数和梯度函数,以及一个较经典的用数组来表示图像的栗子!,希望大家能有新的收货,共同进步! 一.np.random的随机函数(1) rand(d0,d1...,dn) 根据d0-dn创建随机数数组,浮点数,[0,1)均匀分布: randn(d0,d1...,dn)   根据d0-dn创建随机数数组,符合标准正态分布: randint(low[,high,shape)    根据shape创建随机整数或整数数组,范围是[low,hig

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

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,

一.图片读取保存 (1)读取 clear all [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'选择图片'); if isequal(filename,0) disp('Users Selected Canceled'); else str=[pathname filename]; im = imread(str); imshow(im); end (2)保存 clear all x=0:0.01:2*pi; plot(x,si

MATLAB元胞数组 元胞数组: 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵,或者叫做广义矩阵.组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同,所以元胞数组的元素叫做元胞(cell).和一般的数值矩阵一样,元胞数组的内存空间也是动态分配的. (1)元胞数组的创建 >> a={'matlab',20;ones(2,3),1:10} a = 'matlab'        

matlab的cell数组 元胞数组: 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵,或者叫做广义矩阵.组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同,所以元胞数组的元素叫做元胞(cell).和一般的数值矩阵一样,元胞数组的内存空间也是动态分配的. (1)元胞数组的创建 >> a={'matlab',20;ones(2,3),1:10} a = 'matlab'     

利用Matlab生成一个网格化的三维球面,分别对径向方向.经度方向和纬度方向进行网格化,代码如下: %生成一个笛卡尔坐标系下球面网格的x,y,z坐标 %r为球面距离 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 r = 1600; nJingdu = 80; nWeidu = 40; jingdu = linspace(0,2*pi,nJingdu+1); weidu = linspace(-pi/2,pi/2,nWeidu); XYZ = zeros(nJingd

一.用赋值的方法可以扩展一个已知的数组: arr= 1:1:4; arr(8)=6; 此时,arr = 1 2 3 4 0 0 0 6 arrNew=arr; 此时arrNew = 1 2 3 4 0 0 0 6. 由上面可以看出,每一次扩展数组,都要经过以下步骤:第一步,创建一个新数组.第二步,把旧数组的元素复制到新数组当中.第三步,把扩展的元素写入新数组.第四步,删除旧数组.对于大数组来说这些步骤是相当耗时的. 二.用向量法 好的编程习惯在循环执行开始之前 ,总是要预先分配一个数组,这样能大

指令:let.expr.array.convert.tput.date.read.md5.ln.apt.系统信息 一:特殊符号用法整理 系统变量 $# 是传给脚本的参数个数 $0 是脚本本身的名字 $1 是传递给该shell脚本的第一个参数 $2 是传递给该shell脚本的第二个参数 $@ 是传给脚本的所有参数的列表 $* 是以一个单字符串显示所有向脚本传递的参数,与位置变量不同,参数可超过9个 $$ 是脚本运行的当前进程ID号 $? 是显示最后命令的退出状态,0表示没有错误,其他表示有错误 算

我们在处理矩阵数据时,需要用到数据的均值和方差,比如在batch normalization的时候. 那么,tensorflow中计算均值和方差的函数是:tf.nn.moments(x, axes) x: 我们待处理的数据 axes: 在哪一个维度上求解,是一个list,如axes=[0, 1, 2] 举例: def calc_mean_variance(): """ 计算均值和方差 :return: """ img = tf.Variable(

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

学习matlab的一个博客:https://blog.csdn.net/smf0504/article/details/51814362 Matlab从5.0版开始引入了一种新的数据类型—细胞( cell ),该结构可以把不同类型的数据纳入到一个变量中.普通数组中的每个元素都必须具有相同的数据类型,而细胞则没有此要求.细胞变量的表示方法类似于带有下标的数组,但这些下标不是用圆括号括起来,而是使用大括号. 可以通过以下两种方式定义一个细胞变量: (1)用赋值语句直接定义 A=[1 2; 3 4];

一. 1.元胞数组的创建 >> a={;ones(,),:} a = ] [2x3 ;ones(,),:} >> b=[{};{ones(,)},{:}] b = ] [2x3 double] [1x10 double] a和b是等价的 >> c={} c = [] >> c(2,2)={5} c = [10] [] [] [5] >> c(1,2)={2} c = [10] [2] [] [5] clear all a={;ones(,),:}

805. 数组的均值分割 给定的整数数组 A ,我们要将 A数组 中的每个元素移动到 B数组 或者 C数组中.(B数组和C数组在开始的时候都为空) 返回true ,当且仅当在我们的完成这样的移动后,可使得B数组的平均值和C数组的平均值相等,并且B数组和C数组都不为空. 示例: 输入: [1,2,3,4,5,6,7,8] 输出: true 解释: 我们可以将数组分割为 [1,4,5,8] 和 [2,3,6,7], 他们的平均值都是4.5. 注意: A 数组的长度范围为 [1, 30]. A[i]

最大子数组:要求相连,加起来的和最大的子数组就是一个数组的最大子数组.编译环境:VS2012,顺便说句其实我是C#程序员,我只是喜欢学C++. 其实这是个半成品,还有些BUG在里面,不过总体的思路是这样的,求最大的子数组,由一个中位分开,就是数组的中间位置,然后分别求中间位置横跨的,左边的,和右边的最大的,然后比较三者的大小,最大的为最大子数组.思路来自算法导论.今天算是把伪代码都实现了,但是貌似有点BUG,不知道有大神帮我提一下不?为了节约时间,我索性把一些问题的解释放过来,是算法导论的,我也