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]

//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

Vector 计算 均值(mean) 和 方差(variance) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/24623187 vector<>类型的数组, 计算均值和方差的最简方法. 代码: double sum = std::accumulate(std::begin(resultSet), std::end(resultSet), 0.0); double mean = sum / resultSet.size()

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(

R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0

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

本文转载自: http://www.sharejs.com/codes/python/4843 python 计算字符串长度,一个中文算两个字符,先转换成utf8,然后通过计算utf8的长度和len函数取得的长度,进行对比即可知道字符串内中文字符的数量,自然就可以计算出字符串的长度了. value=u'脚本12' length = len(value) utf8_length = len(value.encode('utf-8')) length = (utf8_length - length)

Python计算斗牛游戏的概率 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 把牌中的JQK都拿出来 每个人发5张牌 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- > 牛一 >没有牛 而这些牌出现的概率是有多少呢? 由于只有四十张

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

用Python计算幂的两种方法: #coding:utf-8 #计算幂的两种方法.py #1.常规方法利用函数 #不使用递归计算幂的方法 """ def power(x,n): result=1 for i in range(n): 1 2 3 result*=x #result=result*x x=2 result=1*2 result=2*2 result=4*2 print result #2,4,8 null result=1*4 result=4*4 print

Python计算分位数    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/80911514 Python中可以利用Numpy库来计算分位数,示例如下:   import numpy as np       a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])   # 中位数   print(np.median(a))   # 25%分位数   prin

校验和是经常使用的,这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段.其实,这种累加和的计算,将字节翻译为无符号整数和带符号整数,结果是一样的. 使用python计算校验和时记住做截断就可以了. 这里仅仅是作为一个代码样本,权作标记,直接上代码 简单说明一下上面的脚本.如果是当作无符号整数来计算,则算法要简单很多,实际上都可以缩减为一句代码的事.如果是当作带符号整数来计算,则算法要复杂一下,要处理各种上溢出和下溢出的情形.正如文章开头指出的,不论使用哪种方式,最后的二进制表示都是一样的.所以一般

为了用python计算一个汉字的中心点,差点没绞尽脑汁活活累死

本文实例讲述了python计算时间差的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 1.问题: 给定你两个日期,如何计算这两个日期之间间隔几天,几个星期,几个月,几年? 2.解决方法: 标准模块datetime和第三方包dateutil(特别是dateutil的rrule.count方法)能非常简单迅速的帮你解决这个问题. from dateutil import rrule import datetime def weeks_between(start_date, end_date):   we

如何用Python计算最长公共子序列和最长公共子串 1. 什么是最长公共子序列?什么是最长公共子串? 1.1. 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS) 最长公共子序列(Longest-Common-Subsequences,LCS)是一个在一个序列集合中(通常为两个序列)用来查找所有序列中最长子序列的问题.这与查找最长公共子串的问题不同的地方是:子序列不需要在原序列中占用连续的位置 . 最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题,也是数据比较程序,比如

用python计算100以内的素数 : break else: list.append(i)print(list)

目录 一.概要 二.导学 三.实践能力 一.概要 从数据处理到人工智能 实例15-霍兰德人格分析雷达图 从Web解析到网络空间 从人机交互到艺术设计 实例16-玫瑰花绘制 二.导学 纵览Python计算生态,看见更大的世界 三.实践能力 初步编写带有计算生态的复杂程序

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

"""python 计算列表内容出现次数""" #方法一: l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] test_dict = {} for i in l: #通过key来计算元素个数 test_dict[i] = test_dict.get(i,0) + 1 print(test_dict) 使用python中的内置模块 #方法二 l = ['a','a','b','c','d','b','b','b'] fro